Bir mayın tarlasında pazar görgü kuralları veya görgü kuralları - sayfa 12
Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
PS Güzel çıktı. Resimden bahsediyorum. Estetik zevk alıyorum!
Evet güzel! Konuşmamız sırasında birçok şey benim için netleşti.
Bu arada giriş sinyalinin olasılık yoğunluk dağılımını ayarlayabileceğiniz basit bir hindi yaptım.
Ayarlamadan önceki RSI olasılık yoğunluk dağılımının bir resmi:
Burada mor çizgi, 1 katsayılı (yani, olduğu gibi) RSI'dan gelen hipertanjanttır ve yeşil çizgi, olasılık yoğunluk dağılım fonksiyonudur, sol kenar -1, sağ kenar +1'dir.
Ve bir sonraki resimde th( RSI (i) * kf ), burada kf "bulaşma" faktörüdür - :)
İyi. Şimdi güzel resminizi kodda somutlaştırmak için oturuyorum.
Bu bir paradoks olacak bir şey değil, sadece yeniden yatırım ile MM'nin bir özelliği. Bu MM'nin etkinliği, diğer şeylerin yanı sıra işlem sayısına bağlıdır. Bu MM'nin karlılığı, işlem sayısı açısından geometrik ortalamadır. Az sayıda işlemle, karlılık açısından basit bir MM'ye kaybeder, ancak çok sayıda işlemde (uzun süre oynama) hayatta kalmayı başarırsanız, gelir daha yüksek olabilir. Ama her zaman olduğu gibi, hiçbir şey kolay gelmiyor. Kaldıraç asimetrisi ve bunun sonucu - normal MM ile karşılaştırıldığında uzun bir düşük gelir dönemi ile ödeme yapmanız gerekecek.
Son sonuçlar açısından optimal MM hakkında konuşmak istiyorum.
Yukarıda (konunun başından itibaren), ticareti şu şekilde karakterize eden parametreleri birbirine bağlayan analitik bir ifade aldım: seçilen enstrümanın mevcut oranı - S , kullanılan ticaret kaldıracı - L , beklenen fiyatın doğru bir tahmin olasılığı hareket - p , - H noktalarında rüşvetin karakteristik boyutu , komisyon DC - Sp ve ilk depozito - Ko .
Açık bir ifadeyi kullanarak, rüşvet H değerinin sabit olması koşuluyla, fonları yeniden yatırırken mevduatı değiştirmek için olası seçenekleri sayısal olarak simüle etmenin mümkün olduğunu hatırlatmama izin verin:
Aslında, görevi, H ve L' nin optimal değerlerini aramak olarak belirledim, doğru tahmin edilen fiyat değişikliklerinin sayısının toplam iki katına çıkan işlem sayısına - p . Tabii ki, bu parametrelerin tüm olası değerlerini yinelemeli ifadede değiştirebilir ve en iyi seçeneği arayabilirsiniz (bu, Vince'in çalışmasında optimum f'yi hesaplarken yaptığı şeydir). Yinelemeli forma uygun bir analitik ifade elde etmenin zor olmadığı ortaya çıktı. Bunu yapmak için, eşitliğin iki bölümünü hesaplamanız ve kaybeden ve karlı işlemleri farklı açılarda bölmeniz gerekir:
Analitik ifadenin güzelliği, optimal ticaret parametrelerini bulmak için parametrik problemleri çözmemize gerek olmaması, kullanıma hazır formüllerin kullanılması yeterlidir.
Yukarıda, H ve L' nin optimal değerleri için ifadeler aldım, ancak ticaret yaparken, optimal H ve mevcut p'yi birleştirmenin mümkün olmadığı ortaya çıktı. Bu seçenekler bağımsız olarak mevcuttur. Bu nedenle, bir şekilde, en uygun ticarete karar verdikten sonra H , işlemlerin geçmişini bulmamız gerekir - p ve ancak bundan sonra en uygun ticaret kaldıracını ararız. Bu durumda, L' nin şuna eşit olması durumunda, Doğada mümkün olan maksimum getiri oranı olacaktır:
Dünyadaki en başarılı ticaret için bilmemiz gereken tek şey, mevcut oran ve bunun üzerindeki spread ve pozitif MO'lu bir TS!
