Teoria do Fluxo Aleatório e FOREX - página 60
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Mas eu ainda gostaria de fazer a função autônoma em mql. Sem carregar valores aleatórios de fora.
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Você pode rir, mas eu tenho um problema com a função Laplace inversa de MathRand()/32768.
Bem na verdade MathRand() é a função MQL. Por que você acha que é de fora?
O algoritmo que descrevi aqui funciona à velocidade da luz. Não há praticamente nenhum cálculo lá. E se uma matriz de valores PDF for ordenada (o que é bastante natural, pois é monótono), então a busca nessa matriz também é instantânea.
Seu código, por outro lado, tem muitos cálculos que levam muito tempo. A exponenciação MathPow() leva muito tempo e ocorre em três lugares. Penso que este algoritmo seria pelo menos 1000 vezes mais lento. Ao lidar com estáticos, você provavelmente terá que lidar com grandes quantidades de dados. A velocidade acaba sendo um parâmetro muito crítico.
O PDF da distribuição normal também pode, de fato, ser retirado do Stator. Entretanto, como você não tem valores arbitrários de parâmetros, mas apenas um conjunto discreto de 32768, é melhor não calcular o PDF toda vez, mas calculá-lo uma vez antes usando a mesma função do Stator e colocá-lo em uma matriz ordenada. Em termos de desempenho, esta é a solução ideal.
Em matemática, um processo estacionário é aquele em que a média e a covariância são independentes do tempo. Isto é, os dois principais parâmetros são os custos.
O exemplo mais simples: um processo com distribuição normal N(0,1). Para tal processo, se x(t)=2, então com uma probabilidade de 97,5% x(t+1) será inferior a 2. Ou seja, o processo vai se afundar. Não é garantido, então em 97 casos de um total de 100, será.
Um exemplo mais complexo: o processo AR(1) x(t)=x(t-1)*a + s(t), onde a<1 e s(t) é um processo estacionário, ruído com alguns parâmetros finitos. Este processo também será estacionário e seus parâmetros podem ser calculados a partir dos parâmetros s(t) e a. Assim, se este processo se desviou da média, ele sempre pode ser calculado quando voltará lá com uma determinada probabilidade.
Mas se o parâmetro a=1, então temos uma caminhada aleatória, ou seja, um processo não estacionário, e onde ele irá parar não pode ser previsto.
É claro que nunca veremos ruído branco na data real e nunca veremos um processo realmente estacionário, mas com algumas suposições podemos assumir que o ruído ainda é branco e o processo é estacionário.
Qual é a porcentagem de negócios lucrativos na vida real e a relação entre o lucro médio e o prejuízo médio?
Gostaria também de perguntar às pessoas: alguém tem uma função que devolve um valor com distribuição normal na faixa (0,1)? Matei o dia todo ontem, mas ainda não descobri como implementá-lo em mql.
Aqui está a fórmula para transformar o uniforme aleatório, que a MT faz, em normal - https://en.wikipedia.org/wiki/Box-Muller_transform
Qual a porcentagem de negócios lucrativos em comércio real e a relação entre lucro médio e prejuízo médio?
Você entende a diferença entre um processo real e um modelo matemático que tenta simulá-lo?
Se o processo for estacionário, então seus parâmetros são bem conhecidos, o que significa que não haverá nenhuma perda de negócios, ou exatamente tantos e tão grandes quanto você desejar. O número e o tamanho dos negócios lucrativos dependem dos parâmetros do modelo. Para o primeiro exemplo com a distribuição normal, haverá muitos negócios. Para o segundo exemplo, AR(1), o número de negócios depende de a, quanto mais a, menos negócios, o tamanho do lucro em cada negócio depende dos parâmetros (st.dev.) do processo s(t).
As perdas e lucros reais dependem de quão próximo o modelo escolhido está do que você observa na vida real. E, é claro, dependendo dos parâmetros do modelo, como mencionado acima.
Você diz isso de cada vez.
Por favor, não seja preguiçoso demais para escrever um roteiro em mql que simule uma estratégia vencedora em um processo com distribuição normal.
Eu acho que sou preguiçoso demais para escrever um roteiro por enquanto. E você, por favor, explique como NÃO pode criar uma estratégia vencedora em um gráfico como este - é um processo normalmente distribuído.
Eu acho que sou preguiçoso demais para escrever um roteiro por enquanto. E você, por favor, explique como NÃO pode criar uma estratégia vencedora em um gráfico como este - é um processo normalmente distribuído.
