Para fazer o acompanhamento - página 27
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A esperança ainda não desapareceu. Ultimamente tenho tentado terminar o tema das baratas, que até agora estagnou em Inabitável há alguns meses. Muita água correu, a idéia mudou consideravelmente na tentativa de fugir da parametrização irracional que tanto o assustava. Mais precisamente, a idéia original permanece a mesma, trivial, mas existe uma "ligação" sob a forma de múltiplas moedas, o que tecnicamente não é tão fácil de fazer, por causa da necessidade de sincronização de dados. Mas espero ser capaz de lidar com estes problemas.
E sua idéia é boa, muito boa. Terei que pensar sobre isso para fazer algumas perguntas complicadas.
Não, aqui são as entradas em tempo real, definidas antes de qualquer parametrização. Era exatamente esse o ponto de discórdia. Leia novamente :). Na verdade, só agora estou voltando para onde parei há um ano e meio atrás. Asseguro-lhe que você já estava ciente da minha abordagem na época :) . A propósito, e essa é a pergunta que eu pareço ter feito :).
Bem, como dois parâmetros, é claro que haverá uma superfície. E o lucro é simplesmente considerado como uma média por um determinado número de pontos mais próximos.
Muito bem, vamos ter entradas em tempo real. Mas você não entrou de uma tocha, entrou? Havia uma fonte de decisão, não havia? Assim, ele implicitamente definiu o algoritmo para determinar os pontos do espaço de fase, através do qual sua divisão em contextos é avaliada mais detalhadamente. Ainda existe um mal-entendido entre nós. Eu defendo que os pontos de decisão comercial devem ser definidos com antecedência (o que você fez com uma seqüência de negociações). E a parametrização do espaço de fase é buscada mais tarde e independentemente, com base na exigência de agrupar os pontos que representam os ofícios. (Quanto à aplicação de NS nesta abordagem, você estava absolutamente certo - é evidente, especialmente para mais de 2 parâmetros). Exatamente este programa foi implementado. Parabéns, resultado interessante!
Eu não entendia bem a superfície. Então você realmente calculou a média sobre alguma área local? Você tinha densidade de negócios suficiente para isso? O que você quer dizer com "mais próximo"?
Aqui está uma ilustração da "minha" abordagem. Tomamos um conjunto de entradas, contamos para cada entrada os valores de uns dois parâmetros (levando em conta o contexto). Obtemos um espaço de fase bidimensional (PS). Mais precisamente, uma seção transversal do espaço de fase por um plano, já que a adição de novos parâmetros de estado aumentará sua dimensionalidade, mas não exigirá um novo cálculo dos já calculados. Esta é precisamente a vantagem da abordagem de entrada fixa. Agora, neste plano, construímos uma estimativa aproximada da dependência do perfil dos parâmetros, que de certa forma é semelhante à função de densidade de probabilidade. Obtemos uma bela imagem
Os pontos azuis são pontos de entrada e estão localizados no plano zero, ou seja, onde eles mergulham sob a superfície a estimativa do lucro se torna positiva. Agora vamos olhar para este caso do topo
Podemos ver claramente as áreas que prometem lucro positivo (ou seja, áreas onde os pontos estão escondidos pela superfície). Neste caso bidimensional, podemos literalmente desenhar seus limites à mão. Para dimensões maiores do espaço de fase, não podemos mais prescindir da matemática.
A questão permanece - é ou não um ajuste? Quem sabe :). IMHO, tudo depende dos parâmetros. Não gosto destes em particular, eles não são invariantes o suficiente na minha opinião. Além disso, não tenho certeza sobre a correção da estimativa do lucro provável, é bastante primitivo.
P.S. No caso de alguém não entender - é isca para "novatos" adequados :) .
Isto não é um ajuste, mas uma estatística que requer pesquisa adicional que pode descartar esta parametrização, ou aumentar as chances de que ela esteja correta.
