Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 160

 
Dimitri:

10% é a carga do depósito.

Se você tem um depósito de $1.000, você o carrega em 10% - você abre uma negociação por $100.

Agora, ATENÇÃO, dependendo da alavancagem fornecida pelo seu corretor/treinador você pode comprar diferentes lotes - $10.000 (1:100), $5.000 (1:50), $20.000 (1:200).

P.S. fuckerbaby........


Mmmmm, eu sinto um "avanço" em breve e tudo se resumirá a "jogar para todos com um aumento de depósito e dobrar quando se perde" hee-hee...

Quanto aos corretores, eles podem ter maior alavancagem, enquanto que os que seguem a tendência podem ter menor alavancagem, mas quase ninguém a não ser um ventoso arriscaria mais de 2-3% do capital por uma operação em uma carteira, uma carteira pode ter centenas de posições e ser carregada por mais de dois terços, mas mesmo em teoria eles não devem permitir que eles retirem de repente mais de 10% do capital, isso é um absurdo, isso é propaganda de cozinhas de apostas, sobre "otimização de depósitos" e porcarias similares

 
mytarmailS:

Muito obrigado, mas o script não funciona como eu pensava, os níveis são ainda mais baixos do que com o primeiro método....

Achei que não era para estar ligado aos preços altos das ruas, mas para fazer algo assim.

mas apenas à volta da escala de preços, por exemplo, temos um movimento min. de 1 pip e fazemos um movimento min. de digamos 20 pips mas cada movimento de 20 pip contém a soma do volume que estava dentro desses 20 pips..... Prefiro desenhá-la, senão não vou entender uma palavra.

aqui está o link para a figura.http://prntscr.com/ct8kgg

Eu tentei 10 vezes.

Acho que é impossível fazer isto por um gráfico sem carrapato, certo?
 

Acho que SanSanych estava perguntando sobre o equilíbrio da aprendizagem e da reciclagem. No link o cara fala sobre idéias interessantes sobre como fazê-lo com base nas probabilidades Bayesianas.

https://postnauka.ru/video/55303

Построение сложных вероятностных моделей
Построение сложных вероятностных моделей
  • postnauka.ru
Математик Дмитрий Ветров о теореме Байеса, целях машинного обучения и сложных вероятностных моделях
 
sibirqk:

Acho que SanSanych perguntou sobre o equilíbrio da aprendizagem e da reciclagem. Neste link, o cara descreve idéias interessantes de como fazê-lo com base nas probabilidades Bayesianas.

https://postnauka.ru/video/55303

Obrigado, já o li.

Eu acho que o autor é demasiado optimista.

O problema do excesso de aprendizagem não é, em princípio, resolúvel. O facto é que o "overlearning" é um problema metodológico da ciência enquanto tal. Toda a ciência tem como objectivo encontrar algumas regularidades generalizadoras que, por um lado, descrevem bem um único fenómeno com alguma precisão e, por outro lado, cobrem um leque suficientemente amplo de fenómenos semelhantes.

Pegue a lei da gravitação de Newton.

A nível doméstico, funciona com bastante precisão para uma bola de aço, bem como para todos os outros corpos compactos de materiais com uma elevada gravidade específica. Mas para o choupo, não funciona de todo.

Onde está o limite desta lei?

Para modelos de aprendizagem automática aplicados aos mercados financeiros, formulei aqui um limite neste tópico: só devem ser usados preditores para a variável alvo que sejam 'relevantes' para a variável alvo. Uma abordagem Bayesiana pode ser aplicada a "relevante"? Eu não sei.

Mas vou notar que a minha formulação não é, de forma alguma, uma revelação. Nas estatísticas, a regra básica é: o lixo entra, o lixo sai. Mas o problema é que, na definição de "ter uma relação" nas estatísticas, confiamos no conceito de "correlação", que tem sempre algum significado. E não existe tal coisa como "sem correlação". É por isso que escrevo "ter uma relação", que deve necessariamente ter um significado de "sem relação", e depois alguma gradação qualitativa.

Para os métodos mais frequentes de lidar com o excesso de adaptação na modelação de máquinas é o princípio do embrutecimento, que pode ser explicado mais claramente pelo exemplo seguinte.