Hum. É certamente muito fácil trabalhar em tal gráfico, desde que seja um gráfico do próprio preço.
O problema, no entanto, é que todos os pontos positivos de tal gráfico tendem a desaparecer se for o preço após a transformação. Suponha que de alguma forma consigamos reduzir uma tabela de preços real a um processo como o que você tem na figura. Este processo é bastante fácil de prever em alguns pontos. Mas, para prever o preço real, precisamos realizar uma transformação que se inverte daquela que foi feita no início. Isto é o que mata os benefícios.
É bastante difícil de explicar sem revelar os detalhes. E os detalhes, você mesmo se entende, não podem ser expostos em um fórum. Bem, vou pensar em como explicar para que "os lobos tenham ficado satisfeitos e as ovelhas intactas". Entretanto, responda: você conseguiu criar pelo menos uma estratégia comercial visivelmente lucrativa, baseada na transformação dos preços em uma forma estacionária?
para Yurixx
Eu devo ter entendido mal. Você sugeriu carregar primeiro os valores P.D.F. de fora, não foi?
Hm. em tal gráfico é claro que é muito fácil de trabalhar, se for um gráfico do próprio preço.
A questão original era "como criar uma estratégia sobre um processo estacionário". A resposta foi "fácil", justamente porque o processo é estacionário.
O preço não é um processo estacionário. Um modelo amplamente utilizado para o processo de preços é o passeio aleatório, um processo que é garantido de ser imprevisível. Ou seja, não se pode ganhar dinheiro com o preço. Ou melhor, alguém vai ganhar, alguém vai vender ao mesmo tempo, o primeiro vai vender mais tarde - não pode haver ganhos estáveis.
Existem variantes de ganhos estáveis em movimentos ocasionais de preço. Dois homens ganharam o Prêmio Nobel por esta idéia, e todos sabem que os prêmios Nobel, especialmente em economia, são outorgados aos estúpidos. "Muito mexer" e repetidamente arrombando portas abertas, Yurixx pensa que é a "nona maravilha do mundo" de Timbov. Caso em questão. "Kool hackers não lêem manuais". Ou melhor, não são escritos manuais para comerciantes de demonstração.
Eu uso este "milagre" para fazer um estável 10-20% por mês da quantidade de capital atraído (não confundir com o depósito).
Eu acho que sou preguiçoso demais para escrever um roteiro por enquanto. E você, por favor, explique como NÃO pode criar uma estratégia vencedora em um gráfico como este - é um processo normalmente distribuído.
Absolutamente impossível - NÃO criar. Portanto, minhas palavras "quem precisa de um apartamento?" só se aplicam parcialmente aqui. Se você REALMENTE acredita que é um plano, então sua tarefa é apenas cortar emissões e abrir posições a desvios significativos do preço da linha horizontal de "estacionariedade". Com relação à "quantidade de um apartamento" no fluxo de preços - eu encontrei estimativas diferentes - de 25% a 80%. Em tal caso, um preço fixo torna-se semelhante a uma variável/processo aleatório e aqui pode-se, de fato, aplicar alguns desenvolvimentos em estatísticas matemáticas e probabilidade. A questão permanece - como saber se você está em um apartamento e quanto tempo ele vai durar?
E por que eu deveria interferir quando aqui é muito bom e bastante dinâmico sem mim? Mas ainda assim descobri algo interessante: acontece que na matemática moderna não existe tal coisa como a probabilidade.
Colega, escreva mais claramente de agora em diante: ou você está zombando sarcasticamente de mim, ou está realmente ciente do assunto. Caso contrário, não está claro se eu deveria elaborar e dar referências. Só por precaução, aqui está uma citação da Wikipedia:
A palavra probabilidade não tem uma definição direta consistente. De fato, existem duas grandes categorias de interpretações de probabilidade, cujos aderentes possuem visões diferentes (e às vezes conflitantes) sobre a natureza fundamental da probabilidade:
http://en.wikipedia.org/wiki/Probability
É claro que é ridículo que a "ciência da probabilidade" não tenha sido capaz de decidir sobre a definição mais básica durante 200 anos e todos eles não sabem exatamente o que estão fazendo, então alguns deles estão engajados na INTERPRETAÇÃO da palavra subjacente:
http://en.wikipedia.org/wiki/Probability_interpretations