Em essência, é uma definição da largura ótima da zona, apenas para 2 parâmetros ao mesmo tempo. Quanto mais ampla for a zona ideal (para o caso bidimensional, quanto mais verdadeira for a área), melhor. Entretanto, é melhor construir diretamente a dependência não do lucro, mas do indicador mais complexo, que também leva em conta a suavidade da equidade, por exemplo, o FF. Neste caso, porém, teremos de acrescentar uma condição adicional de credibilidade - levar em conta os parâmetros quando o número de negociações for de pelo menos 100.
Além disso, podemos ainda estudar a zona ideal. Um bom indicador é a melhoria consistente do sistema em termos de lucro/risco ao apertar os parâmetros do filtro. Se você tomar o PF como base de estimativa, ele deve aumentar, mas o número de negócios diminui ao mesmo tempo. Na verdade, acontece que parte dos negócios são selecionados seqüencialmente. Ou seja, se tivermos, por exemplo, 1000 negócios, teremos cada vez menos quando a filtragem for fraca, mas o FF para eles aumenta. É um importante indicador estatístico que o filtro funciona e realmente mostra o contexto. Se houver mais de um parâmetro, cada um deve ter esta propriedade. Embora se eles forem logicamente um todo, não precisam ser. imha
Eventualmente serão escolhidos parâmetros de filtro específicos como um compromisso entre PF elevado e lucro total (na verdade, número de negócios). Mas o desempenho do sistema também pode ser verificado com base na equidade com parâmetros de filtragem menos rígidos. Será um indicador melhor, uma vez que haverá muito mais negócios.
Мы совершенно чётко видим области, сулящие нам положительное МО прибыли (то есть области, где точки скрыты поверхностью). В данном двумерном случае мы можем нарисовать их границу буквально вручную. Для больших размерностей фазового пространства без математики обойтись уже не удастся.
Остаётся вопрос - подгонка это или нет? Фиг его знает :). ИМХО, всё зависит от параметров. Вот эти конкретные мне не нравятся, они по моему мнению недостаточно инвариантные. К тому же я не уверен в корректности оценки вероятного профита, она весьма примитивна.
Não é um encaixe. Embora, quem sabe qual é a definição de ajuste.
A idéia de mapear os resultados é uma boa idéia e é uma ferramenta de análise. Infelizmente (ou talvez vice versa) não é amplamente utilizado. O próximo passo, identificando áreas sustentáveis de lucro e perda, e rastreando essas áreas ao longo do tempo. Se tais áreas forem encontradas, e elas forem estáveis no espaço (mudanças de parâmetros) e no tempo - vamos corajosamente para o centro da área - e tudo bem! ;) É claro que na prática há algumas sutilezas - mas a idéia geral é a mesma.
Ну хорошо, пусть реалтаймовые входы. Но ты же не от фонаря входил ? Ведь был же какой-то источник принятия решений ? Вот он и задал неявно алгоритм определения точек фазового пространства, по которым далее оценивается разделение его на контексты.
Por que implicitamente, de forma bastante explícita. Na verdade, esta é a tarefa principal do algoritmo. Estou contando os valores dos parâmetros da mesma forma, em tempo real, mas eles não têm nada a ver com a seleção dos pontos de entrada e saída. Então, após definir o filtro de contexto, poderemos proibir ou permitir o comércio por estes parâmetros. Mas será impossível mover pontos de entrada e saída.
Sim, mas você argumentou que elas deveriam ser entradas perfeitas. Continuei tentando explicar-lhe que este é o ponto mais fraco de suavisão. Pela razão de que ao fazer seu trabalho e depois tentar encontrar suas entradas e saídas em tempo real, você chegará aonde estou começando. Nunca afirmei que fosse ao contrário :).
E a parametrização do espaço de fase é procurada posteriormente e independentemente, com base na exigência de agrupar os pontos de transação representativos.
Você não confundiu algo? Parece que até agora temos parametrizado as séries de preços e esses parâmetros formaram o espaço de fase.
Eu não entendia bem a superfície. Ou seja, você realmente calculou a média sobre alguma área local? Você tinha densidade de negócios suficiente para isso? O que você quer dizer com "mais próximo"?
