알고리즘에 견적을 제공하고 레버리지를 고려하지 않고 최적으로 분산된 포트폴리오를 얻으십시오.
Von Neumann-Morgenstern MiniMax 정리를 기반으로 구축된 Brown-Robinson 알고리즘이 사용됩니다. 즉, 위의 정리에 따르면 주어진 역사 기간 동안 포트폴리오에 대한 손실을 최소화합니다(다른 포트폴리오는 MiniMax 값이 더 작으므로 더 큰 손실을 제공합니다). Brown-Robinson 알고리즘이 알고리즘에 의해 처리된 히스토리 섹션에서 발생한 최상의 차익 거래 상황을 찾는다는 것을 수학적으로 증명하는 것도 가능합니다.
Т.е., согласно вышеуказанной теореме он минимизирует убыток - просадку по портфелю на заданном участке истории (любой другой портфель даст меньшее значение МиниМакса, а следовательно и большую просадку).
명확하지 않습니다. EV 이론의 이해에서 최소 손실은 가장 수익성이 낮은 포트폴리오 또는 분산이 가장 작은 포트폴리오를 제공합니다. 당연히 다양화되지는 않을 것이다. 이러한 배경에서 가장 위험한 포트폴리오를 찾는 아이디어는 적어도 이상하게 보입니다. 또한 r-포트폴리오 자체에 대한 몇 가지 질문이 있습니다.
1. "최적으로 분산된" 포트폴리오의 개념은 무엇을 의미합니까?
2. 효과적인 EV 전선과 관련하여 r-포트폴리오는 어디에 있습니까?
3. r-포트폴리오가 OOS에서 어떻게 작동하고 꼬리 위험에 얼마나 저항합니까?
4. 사실 기존 전기차 포트폴리오보다 나은 이유는?
그리고 어떤 것을 사용하기 위해, 그것이 어떻게 작동하는지 이해하지 못하는 동안, 그것이 열려 있다는 이유만으로 올바른 마음을 가진 사람은 아무도 없을 것입니다.
В перспективе есть желание изменить алгоритм оптимизации: поиск комбинаций направлений для инструментов портфеля, чтобы получить абсолютное минимальное значение профита и минимальную просадку, т.е. вариант хеджирования инструментов портфеля на выбранном временном интервале.
무엇을 찾을 수 있습니까? 같은 방향으로 열린 달러 인덱스와 유로화를 가져오면 행복할 것입니다. 상관 관계는 -1에 가깝습니다. 즉, 필요한 손익이 없습니다. 그리고 균형의 어느 쪽에 서게 될 것인지는 이 도구들 사이의 스프레드가 어느 방향으로 갈 것인지에 달려 있습니다.
솔직히 그림이 인상적이지는 않습니다. 전반적으로 다트 던지기 포트폴리오만큼 좋지는 않습니다. 이러한 배경에서 내가 인용하는 저자의 진술은 터무니없게 보입니다.
1. Портфели R-Portfolio относятся к отдельному множеству портфелей, состоящих из ценных бумаг, и представляют из себя синтетические финансовые инструменты, которые выгодно отличаются от остальных финансовых инструментов строго восходящим ступенчатым трендом без провалов (просадок). Если временной ряд котировок отдельных ценных бумаг, входящих в портфель, представляет из себя случайное блуждание по схеме Бернулли, т.е. состоит из множества японских свечей различных цветов, с различными максимумами и минимумами, исходящими из этих самых тел, то R-Portfolio - это синтетический инструмент, который состоит только из свечей тела которых всегда окрашены в белый цвет - растущие. Минимумы свечей в R-Portfolio отсутствуют. Случайное блуждание Бернулли этого самого портфеля применимо только к максимумам доходности, т.к. они непредсказуемы и ничем не ограничены. Тело свечи для R-Portfolio не может быть меньше некоего определенного значения. 2. Потенциальный риск для любого R-Portfolio, всегда отрицателен, даже когда в этих самых портфелях отсутствуют безрисковые ценные бумаги . 3. Понятие потенциального риска для R-Portfolio отсутствует , поскольку этот самый риск всегда отрицателен...
(불합리의 또 다른 부분이 뒤따름)
분명히 저자는 분산의 존재 자체가 매우 위험하다는 사실을 인식하지 못합니다. 따라서 " 모든 R-포트폴리오에 대한 잠재적 위험은이러한 동일한 포트폴리오에 무위험 증권이 없는 경우에도 항상 음수 " 라는 진술 은 적어도 사실이 아니며 저자의 선동 경향을 암시합니다.
또한 r-포트폴리오 또는 다트 던지기와 같은 다른 "훌륭한 포트폴리오 이론"은 항상 VaR 평면에 있으므로 다음을 포함한 해당 법칙을 따릅니다. 비선형 위험 수익 관계.