Tomamos um polinómio e, ao aumentar o seu grau, reduzimos o erro de encaixe. Temos o erro de 5%, por exemplo. Então descartamos o último termo do polinômio com a potência máxima - o modelo tornou-se mais grosseiro e o erro aumentou, mas este polinômio pode ser aplicado em muitos outros casos.

Estou convencido de que se os preditores de entrada não forem primeiro liberados dos de ruído, ou seja, "irrelevantes" para a variável alvo, o método "grosseiro" não funciona e outros métodos que usam o conceito de "importância" dos preditores também não funcionam. Algoritmos que calculam a "importância" com base na frequência de utilização de um preditor no ajuste do modelo são particularmente maus.

Qual é o lugar do método proposto no artigo para resolver o problema que eu mencionei, não sei.

 
SanSanych Fomenko:

...

Pegue a lei da gravitação de Newton.

A nível doméstico, funciona com bastante precisão para uma bola de aço e para todos os outros corpos compactos feitos de materiais com uma elevada gravidade específica. Mas para o choupo, não funciona de todo.

Onde está o limite desta lei?

...

Aqui está sentado tal, num fórum, um escritor da ciência.

Ele diz frases científicas. Quase que acredita em si mesmo.

E tudo porque ele "escreve" em um fórum onde ninguém pode contradizê-lo.

Fórum errado. Não é científico. E Newton não vai responder...

E tal "escritor" dá origem a frases como: "A nível doméstico funciona com bastante precisão para uma bola de aço e para todos os outros corpos compactos de materiais com grande peso específico". Mas não funciona de todo para o choupo".

Uma palavra - echonometrista...


 
Vladimir Soos:

Uma palavra - echonometrista...

STOPUFF

A lei de Newton não se aplica ao pêlo de álamo... Que se lixe.

 

Olá. O Newton retirou-se, eu sou a favor dele.

Andrey Dik:

A lei de Newton não se aplica ao pêlo de álamo... vais ter uma grande e gorda.

Leia-o com atenção, por favor:

SanSanych Fomenko:

... A nível doméstico... para a gripe do choupo não funciona de todo...

Sabe, um vácuo não é um nível doméstico. Bem, ou você mora em algum lugar no espaço, então é claro, sim, comum.
 
Vladimir Sus:

Uma palavra - echonometrista...

Você tem algo contra a econometria? Vejam os salários médios desta profissão, nos EUA um economista pode facilmente ganhar seis dígitos por ano.
 
Dr. Trader:

Olá. O Newton retirou-se, eu sou a favor dele.

Leia com mais atenção, por favor:

um vácuo não é um nível doméstico. Ou se você mora em algum lugar no espaço, então, é claro, sim, é comum.
A lei funciona, e também para a penugem. Mas quando você olha para as coisas "a nível doméstico", é isso que você recebe....
 
Andrey Dik:
A lei funciona, inclusive para a penugem. Mas quando se olha para as coisas "a nível doméstico", obtém-se o que se obtém....

E se eu te dissesse que a "Lei de Newton" não existe na natureza? E é apenas uma fórmula derivada para simplificar os cálculos. E a frase "a lei de Newton funciona ou não funciona" implica que esta fórmula pode ser usada para calcular algum processo, ou vice-versa não pode ser aplicada devido à complexidade do problema e à natureza caótica do mundo.

Suponha que haja uma bola de aço. Conhecendo sua massa, você pode determinar a rapidez com que ela cairá, a que velocidade chegará ao chão, etc., e tudo isso é bastante preciso. No caso de uma penugem, no entanto, há tantas influências sobre ela que a aplicação das leis de Newton não o ajudará a calcular onde e quando a penugem vai cair. Mesmo que você se feche em uma sala sem vento no fundo do oceano, mesmo qualquer atividade sísmica mudará e a penugem não cairá onde você a calculou. Mesmo uma experiência tão complexa já está além dos limites da normalidade, mas ainda não é suficientemente precisa.

O comportamento da penugem é uma analogia ao comportamento de um símbolo de negociação forex. Você pode fazer um Expert Advisor com milhares de fórmulas, mas todas elas irão descrever apenas os fenômenos que você observa neste processo. Você nunca irá compreender totalmente os processos subjacentes, por isso, quaisquer que sejam as fórmulas precisas que você criar, elas funcionarão apenas em condições ideais, descrevendo apenas os fenômenos previamente observados. E na verdade, algo inesperado acontecerá, e o mercado irá contra todas as suas fórmulas e tirará todas as suas paradas.