Hmm, como dizer de outra forma. Cada ponto azul é um comércio, tem coordenadas neste plano de fase, (Xi, Yi). Para cada ponto do plano de fase (X,Y) podemos calcular a distância para cada ponto azul, por exemplo, por Euclides: (X-Xi)^2+(Y-Yi)^2. Cada ponto azul tem um lucro, positivo ou negativo. Estamos interessados em 10 pontos azuis mais próximos de X e Y. Obter a média de seu lucro e obter a coordenada de superfície Z para cada ponto (X,Y). Ou seja, não definimos o raio médio, mas o número de vizinhos considerados, o raio médio pode ser qualquer coisa.
Eu, a propósito, já fiz uma variante da soma ponderada gaussiana, ainda preciso entender, a partir de que considerações sigma deve ser normalizada :). Entretanto, em áreas densamente povoadas, os resultados são bastante semelhantes.
P.S. Mais uma vez: meus negócios não têm apenas lucros não ideais, nada proíbe que alguns deles não sejam lucrativos.
... Но лучше сразу строить зависимость не от профита, а от более комплексного показателя, который учитывает еще и гладкость эквити - например ПФ. Тогда правда нужно вводить еще и дополнительное условие достоверности - учитывать параметры при которых число сделок не менее 100 например.
Em princípio, tenho feito, como opção, a média não do lucro, mas o sinal do lucro (+1 ou -1). Isto pode ser considerado como algum tipo de PF local. Mas em geral o valor do lucro com entradas e saídas rígidas também é uma função do contexto, por isso a variante atual me parece preferível. Mas o número de pontos utilizados para a média das imagens acima é exatamente 100 :).
Para controlar a qualidade da equidade, agora olho para a relação entre o lucro máximo e o drawdown máximo e parâmetros de regressão linear por equidade (inclinação e RMS).
O PF pode provavelmente serútil para investigar a zona ideal.
Eventualmente serão selecionados parâmetros de filtro específicos como um compromisso entre FF elevado e lucro total (na verdade, número de negócios). Mas, neste caso, o desempenho do sistema também pode ser verificado com base na equidade com parâmetros de filtragem menos rígidos. Será um indicador melhor, uma vez que haverá muito mais negócios.
Este é um truque curioso. Acredito que a diminuição nas estatísticas comerciais quando a filtragem é apertada é um problema sério.
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.Seleção de áreas estáveis de lucros e perdas e rastreamento dessas áreas no tempo. Se tais áreas forem encontradas e forem estáveis tanto no espaço (mudanças de parâmetros) quanto no tempo, podemos facilmente encontrar o centro da área - e tudo bem! ;)
Aproximadamente assim vejo, apenas esclareço que ao nos movermos no espaço devemos significar a mudança dos parâmetros da transação de ajuste do algoritmo, não os parâmetros de estado. Ou seja, é antes um ajuste de estratégia ao contexto. É também uma inclinação escorregadia, você pode ir, mas controlando cuidadosamente a correção das ações, imho.
Примерно так и я вижу, только уточню, что под перемещением в пространстве нужно подразумевать изменение параметров задающего сделки алгоритма, а не параметров состояния. То есть это скорее подстройка стратегии под контекст. Тоже скользкая дорожка, идти можно, но тщательно контролируя корректность действий, имхо.
Suspeito que não entendo metade da terminologia que está escrita. Como tal, não posso dizer sim ou não. Posso apenas dizer que o que eu estava falando não tem nada a ver com o ajuste da estratégia ao contexto (qualquer que seja esse contexto).
Подозреваю, что не понимаю и половины той терминологии, в которой написано. По этому, не могу сказать ни да, ни нет. Могу только сказать, что то о чем вел речь я не имеет отношения к подстройке стратегии под контекст (чем бы этот контекст не был).
Então sou eu quem foi levado. Aparentemente, você quis dizer que, com o tempo, a deformação superficial pode levar a uma mudança na zona ótima.
Por que implicitamente, de forma bastante explícita. Na verdade, esta é a tarefa principal do algoritmo. Estou contando os valores dos parâmetros da mesma forma, em tempo real, mas eles não têm nada a ver com a seleção dos pontos de entrada e saída. Então, após definir o filtro de contexto, poderemos proibir ou permitir o comércio por estes parâmetros. Mas será impossível mover pontos de entrada e saída.
