Подскажите хороший советник. - страница 2
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Как отсортировать "бесплатные" по популярности?
Как отсортировать "бесплатные" по популярности?
В маркете столько советников, даже часть тестировать...
Хотелось бы узнать, какие самые популярные. Их и тестировать.
EUR/USD
Кто использует какие советники?
На сей вопрос есть заведомый ответ: каждый пользуется тем, в чём он наиболее разумеет.
Т.е. вопрос не в том, хорош или плох советник, а в том из какого места растут руки и голова у пользователя этого советника.
Я, примеру, не умею плясать, то бишь мне мошонка систематически мешает этим заниматься. Но это вовсе не означает, что хореография хренова, а это означает, что я - хреновый танцор.
Также и в алготрейдинге. Нет плохих советников, зато бывают хреновые танцоры.
Начинающие, т.е. у кого нет вообще никакой компетенции в вопросах не только алготрейдинга, но и даже ручного трейдинга, предпочитают выбирать советников с мартином. Причина ведь проста: баланс вроде бы систематически, да ещё и автоматически растёт, а вероятность слива кажется пренебрежительно малой. И это продолжается до тех пор, пока не выяснится, что пренебрежительная малая вероятность может подчистую слить непренебрежительно большое депо и пренебрегать этой малой вероятностью - заведомая глупость. И управлять этим процессом при наличии в алгоритме мартина невозможно, т.к. мартин не предусматривает вообще никакого управление риском, пуская это дело на самотёк.
Таким макаром, путём набивания шишек при наступлении на грабли, компетенция постепенно повышается и приходит понимание, что риском то оказывается тоже можно управлять, только надобно знать как и уметь. С этого момента начинается поиск информации по управлению риском. И в арсенале алготрейдера начинают появляться хоть и весьма примитивные, но тем не менее более надёжные, а главное уже управляемые, т.е. настраиваемые советники. Теперь алготрейдинг уже становится не лудоманией, а чем-то более осмысленным.
Конечно же более продвинутый алготрейдер, всё ещё в силу своей низкой компетенции полагает, что чем "проще советник, тем он лучше". Но ведь на самом деле, всё не так. Чем проще алгоритм советника, тем он понятнее полуграмотному, а вовсе не потому что он лучше. А простые советники подразделяются как правило на две элементарные категории: трендоследящие и контртрендовые. Отсюда всё равно получается лудомания, поскольку если поставить трендоследящий советник и будут преобладать тренды, то будет профит. Но в случае преобладания боковых трендов, неизбежен слив.
Опять же, наступив на грабли и набив шишки, алготрейдер доходит до того, что ведь существуют советники более независимые от трендовости рынка. Но они не так просты, как те, которыми он до сих пор пользовался, а следовательно чтобы их настроить нужна дополнительная компетенция. И опять начинается поиск информации с целью пробелы в этой самой компетенции пофиксить.
И т.д. и т.п.
Конечно же более продвинутый алготрейдер, всё ещё в силу своей низкой компетенции полагает, что чем "проще советник, тем он лучше". Но ведь на самом деле, всё не так. Чем проще алгоритм советника, тем он понятнее полуграмотному, а вовсе не потому что он лучше.
Хм... А мне казалось, простые советники (вернее, не советники, а ТС) лучше потому, что в них меньше степеней свободы, и они менее подвержены "подстройку под кривую".
Когда кажется, нужно креститься © Народная поговорка
Такая гипотеза, т.е. о том, что якобы избыточность степеней свободы, "обязательно" приведёт к низкой обобщающей способности, изложена в Теории Распознавания Образов В. Вапника, А. Червоненкиса.
На самом деле такая теория неверна в принципе.
Если необходимо аппроксимировать "чистые" данные, скажем заданные таблично с малой погрешностью, например синусоиду, то кривая будет гладенькая. В таком случае чем лучше алгоритм подстроится под кривую, тем лучше.
Если в выборке данные "грязные", то и результаты будут тоже "грязные". Мусор на входах - мусор на выходах.
Другой компот, что чистые табличные функции в прикладных областях аппроксимировать нет никакой необходимости. Чаще всего необходимо аппроксимировать результаты экспериментов. А там уже не кривая, а набор точек, разбросанных хаотично и скученных у тех мест, где должна быть кривая. Дык ведь никто не запрещает препарировать, т.е. предварительно сгладить эти самые разбросанные точки каким нибудь подходящим для этой цели алгоритмом в кривую, прежде чем подавать на входы. Т.е. предварительно почистить мусор, а не подавать его на входы. И тогда большие степени свободы алгоритма нисколько уже не только помешают более точной аппроксимации, а будут только ей способствовать.
Леонардо да Винчи: «Простота — это то, что труднее всего на свете; это крайний предел опытности и последнее усилие гения».
Я тоже считал, что если результат достигнут простыми средствами, то это высшая степень мастерства. Жаль, что мы оба оказывается неправы.)Хм... А мне казалось, простые советники (вернее, не советники, а ТС) лучше потому, что в них меньше степеней свободы, и они менее подвержены "подстройку под кривую".
Я бы выбирал советники, у которых есть мониторинг или сигналы. В тестере что угодно можно подогнать. А насчет простоты, вы что предпочтете для передвижения, простой самокат или сложный, но эффективный автомобиль? :))