Il mercato è un sistema dinamico controllato. - pagina 63

 
alsu:

Tutto questo è vero solo se consideriamo un sistema che prevede e fa costantemente scambi. Ma non si adatta affatto alla variante quando il sistema individua i punti di entrata ottimali, dove a suo parere è possibile una previsione di qualità, e solo allora sceglie la direzione della previsione. In pratica ci possono essere 2-5 entrate in una settimana su un grafico al minuto, cioè il numero di previsioni fatte è inferiore allo 0,1% del numero di campioni di ottazione.

possiamo anche impilare su e giù all'interno di un trade su qualche frame poco profondo, se il PF lag sui ritorni è critico

alsu:

Heh, questo è allettante naturalmente, ma il necessario ritorno dell'errore avviene DOPO aver comprato. E dobbiamo valutare il criterio e determinare la direzione PRIMA di entrare. Quindi, se sappiamo PRIMA di entrare che un outlier da una parte è più probabile di un outlier dall'altra, possiamo semplicemente inserirlo nel nostro sistema e usarlo da quel momento in poi.

Inoltre, ho sbagliato a cancellare lo schema lungo il percorso: c'erano DUE errori disegnati su di esso: 1) l'errore interno di modellazione, riguardo al quale ho detto che dovrebbe essere normale e non correlato, poiché è un criterio che il modello descrive adeguatamente la struttura del sistema (l'econometria non ha nulla a che fare con questo), e 2) l'errore di previsione, che non dovrebbe essere e non sarà normale, poiché l'input ha quegli outliers anomali molto imprevedibili. E questo è anche un bene, perché altrimenti anche i nostri guadagni potenziali sarebbero probabilmente garantiti a 0.

sull'errore interno di modellazione - come viene contato?

 
alsu:.

Inoltre, ho sbagliato a cancellare lo schema lungo il percorso: c'erano DUE errori disegnati su di esso: 1) l'errore interno di modellazione, riguardo al quale ho detto che dovrebbe essere normale e non correlato, poiché è un criterio del modello che descrive adeguatamente la struttura del sistema (l'econometria non ha nulla a che fare con esso), e 2) l'errore di previsione, che non dovrebbe essere e non sarà normale, poiché l'input sono quegli imprevedibili outliers anormali. E questa è persino una buona cosa, perché altrimenti anche i nostri guadagni potenziali sarebbero probabilmente garantiti a 0.

Sì, lo schema è scomparso rapidamente - non ha avuto il tempo di salvare neanche lui.

Alexey, quale orizzonte di previsione pensi possa essere ottimale/possibile?

Le limitazioni dovrebbero esserci comunque - l'errore crescerà se si cerca di guardare troppo lontano...

O è un parametro variabile e il sistema deve determinarlo in qualche modo nel corso dell'arrivo/accumulo di dati dopo l'avvio (fino a quando entra in modalità di lavoro)?

 
Avals:
sull'errore interno di modellazione - come viene contato?


La componente deterministica del segnale d'ingresso e la struttura e i parametri del sistema (problema di deconvoluzione cieca) vengono stimati con qualche metodo di ottimizzazione su un intervallo scelto utilizzando i criteri scelti, poi la stima dell'ingresso viene eseguita attraverso il modello; la differenza tra l'uscita ottenuta e il processo reale, quindi, è la stima del rumore.
 

sergeyas:

Alexey, quale orizzonte di previsione pensi possa essere ottimale/possibile?

Le limitazioni dovrebbero esserci comunque - l'errore crescerà se si cerca di guardare troppo lontano...

O è un parametro variabile e il sistema deve determinarlo in qualche modo nel corso dell'arrivo/accumulo di dati dopo l'avvio (fino a quando entra in modalità operativa)?


Piuttosto variabile, può essere determinato dai parametri derivati del modello, approssimativamente c'è sempre un certo tempo di rilassamento caratteristico nel sistema, l'orizzonte può essere proporzionale a questo dato.
 

Finora, questo è il modo in cui ha funzionato, senza aggiustamenti automatici ancora.

GBPUSD H4

GBPUSD H4

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GBPUSD Quotidiano

GBPUSD Quotidiano

Le citazioni sono a 5 cifre.

 

Per inciso, la questione dell'orizzonte di previsione, la sua possibile ottimalità e variabilità, non è affatto semplice.

Supponiamo che venga costruito un sistema di predizione pp(n), che fa una predizione per n passi avanti al k-esimo passo. Inoltre, per diversi n l'errore di predizione ep(n) sarà diverso. Inoltre, l'errore di predizioneep(n) cambierà da passo a passo, cioè dipende da k.

Definiamo Nep come l'orizzonte che dà il minimo errore di predizione alk-esimo passo, quando la predizione è fatta al(k-n)-esimo passo

Possiamo vedere chiaramente la variabilità delNep da un passo all'altro.

Tuttavia, c'è una certa dipendenza di questa variabilità dalNep per diverse parti del processo.

 

Ecco un video che dà una buona visualizzazione della variabilità dellaNep

File:
pp1.zip  3525 kb
 
avtomat:

A proposito, la questione dell'orizzonte di previsione, la sua possibile ottimalità e variabilità, non è affatto semplice.

Supponiamo che venga costruito un sistema di predizione pp(n), che fa una predizione per n passi avanti al k-esimo passo. Inoltre, per diversi n l'errore di predizione ep(n) sarà diverso. Inoltre, l'errore di predizioneep(n) cambierà da passo a passo, cioè dipende da k.

Definiamo Nep come l'orizzonte che dà il minimo errore di predizione alk-esimo passo, quando la predizione è fatta al(k-n)-passo

Possiamo vedere chiaramente la variabilità delNep da un passo all'altro.

Tuttavia, c'è una certa correlazione tra questa variabilità per le diverse parti del processo.

A prima vista sembra molto simile, ma qualcosa mi dice che non è tanto il k che è responsabile della variazione del Nep, ma piuttosto la qualità del

previsione.

Si scopre che il modello per qualche motivo (forse - ipotesi errate, ecc.) non tiene conto di alcuni fattori importanti, proprietà del

del processo o una storia di osservazione insufficiente.

Cos'è k in sostanza? Non il passare del tempo? Se lo è, allora non è corretto incolparlo (credo).

 
sergeyas:

Qualcosa mi dice che non è tanto k che è "colpa" della variabilità del Nepal, ma la qualità del sistema di previsione stesso.

Si scopre che il modello per qualche motivo (forse ipotesi errate, ecc.) non tiene conto di alcuni importanti fattori o proprietà di

del processo o una storia di osservazione insufficiente.

Cos'è k in sostanza? Non il passare del tempo? Se lo è, non è corretto incolparlo (credo).



No, naturalmente,k non è di per sé "colpevole" della variabilità di Nep, ma lostato del processo al tempok determina la possibilità di prevedere l'ulteriore sviluppo del processo - un fattore esterno. E influenzano anche i fattori interni del sistema di previsione - l'incapacità di prendere in considerazione alcuni fatti e proprietà del processo.

 
avtomat:
Senza essere fantascientifico, è una notizia-notizia).