Bem, é disto que estou falando. Na fase de construção, os parâmetros não devem ter nada a ver com os pontos de entrada/saída. Entretanto, quando o agrupamento é feito, estes valores já podem desempenhar o papel de um filtro de entrada-saída. E movê-los estava fora de questão, em primeiro lugar. Especialmente no seu caso, quando estes pontos são tomados como base para o agrupamento.
Sim, mas você argumentou que eles deveriam ser insumos perfeitos. Continuei tentando explicar-lhe que este é o ponto mais fraco de suavisão. Porque fazer seu trabalho e depois tentar encontrar suas entradas e saídas em tempo real vai levá-lo até onde estou começando. Eu nunca afirmei que era o contrário :).
Se estamos falando de maximização do lucro (que é o critério inicial para a construção de um TS), então são as entradas ideais que devem ser utilizadas para selecionar a parametrização ótima (ideal) do FP. Idealmente (:-) então talvez não precisemos de nenhum filtro de comércio externo, os parâmetros FP serão suficientes. Mas se estamos falando de uma estratégia de E/S pronta, então é apenas outra questão - a otimização da estratégia existente pelo método de agrupamento de PF. Se a estratégia valer a pena, o resultado também será bom. E a metodologia é a mesma.
Portanto, pode-se dizer o contrário: ao fazer meu trabalho, consigo um resultado que contorna o passo muito subjetivo de criar uma estratégia de E/S no apartamento.
No entanto, espero que vocês entendam que estas opções não se opõem umas às outras. Qualquer um deles é adequado, desde que produza resultados.
Você tem certeza de que não está confuso? Até agora, parametrizávamos as séries de preços e estes parâmetros formavam o espaço de fase.
Estamos parametrizando o processo. Em outras palavras: criamos um modelo do processo, que obviamente terá alguns parâmetros. Este modelo deve nos permitir ler os números necessários para descrever o processo, tais como MO. Ou o lucro estimado. E se usarmos os pontos que representam as transações para construir a superfície do lucro e o agrupamento subseqüente do PF, então isso não contradiz nada do que eu disse antes, nem contradiz nada do que eu disse depois. E você certamente está certo - estes são os parâmetros que formam o PF.
E quais são os seus?
Hum, como dizer de outra forma. Cada ponto azul é uma transação, ela tem coordenadas neste plano de fase, (Xi, Yi). Para cada ponto do plano de fase (X,Y) podemos calcular a distância para cada ponto azul, por exemplo, por Euclides: (X-Xi)^2+(Y-Yi)^2. Cada ponto azul tem um lucro, positivo ou negativo. Estamos interessados em 10 pontos azuis mais próximos de X e Y. Obter a média de seu lucro e obter a coordenada de superfície Z para cada ponto (X,Y). Ou seja, não definimos o raio médio, mas o número de vizinhos considerados, o raio médio pode ser qualquer coisa.
Eu, a propósito, já fiz uma variante da soma ponderada gaussiana, ainda preciso entender, a partir de que considerações sigma deve ser normalizada :). Entretanto, em áreas densamente povoadas, os resultados são bastante semelhantes.
P.S. Mais uma vez: meus negócios não têm apenas lucros não ideais, nada proíbe que alguns deles não sejam rentáveis.
...
Hmm, eu pensei que tinha uma idéia aproximada do que você está falando, mas com esse post você destruiu completamente essa concepção errônea :). Mas eu gostaria de chegar ao fundo da questão. Que tal começarmos em ordem, em pequenos passos? Usando um parâmetro como exemplo.
Então, aqui está a série de preços, aqui você vai ao longo dela e a cada barra você calcula o parâmetro. Ou a cada tique?
Então você constrói um espaço de fase a partir destes valores. Você disse que as trajetórias de fase devem ser contínuas. Então você aceita TODOS os valores? De cada barra (de cada carrapato) ?
Caso contrário, como você determina em que pontos do tempo deve levar os valores para análise posterior? E em que sentido, então, você falou em continuidade?