ポジティブなIOを創る - ページ 7

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yosuf:
したがって、当面の間でも、引用の歴史を実用上許容される精度で記述できる関数を見つけなければならない。この問題に特別なスレッドを捧げるというアイデアについて、参加者の意見を知りたいです。
先にも述べたように、このような機能を発見すれば、誰もが知るところとなる可能性が高い。そして、それは誰にでも知られるようになるので、やがてその存在はトレーダーの行動によって必要とされるようになる。では、なぜ探すのか......？
 
LeoV:

そういうやり方もあるんだな、と納得しました。でも、それもいつかダメになるかも......)))。

いつか地球はブラックホールに落ちるかもしれない )
 
LeoV:

ニューラルネットワークを研究し、様々なFC（ニューラルネットワークあり・なし）を最適化・訓練することで、過去にプラスだったMOが、将来マイナスになりやすいことを知ることができるはずです...))))

ストーリーに当てはめ、ニューラルネットワークを使えば、100％トップに当てはめることができる-そのストーリーでトレードすることができる））、将来的にも通用する可能性は低いでしょう。

これは別の話です。例えば、2009年のある週の相場を見て、いい ことを思いついたとする。私は、最適化とニューラルネットワークなしでアルゴリズムをプログラムし、今日までフォワード側で45℃のバランスカーブを得てきました。結局はフィッティングではないんです。

 
  • は、正の期待ペイオフを持つシステムの例である。

1) 外国為替市場において、キャリートレードのこと。株式市場について - "Buy & hold".

2）アービトラージ

3) インサイダー:)

それ以外の場合は、正の期待ペイオフが保証されるわけではありません。

 
yosuf:
したがって、当面の間でも、引用の歴史を実用上許容される精度で記述できる関数を見つけなければならない。この問題に専用のスレッドを立てることについて、参加者の意見を聞きたいと思います。さらに、この関数の特性は、今ここで生じている多くの疑問、そしてその根本的な問題ゆえに参加者を興奮させた問題を明らかにするはずである。
Yusufさん、そうですか、見つかったようですね。(18)と呼ばれる。 それとも私の勘違いでしょうか？
 
Alligator:

例えば、こんな風に。
過去の私のシステムはMOが中々高く、仮に連続負け数が5とします。
すべてのパラメータを同じにしていますが、将来的に自分のシステムがそれほど問題なく耐えられるという計算に基づいています。
9～10回の負けトレードが続いている。安全マージンみたいなことをやっています。さらに、純粋に練習から、私はそれさえも見ません。
この選択肢（9連敗）もあり得るということ。

一連の損失の大きさは計算できるが、すべてのパラメータを考慮した厳密なアルゴリズムは存在しない。基本的にサイズはTRとSLに依存します。小さくすればするほど、シリーズが長くなります。
しかし、このシリーズに続くものは何なのか、という疑問が湧いてきます。別のシリーズで、サイズが小さい？
 
jelizavettka:
Yusufさん、そうですか、見つかったようですね。(18)と呼ばれる。 それとも私の勘違いでしょうか？
いや、そんなことはない。しかし、その可能性を簡単な例で示し、証明し、参加者がこの機能に手を挙げたとき、初めてその姿を完全に公開することにした。そうすれば、そのシンプルさ、エレガンス、価格追求の必然性を相手に納得させることができる。
 
もちろん、申し訳ないのですが、あなたは理論上、すべての市場参加者から利益を奪おうとしているのです。
 
DmitriyN:
一連の損失の大きさは計算できるが、すべてのパラメータを考慮した厳密なアルゴリズムは存在しない。基本的にサイズはTRとSLに依存します。小さくすればするほど、シリーズが長くなります。
しかし、このシリーズに続くものは何なのか、という疑問が湧いてきます。別のシリーズで、サイズが小さい？


ここでも、たくさんの選択肢がありそうです。

例えば、こんなシリーズがあったら（10連敗-その確率はご理解いただけたと思いますが）。

口座で20～30％の総損失を出し（拾い）、決済することにする。

残りの7〜8割は、新しい口座を開設しています。

 

と、カウンタートレンドに特徴的なポジションを持つヘッジャーの 気分でトレンドを判断することにしました。

お偉いさん方は、私たちよりもトレンドを知っているのです）

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