Z.Y. Reshetov, MetaDriver가 보여준 차트에서 "딥 (드로우 다운)없이 가파르게 상승하는 단계 추세"는 어디입니까?!!! 차트의 어디에 "하얗게 칠해진 촛대"가 있습니까?
알고리즘에 견적을 제공하고 레버리지를 고려하지 않고 최적으로 분산된 포트폴리오를 얻으십시오.
Von Neumann-Morgenstern MiniMax 정리를 기반으로 구축된 Brown-Robinson 알고리즘이 사용됩니다. 즉, 위의 정리에 따르면 손실을 최소화합니다. 이력의 주어진 섹션에서 포트폴리오의 손실을 최소화합니다(다른 포트폴리오는 더 작은 MiniMax 값을 제공하므로 더 큰 손실). Brown-Robinson 알고리즘이 알고리즘에 의해 처리된 히스토리 섹션에서 발생한 최상의 차익 거래 상황을 찾는다는 것을 수학적으로 증명하는 것도 가능합니다.
나는 다시 반복한다. 과제가 다릅니다. 포트폴리오를 위한 상품을 선택하는 것이 아니라 포트폴리오의 모든 상품이 서로를 헤지하는 방식으로 방향을 찾는 것입니다. 그러한 헤지의 예는 T101 시스템을 위한 상품 포트폴리오입니다.
14가지 도구. 지난 주 동안 포트폴리오 균형 곡선은 118p.p.의 범위에서 변경되었습니다.
나는 다시 반복한다. 과제가 다릅니다. 포트폴리오를 위한 상품을 선택하는 것이 아니라 포트폴리오의 모든 상품이 서로를 헤지하는 방식으로 방향을 찾는 것입니다.
글쎄요, Duc, R-Portfolio는 바로 그 일을 합니다. 헤지된 상품(전체 과거 데이터 영역에서 최고의 차익 거래를 가짐) + 동일한 상품에 대한 투자 규모 를 백분율 + 상품 방향으로 선택합니다.
그러나 임무를 설정한 대로 모든 도구에 대해 적용되는 것이 아니라 최선의 방법으로 헤지된 도구에만 해당됩니다. R-Portfolio는 다른 도구를 차단합니다. 이들의 상관관계는 불안정할 가능성이 높으며 헤지되지 않습니다. 저것들. R-Portfolio는 포트폴리오에 배치되어야 하는 상품의 시세를 제공해야 합니다. 그리고 그는 나머지를 스스로 할 것입니다.
나는 단지 적은 수의 도구와 적은 수의 과거 데이터 섹션(막대)이 분명히 피팅으로 이어진다는 것을 즉시 경고합니다.
지표에서 어떤 특성으로 최적화합니까? 이익, 하락 또는 거부? 유전자 알고리즘을 사용합니까?
지표 최적화는 각 포트폴리오 상품에 대해 시간 간격 종료 시 양초 가격 과 시간 간격 시작 시 양초 가격 간의 양의 차이를 결정하는 것을 의미합니다.
미래에는 최적화 알고리즘을 변경하고자 하는 바람이 있습니다. 즉, 절대 최소 이익과 최소 손실을 얻기 위해 포트폴리오 상품에 대한 방향 조합을 검색합니다. 선택한 시간 간격으로 포트폴리오 상품에 대한 헤지 옵션.
구현을 위해서는 모든 옵션을 열거해야 합니다. 총 옵션 수는 2의 N승이며, 여기서 N은 포트폴리오의 상품 수입니다. 누군가 도울 수 있습니다 - 기성품 코드. 나는 매우 감사하게 될 것입니다.
kharko :
지표 최적화는 각 포트폴리오 상품에 대해 시간 간격 종료 시 양초 가격과 시간 간격 시작 시 양초 가격 사이의 양의 차이를 결정하는 것을 의미합니다.
최적화할 수 있는 것은 무엇입니까? 우리는 가치를 취합니다:
이중 이익 = Close[0] - Open[i];
if (이익 > 0.0) {
// 긴 포즈
} 또 다른 {
// 짧은 포즈
}
우리는 어떤 상품이 더 높은 이익 가치를 가지고 있는지 살펴보고 포트폴리오에 넣습니다.
이 접근 방식은 드로다운을 고려하지 않기 때문에 최대 이익을 짜낼 수 있는 유일한 방법은 포트폴리오에 가장 높은 이익 가치를 가진 상품만 유지하는 것뿐이므로 증명하기 쉽습니다.
미래에는 최적화 알고리즘을 변경하고자 하는 바람이 있습니다. 즉, 절대 최소 이익과 최소 손실을 얻기 위해 포트폴리오 상품에 대한 방향 조합을 검색합니다. 선택한 시간 간격으로 포트폴리오 상품에 대한 헤지 옵션.