Ama önce kâr oranı için aldığımız analitik ifadenin gerçekten gerçeği yansıttığından emin olalım. Bunu yapmak için, gerçeğe yakın bir dağılıma sahip (örneğin, EURUSD ve piyasanın p = 0.2 ile bir geri çekilme veya karşı trend karakterine sahip) yapay bir teklif üzerinde 1000 sayısal deney yapacağız (daha fazla istatistik için) ve nasıl olduğunu göreceğiz. 500 işlemden sonra hesabımızın logaritması şu şekilde davranacaktır:
Kırmızı kareler, 500 işlemden sonra 1000 değişken üzerinden ortalama puanımızın logaritmasını gösterir, bıyıklar bu değerin 1/e düzeyinde karakteristik dağılımını gösterir ve düz kırmızı çizgi analitik çözümdür. İstatistiksel yayılım içinde dikkate değer bir uyum görülmektedir.
Yazmaktan yoruldum... Bira içeceğim!
Mavi, Bernoulli olmayan bu.
Vince'in Fopt'una gelince, aslında sadece sahip olduğu isim, aslında sermaye büyüme oranı açısından optimal değer değil. Sermaye payını belirlemek için doğru formül Kelly kriteri olarak adlandırılır: Fopt=pq veya Fopt=2p-1, burada p kazanma olasılığı ve q kaybetme olasılığıdır. Bu formül, eşit miktarda kazanç veya kayıp için geçerlidir. Yani şudur, örneğin p=0.51'e sahipseniz, o zaman Fopt=0.02. Onlar. 0.02 mevduat kullanmanız gerekir. Doğal olarak, kazanç ve kayıp tam olarak bu değer olmalıdır. Başka bir deyişle, sermaye büyüme oranı açısından optimal payı belirlemek için olasılıkları bilmeniz yeterlidir. Ardından, lotun büyüklüğünü, lot sayısını, mevduatın boyutunu, komisyonu vb. omuz da hesaplanabilir. Ya da tam tersi, kaldıracı bilerek lot sayısını hesaplayabilirsiniz. Bu arada, formüllerinizde neden çokluk kavramına yer vermiyorsunuz?
Kelly kriterinin Thorp'tan türetilmesine bakın, çok özlü ve öz. Bu arada, eşit olmayan kazançlar ve kayıplar durumunda, genelleştirilmiş biraz farklı bir formül. Ek olarak ve Vince'in Fopt hesaplamasını tanıtmasının nedeni buydu, yeniden yatırımlı MM büyük düşüşlere izin veriyor, bu yine asimetrik kaldıracın etkisi. Herkes bu tür dezavantajlara katlanmaya hazır değil, bu nedenle Vince'in Fopt'u yapay olarak düşük. Thorp'un bununla ilgili formülleri ve sonuçları var. Bu MM hakkında bir makale yazdım , bir aydır mega alıntılar tarafından inceleniyor.
Bu arada, belki her şeyi doğru düşünmedim, düzelt beni. İşte ilk veriler ve bunlar üzerinde formül 1 ve 3 kullanılarak elde edilen sonuçlar:
Formüllerde sayıların yer değiştirmesinde bir yerde bir şeyleri karıştırdığım izlenimine sahibim. işte sonuç:
Benim çıkardığım şey, Kelly'nin 50'li yıllarda elde ettiği sonucun bir tekrarı. Bu formüle dahil ettiğim tek şey DC komisyonudur ve sermaye payı f yerine ticaret kaldıracı L kavramı ile çalışırım. Bana çok fazla şey yerine ticaret kaldıracı ile çalışırsak formül daha güzel görünüyormuş gibi geldi. Gerekirse, parti büyüklüğüne geçmek zor değildir:
Lot= MathFloor ( L *AccountFreeMargin()/MarketInfo(Symbol(),MODE_MARGINREQUIRED)/AccountLeverage()/LotStep)*LotStep;
if(Lot<MarketInfo(Symbol(),MODE_MINLOT))Lot=MarketInfo(Symbol(),MODE_MINLOT);
if(Lot>MarketInfo(Symbol(),MODE_MAXLOT))Lot=MarketInfo(Symbol(),MODE_MAXLOT);
Söyleyebileceğim kadarıyla, mevduatı (eşit kazançlar ve kayıplar için) en uygun ticaret kaldıracı miktarını kullanmaktan daha verimli bir şekilde artırmanın (MM) bir yolu yoktur.
Yazınızın sonunda ne tür veriler verdiğinizi anlamadım... Bu benim formüllerimi kullanarak bir şey hesaplama örneği mi yoksa sayısal modellemede kullandığım verileri geri yükleme girişimi mi? S = 10000 puan aldım, H = 10 puan, Lopt 210 falan çıktı, p = 0.2, Sp = 2 puan. Piyasa toparlanıyor.
