Pensamentos sobre o aleatório
A questão é que o mercado não é uma seqüência pseudo-aleatória ou uma seqüência aleatória. Existem padrões no mercado. E se existem padrões, não é mais uma seqüência aleatória.
Um exemplo claro disso são as tendências e os padrões planos. Estas são regularidades.
Portanto, é inútil gerar algo no tema da aleatoriedade e compará-lo com o mercado....))))
1) Não :https://www.mql5.com/ru/code/8790
2) Possivelmente em algum lugar sim : https://c.mql5.com/mql4/forum/2012/11/predict.gif
Boa tarde!
Estou escrevendo isto e me perguntando como não ofender ninguém ou provocar uma enchente. Espero ser construtivo e, só estou pedindo (não provar, não refutar, só querer um diálogo).
Se você pegar uma série de cotações por muitos anos e criar com base nelas um arquivo de zeros e uns: zero - se o próximo preço for maior que o anterior; um se vice-versa - você recebe uma seqüência pseudo-aleatória. Cuidadosamente chame-o com prefixo "pseudo" por enquanto.
Além disso, geramos negócios ideais baseados na seqüência pseudo-aleatória: se 1, compramos e saímos no próximo bar, se 0, vendemos e saímos no próximo bar. O gráfico de equidade resultante é quase uma linha plana dirigida para cima (incluindo o spread).
Agora, uma pergunta: se tentarmos repetir nossa seqüência pseudo-aleatória usando a simulação de Monte Carlo esperando alcançar o mesmo resultado da etapa inicial, ou seja, as entradas ideais, o que obteremos? Vamos calcular: existem 60.000 barras de hora, portanto existem 2^60.000 (!) diferentes fileiras possíveis de zeros/unidades. Apenas uma delas descreve perfeitamente as entradas. É um pouco claro que mesmo que carreguemos o comp com 100 trilhões de gerações, provavelmente não conseguiremos o resultado desejado. Cada vez, nosso patrimônio líquido resultante se assemelhará a um dreno à taxa de spread. E ele (o resultado) está lá na natureza! Temos isso em nossa história. Em outras palavras, ofegamos, contamos e fumamos, não encontramos nada e dizemos: "Ok, o problema não está resolvido, eu vou para a cama". Isso não lembra o problema da probabilidade de vida em nosso universo? Parece ter valores de probabilidade comparáveis em número de ordens de grandeza.
Eu expus o contexto geral, há muito em que pensar. A que classe de problemas, por assim dizer, minha idéia pertence?
De alguma forma, eu mesmo tive uma idéia semelhante. Imaginando uma citação como uma série binária, é possível decodificar o processo que a gera? Tecnicamente, uma seqüência pseudo-aleatória é gerada por um registro de deslocamento com feedback linear (RSLOS). Portanto, nossa tarefa de decodificação é encontrar o LCLOS que gerou nossa seqüência pseudo-aleatória. Tal problema é resolvido pelo algoritmo Burlecamp-Massey. Tentei decodificar uma cotação usando este algoritmo, mas não funcionou, embora não tenha levado muito tempo. Curiosamente, se você não substituir valores analógicos por valores binários e tentar decodificar o processo de geração de nossas séries de preços pseudorandomais analógicos, você pode usar o mesmo algoritmoBurlecamp-Massey. Neste caso, o processo de geração será o modelo autoregressivo Prony x[n] = SUM a[k]*x[n-k]. Além doalgoritmo de Burlecamp-Massey, o algoritmo de Levinson-Durbin seria mais robusto. O problema com o modelo AR analógico de Prony é que ele é instável ao contrário do RSLOS binário e suas previsões podem ir rapidamente ao infinito. Para superar a instabilidade, podemos supor que nossa citação pseudo-aleatória tenha ruído. Em vez de um modelo de AR que reproduz todos os dados históricos com erro zero, podemos usar um modelo de AR aproximado que pode ser resolvido, por exemplo, pelo método de Burg. Este é um problema econométrico. É interessante notar que encontrar o modelo exato Prony é equivalente a encaixar a soma exponencial SUM C[k]*EXP(B[k]*k) em nossa série, onde B[k] pode ter tanto parte real negativa quanto positiva (parte positiva leva a instabilidades). O modelo AR aproximado de Burg resolve o mesmo problema encaixando expoentes umedecidos. Em resumo, tomando o caminho da decodificação de uma série de preços, chegamos aos modelos AR econométricos.
decolará na mesma velocidade que a pista
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Estou escrevendo isto e me perguntando como não ofender ou provocar ninguém a flubbing. Espero ser construtivo e, só estou pedindo (não provar, não refutar, só querer um diálogo).
Se você pegar uma série de cotações por muitos anos e criar com base nelas um arquivo de zeros e uns: zero se o próximo preço for maior do que o anterior; um se vice-versa - você recebe uma seqüência pseudo-aleatória. Cuidadosamente chame-o com prefixo "pseudo" por enquanto.
Além disso, geramos negócios ideais baseados na seqüência pseudo-aleatória: se 1, compramos e saímos no próximo bar, se 0, vendemos e saímos no próximo bar. O gráfico de equidade resultante é quase plano e aponta para cima (incluindo o spread).
Agora, uma pergunta: se tentarmos repetir nossa seqüência pseudo-aleatória usando a simulação de Monte Carlo esperando alcançar o mesmo resultado da etapa inicial, ou seja, as entradas ideais, o que obteremos? Vamos calcular: existem 60.000 barras de hora, portanto existem 2^60.000 (!) diferentes fileiras possíveis de zeros/unidades. Apenas uma delas descreve perfeitamente as entradas. É um pouco claro que mesmo que carreguemos o comp com 100 trilhões de gerações, provavelmente não conseguiremos o resultado desejado. Cada vez, nosso patrimônio líquido resultante se assemelhará a um dreno à taxa de spread. E ele (o resultado) está lá na natureza! Temos isso em nossa história. Em outras palavras, ofegamos, contamos e fumamos, não encontramos nada e dizemos: "Ok, o problema não está resolvido, eu vou para a cama". Isso não lhe lembra o problema da probabilidade de vida em nosso universo? Parece ter valores de probabilidade comparáveis em número de ordens de grandeza.
Eu expus o contexto geral, há muito em que pensar. A que classe de problemas, por assim dizer, minha idéia pertence?