구현을 위해서는 모든 옵션을 열거해야 합니다. 총 옵션 수는 2의 N승이며, 여기서 N은 포트폴리오의 상품 수입니다. 누군가 도울 수 있습니다 - 기성품 코드. 나는 매우 감사하게 될 것입니다.
더 높은 성능을 가진 기성 알고리즘이 있을 때 모든 옵션을 열거하는 것은 고의적인 어리석음입니다. 자전거는 오랫동안 발명되었으며 공개 코드로 되어 있습니다. 프로젝트 열기:
http://r-portfolio.sourceforge.net/
알고리즘에 견적을 제공하고 레버리지를 고려하지 않고 최적으로 분산된 포트폴리오를 얻으십시오.
Von Neumann-Morgenstern MiniMax 정리를 기반으로 구축된 Brown-Robinson 알고리즘이 사용됩니다. 즉, 위의 정리에 따르면 주어진 역사 기간 동안 포트폴리오에 대한 손실을 최소화합니다(다른 포트폴리오는 MiniMax 값이 더 작으므로 더 큰 손실을 제공합니다). Brown-Robinson 알고리즘이 알고리즘에 의해 처리된 히스토리 섹션에서 발생한 최상의 차익 거래 상황을 찾는다는 것을 수학적으로 증명하는 것도 가능합니다.
Т.е., согласно вышеуказанной теореме он минимизирует убыток - просадку по портфелю на заданном участке истории (любой другой портфель даст меньшее значение МиниМакса, а следовательно и большую просадку).
명확하지 않습니다. EV 이론의 이해에서 최소 손실은 가장 수익성이 낮은 포트폴리오 또는 분산이 가장 작은 포트폴리오를 제공합니다. 당연히 다양화되지는 않을 것이다. 이러한 배경에서 가장 위험한 포트폴리오를 찾는 아이디어는 적어도 이상하게 보입니다. 또한 r-포트폴리오 자체에 대한 몇 가지 질문이 있습니다.
1. "최적으로 분산된" 포트폴리오의 개념은 무엇을 의미합니까?
2. 효과적인 EV 전선과 관련하여 r-포트폴리오는 어디에 있습니까?
3. r-포트폴리오가 OOS에서 어떻게 작동하고 꼬리 위험에 얼마나 저항합니까?
4. 사실 기존 전기차 포트폴리오보다 나은 이유는?
그리고 어떤 것을 사용하기 위해, 그것이 어떻게 작동하는지 이해하지 못하는 동안, 그것이 열려 있다는 이유만으로 올바른 마음을 가진 사람은 아무도 없을 것입니다.
В перспективе есть желание изменить алгоритм оптимизации: поиск комбинаций направлений для инструментов портфеля, чтобы получить абсолютное минимальное значение профита и минимальную просадку, т.е. вариант хеджирования инструментов портфеля на выбранном временном интервале.
무엇을 찾을 수 있습니까? 같은 방향으로 열린 달러 인덱스와 유로화를 가져오면 행복할 것입니다. 상관 관계는 -1에 가깝습니다. 즉, 필요한 손익이 없습니다. 그리고 균형의 어느 쪽에 서게 될 것인지는 이 도구들 사이의 스프레드가 어느 방향으로 갈 것인지에 달려 있습니다.
3. r-포트폴리오가 OOS에서 어떻게 작동하고 꼬리 위험에 얼마나 저항합니까?
좋은 경우에는 다음과 같을 수 있습니다.
이것은 자동 접착입니다(최적화 사이의 3일 주기). 3x88=264일 동안의 각 최적화.
그러나 이것은 다중 통화가 아닙니다. 여기에서 하나의 기호(이 경우 EURUSD, M30)에서 거래되는 864명의 Expert Advisors 포트폴리오를 최적화합니다.
솔직히 그림이 인상적이지는 않습니다. 전반적으로 다트 던지기 포트폴리오만큼 좋지는 않습니다. 이러한 배경에서 내가 인용하는 저자의 진술은 터무니없게 보입니다.
1. Портфели R-Portfolio относятся к отдельному множеству портфелей, состоящих из ценных бумаг, и представляют из себя синтетические финансовые инструменты, которые выгодно отличаются от остальных финансовых инструментов строго восходящим ступенчатым трендом без провалов (просадок). Если временной ряд котировок отдельных ценных бумаг, входящих в портфель, представляет из себя случайное блуждание по схеме Бернулли, т.е. состоит из множества японских свечей различных цветов, с различными максимумами и минимумами, исходящими из этих самых тел, то R-Portfolio - это синтетический инструмент, который состоит только из свечей тела которых всегда окрашены в белый цвет - растущие. Минимумы свечей в R-Portfolio отсутствуют. Случайное блуждание Бернулли этого самого портфеля применимо только к максимумам доходности, т.к. они непредсказуемы и ничем не ограничены. Тело свечи для R-Portfolio не может быть меньше некоего определенного значения.