Son gönderime dönersek, aldığım analitik ifadenin sadece eşit kazanç ve kayıplara sahip rüşvetler için geçerli olduğunu belirtmek isterim. Ne yazık ki, gerçek ticarette, büyük olasılıkla durum böyle değil. Örneğin, ticarette "zararları sınırla ve kârların artmasına izin ver" stratejisi izlenirse (seçilen ticaret ufkunda trend olan piyasaya tekabül eder), o zaman mevduat artışı için olasılık yoğunluğu fonksiyonu üsteldir ve Bernoulli'den uzaktır. Bu durum sayısal bir deneyde simüle edilirse, bağımlılığın farklı bir nitelikte olduğu ve genel durumda maksimumun Bernoulli rüşvet dağılımı için maksimum ile çakışmadığı açıktır. Bu çok kötü ve Vince'in genel durum için ekstremumu bulmak için neden sayısal yöntemler kullandığını açıklıyor. Bu problemi üstel dağılım için genel formda analitik olarak çözmeye çalıştım ve üstesinden gelemediğim ciddi matematiksel zorluklarla karşılaştım.
HideYourRichess , Tharp'ın gazetesinin Kelly için genel bir dava sunduğunu mu söylüyorsunuz? Lütfen kitabına bir link verin. Minnettar olacağım.
İlginçtir. Tarihsel veriler üzerinde, optimal TS'nin, fiyat serisinin Zig-Zag tarafından H=2Sp ile dökümü olduğu gösterilebilir. Geleceğe bakmadan çalışırken (BP'nin sağ kenarında), tüccarlar olarak işimizde karşılaştığımız şey, BP H + 'nın modaya uygun bir Pazar ve H- karşı eğilime sahip (Dissertation Pastukhova) optimal Kagi dağılımıdır. Doğada, uzun vadede bundan daha fazla karlılık sağlayacak hiçbir strateji yoktur (her türlü Phoebe-Mib sayılmaz). Bu iki strateji, piyasa geri çekiyorsa, "zararları sınırla ve kârların çalışmasına izin ver" ve "karları sınırla ve kayıpların çalışmasına izin ver" olarak bildiğimiz şeyin özüdür. Bu da, kârın sondaki durması veya zararı durdurması anlamına gelir! Bunun gibi.
Ancak, yeniden yatırım yapmaya başlarsak her şey değişir. Bu durumda, Bernoulli ticaret planları optimal hale gelir. Son grafiğe bakın, diğer şeyler eşitken, her birinde eşit hileler ve kâr alan strateji, istatistiksel olarak en uygun basit (mavi renk) yani. TS fonlarının yeniden yatırımı olmadan.
Bu çok önemli bir an! Başka bir deyişle: Doğada, sermayeyi yeniden yatırırken bazı soyut TS'lerden daha karlı TH yoktur, ancak eşit rüşvetle, yani. TR=SL .
Süper.
Üzgünüm, bir hata oldu, Tharp değil, Thorp. "Blackjack, spor bahisleri ve borsada Kelly Kriterleri." Edward O. Thorpe, s.5.
Şimdi konuya. Formüllerinizi aldım, verilerimi orada değiştirdim ve aşağıdaki sonuçları aldım. Sonuçlar benim için biraz beklenmedik. Bu nedenle, bu formüllerde bir şeylerin yanlış olduğunu düşünüyorum. Bunu tartışmıyorum, örneğin kaldıracın neden negatif çıktığını anlamaya çalışıyorum. O zaman, hesaplamalarda lot kullanmazsanız, o zaman sermayenin nasıl hesaplandığı bana açık değil. Ve bu, Kelly kriterinin türetilmesindeki temel taşıdır. Ya da ben bir şey anlamıyorum, bu mümkün.
Aslında, tüm faktörleri hesaba katan yeniden yatırımlı MM için analitik form çok basit değildir. Bende yok, bu yüzden bu sorunu sayısal olarak çözüyorum.
Yeniden yatırım stratejisi ile ilgili olarak, bu her zaman iyi olup olmadığı çok belirsiz bir noktadır. Verilerime göre, farklı işlem koşulları kombinasyonlarının tamamen zıt sonuçlara yol açtığını söyleyebilirim. Onlar. en uygun MM'yi her belirlemeniz gerektiğinde, bu özel koşulları göz önünde bulundurmanız gerekecektir. Orada birkaç kural var. Tüm MM'lerin belki de oldukça genel karakteristiği dışında.