2. Потенциальный риск для любого R-Portfolio, всегда отрицателен, даже когда в этих самых портфелях отсутствуют безрисковые ценные бумаги .
3. Понятие потенциального риска для R-Portfolio отсутствует , поскольку этот самый риск всегда отрицателен...
(불합리의 또 다른 부분이 뒤따름)
분명히 저자는 분산의 존재 자체가 매우 위험하다는 사실을 인식하지 못합니다. 따라서 " 모든 R-포트폴리오에 대한 잠재적 위험은 이러한 동일한 포트폴리오에 무위험 증권이 없는 경우에도 항상 음수 " 라는 진술 은 적어도 사실이 아니며 저자의 선동 경향을 암시합니다.
또한 r-포트폴리오 또는 다트 던지기와 같은 다른 "훌륭한 포트폴리오 이론"은 항상 VaR 평면에 있으므로 다음을 포함한 해당 법칙을 따릅니다. 비선형 위험 수익 관계.
Z.Y. Reshetov, MetaDriver가 보여준 차트에서 "딥 (드로우 다운)없이 가파르게 상승하는 단계 추세"는 어디입니까?!!! 차트의 어디에 "하얗게 칠해진 촛대"가 있습니까?
Z.Y. Reshetov, MetaDriver가 보여준 차트에서 "딥 (드로우 다운)없이 가파르게 상승하는 단계 추세"는 어디입니까?!!! 차트의 어디에 "하얗게 칠해진 촛대"가 있습니까?
그들은 역사에 있습니다. (사실, 그들은 광고와 완전히 일치하는 모두 흰색입니다. 확인합니다.) 그리고 그림에서-앞으로 붙어 있습니다 ... :)
엄밀히 말해서 Reshetov는 비난의 대상이 아닙니다. 그는 최선을 다했다. 여기에서 외환 관리를 주장합니다. 쇼 원, 염소, 기술적 분석을 관찰하지 않습니까?! 나는 반대!
최적화할 수 있는 것은 무엇입니까?
이 접근 방식은 손실을 고려하지 않기 때문에 증명하기 쉽습니다. 최대 이익을 짜내는 방법은 오직 한 가지뿐입니다. 포트폴리오에 이익 가치가 가장 높은 상품만 유지하는 것입니다.
http://r-portfolio.sourceforge.net/
알고리즘에 견적을 제공하고 레버리지를 고려하지 않고 최적으로 분산된 포트폴리오를 얻으십시오.
Von Neumann-Morgenstern MiniMax 정리를 기반으로 구축된 Brown-Robinson 알고리즘이 사용됩니다. 즉, 위의 정리에 따르면 손실을 최소화합니다. 이력의 주어진 섹션에서 포트폴리오의 손실을 최소화합니다(다른 포트폴리오는 더 작은 MiniMax 값을 제공하므로 더 큰 손실). Brown-Robinson 알고리즘이 알고리즘에 의해 처리된 히스토리 섹션에서 발생한 최상의 차익 거래 상황을 찾는다는 것을 수학적으로 증명하는 것도 가능합니다.
나는 다시 반복한다. 과제가 다릅니다. 포트폴리오를 위한 상품을 선택하는 것이 아니라 포트폴리오의 모든 상품이 서로를 헤지하는 방식으로 방향을 찾는 것입니다. 그러한 헤지의 예는 T101 시스템을 위한 상품 포트폴리오입니다.
14가지 도구. 지난 주 동안 포트폴리오 균형 곡선은 118p.p.의 범위에서 변경되었습니다.
나는 다시 반복한다. 과제가 다릅니다. 포트폴리오를 위한 상품을 선택하는 것이 아니라 포트폴리오의 모든 상품이 서로를 헤지하는 방식으로 방향을 찾는 것입니다.
글쎄요, Duc, R-Portfolio는 바로 그 일을 합니다. 헤지된 상품(전체 과거 데이터 영역에서 최고의 차익 거래를 가짐) + 동일한 상품에 대한 투자 규모 를 백분율 + 상품 방향으로 선택합니다.
그러나 임무를 설정한 대로 모든 도구에 대해 적용되는 것이 아니라 최선의 방법으로 헤지된 도구에만 해당됩니다. R-Portfolio는 다른 도구를 차단합니다. 이들의 상관관계는 불안정할 가능성이 높으며 헤지되지 않습니다. 저것들. R-Portfolio는 포트폴리오에 배치되어야 하는 상품의 시세를 제공해야 합니다. 그리고 그는 나머지를 스스로 할 것입니다.
나는 단지 적은 수의 도구와 적은 수의 과거 데이터 섹션(막대)이 분명히 피팅으로 이어진다는 것을 즉시 경고합니다.