"Başka bir deyişle: Doğada, sermayeyi yeniden yatırım yaparken bazı soyut TS'lerden daha karlı TS yoktur, ancak eşit rüşvet, yani TP = SL ." Birkaç yıldır bu anlayışa geliyorum. Tezi okuyana kadar Pastukhov.
sallandı. Teşekkür ederim!
Çapraz olarak görüntülendi. Belki bir şeyi gözden kaçırmıştır, ancak Thorp sabit bir rüşvet eşitsizliği durumunu ele alır:
Katılıyorum, bu durum genellikle ticaret yaparken uğraştığımız rüşvet oranlarının üstel dağılımını veya başka herhangi bir ayrık (örneğin Gaussian) açıklamak için uygun değildir. Bu oranı sabitlemedik (bir sabite eşit).
sallandı. Teşekkür ederim!
Çapraz olarak görüntülendi. Belki bir şeyi gözden kaçırmıştır, ancak Thorp sabit bir rüşvet eşitsizliği durumunu ele alır:
Katılıyorum, bu durum genellikle ticaret yaparken uğraştığımız rüşvet oranlarının üstel dağılımını veya başka herhangi bir ayrık (örneğin Gaussian) açıklamak için uygun değildir. Bu oranı sabitlemedik (sabite eşit).
sabitledim. Ayrıca kazançlarınız/kayıplarınız norm.hukuka göre dağıtılırsa bunun sabit bir meblağa karşılık geldiğine dair şüpheler vardır.
Bir de oyun teorisi buna sürüklendi. :)
Üzgünüm, bir hata oldu, Tharp değil, Thorp. "Blackjack, spor bahisleri ve borsada Kelly Kriterleri." Edward O. Thorpe, s.5.
Şimdi konuya. Formüllerinizi aldım, verilerimi orada değiştirdim ve aşağıdaki sonuçları aldım. Sonuçlar benim için biraz beklenmedik. Bu nedenle, bu formüllerde bir şeylerin yanlış olduğunu düşünüyorum. Bunu tartışmıyorum, örneğin kaldıracın neden negatif çıktığını anlamaya çalışıyorum. O zaman, hesaplamalarda lot kullanmazsanız, o zaman sermayenin nasıl hesaplandığı bana açık değil. Ve bu, Kelly kriterinin türetilmesindeki temel taşıdır. Ya da ben bir şey anlamıyorum, bu mümkün.
Aslında, tüm faktörleri hesaba katan yeniden yatırımlı MM için analitik form çok basit değildir. Bende yok, bu yüzden bu sorunu sayısal olarak çözüyorum.
Yeniden yatırım stratejisine gelince, bu her zaman iyi olup olmadığı çok belirsiz bir noktadır. Verilerime göre, farklı işlem koşulları kombinasyonlarının tamamen zıt sonuçlara yol açtığını söyleyebilirim. Onlar. en uygun MM'yi her belirlemeniz gerektiğinde, bu özel koşulları göz önünde bulundurmanız gerekecektir. Orada birkaç kural var. Tüm MM'lerin belki de oldukça genel karakteristiği dışında.
Formüllerime göre, alım satım kaldıracının optimal boyutu için gerçekten de negatif bir değer elde edilebilir. Burada bir paradoks yoktur ve bu, sermaye büyüme oranını en üst düzeye çıkarmak açısından, kazanılan fonları buna yatırmak değil, mümkün olan en kısa sürede oyundan çekmek gerektiği duruma karşılık gelir. :-) Peki ne? üfleyip üflediğimizde bir durum hayal edin... Tabii ki, bu bir şaka! alınan Lopt değerini pozitiflik açısından karşılaştırmak için bir if bloğu koymanız yeterlidir ve eğer negatifse piyasaya girmeyin. Genel olarak, bu tür durumlar yanıltıcı olmamalıdır. Genellikle fiziksel problemleri çözerken fiziksel olmayan bir sonuç elde edebilirsiniz, sadece doğru cevabı seçmeniz yeterlidir. Narpimer, eğer atılan bir taşın hareket denklemini analitik biçimde elde edersek, o zaman iki çözüm elde ederiz, bunlardan biri hayali bir birim verir. Hiçbir şey, sadece bu kararı reddediyoruz.
Yukarıda sayısal simülasyonda kullanılan niceliklerin değerlerini verdim.
PS p - benim için 0'dan 1/2'ye kadar değerler alır ve yayılmayı hesaba katmadan kazanan işlem sayısının tüm işlemlerin sayısının iki katına oranı olarak bulunur.