Durağan olmayan piyasalarda nasıl para kazanılır? (Madde)
Bu, iki kişilik sıfır toplamlı bir oyun için en uygun karma stratejileri bulma işlevinin kaynağıdır, oyuncu için harcamaların satırlar halinde en aza indirilmesini hesaba katar (ödeme matrisindeki pozitif değerler, oyuncu için satırlar halinde kazançlardır) ve sütunlara göre oyuncu için kayıplar). Kaynak çalışıyor. Kontrol edildi, min.
public double [ ] getData ( double [ ] [ ] a ) { int m = a . length ; int n = a [ 0 ] . length ; double [ ] p = new double [ m ] ; double [ ] q = new double [ n ] ; double [ ] x = new double [ m ] ; double [ ] y = new double [ n ] ; int r = rand . nextInt ( m ) ; int c = 0 ; for ( int t = 0 ; t < 100 ; t + + ) { System . out . print ( "Progress: " + t + "% \r " ) ; for ( int u = 0 ; u < 10000 ; u + + ) { for ( int j = 0 ; j < n ; j + + ) { y [ j ] = y [ j ] + a [ r ] [ j ] ; } c = 0 ; for ( int j = 1 ; j < n ; j + + ) { if ( ( y [ j ] = = y [ c ] ) & & rand . nextBoolean ( ) ) { c = j ; } if ( y [ j ] > y [ c ] ) { c = j ; } } q [ c ] = q [ c ] + 1 d ; for ( int i = 0 ; i < m ; i + + ) { x [ i ] = x [ i ] + a [ i ] [ c ] ; } r = 0 ; for ( int i = 1 ; i < m ; i + + ) { if ( ( x [ i ] = = x [ r ] ) & & rand . nextBoolean ( ) ) { r = i ; } if ( x [ i ] < x [ r ] ) { r = i ; } } p [ r ] = p [ r ] + 1 d ; } } System . out . println ( "Progress: 100%" ) ; for ( int i = 0 ; i < n ; i + + ) { q [ i ] = q [ i ] / 1000000 d ; } double ep = 0 d ; for ( int i = 0 ; i < m ; i + + ) { double result = 0 ; for ( int j = 0 ; j < n ; j + + ) { result = result + a [ i ] [ j ] * q [ j ] * p [ i ] / 1000000 d ; } ep = ep + result ; } System . out . println ( "Expected Payoff = " + ep ) ; return q ; }
Sonuç olarak, bu modelin, tam da bu piyasanın fiyat verilerinin zaman serisinin ayrı bir parçasına maksimum yaklaştırılması ilkesiyle belirli bir piyasa modeli oluşturmaya çalışan herkes bir tuzağa düşer.
Kabul etmemek zor.
Bu aynı açılış fiyatı farklarıyla, seans süresinin yatay olarak - seansın başlangıcından itibaren tek tek çubuklar ve dikey olarak - seansların kendileri, yani. takvim tarihleri. Böylece, ödeme matrisini aldık. Oyuncu için sütunlarla çözersek, problemimizin çözümünü elde ederiz, yani. ne zaman ve hangi hacimde uzun bir pozisyona girmek gerekir. Yukarıda belirtildiği gibi, bu, matematiksel beklenti - oyunun fiyatı açısından durumun en kötü tahmini olacaktır.
Süper! Ardından sonraki hesaplamalara ve ayarlamalara geçeceğiz.
Ancak, bir matriste özetlenen "15 günlük tekliflerin", zaman serisinin başka bir değil, sapkın bir şekilde parçalara ayrılmış en uygun piyasa stratejisi olduğunu kim söyledi?
Üstelik doğa, piyasadan özür dilerim, bu matrise uymak zorunda değil...
Bana bir rahip ve onun sevgili köpeğiyle ilgili bir şiiri hatırlatıyor...
Şiddetle tsutsyk et istedi. ;)
Sonuç olarak, bahçıvan yeni "anında optimizasyon" un çiplerini anlamadı.
Lütfen geleneksel yerleştirme yöntemlerinden farklarını açıklayın.
Öyle gibi görünmek. Piyasanın bu optimal stratejiye sahip olduğunu varsayarsak. Ben şahsen, doğanın anlamlı stratejiler oluşturmadığı, doğayla bir oyun benzetmesini tercih ederim.
Sınanmış. Uygun değil. Çünkü "doğa"nın herhangi bir stratejiden tamamen yoksun olduğu varsayılır. Pek çok kriterden birini seçmek sadece bu doğaya kalıyor, ki bu aslında pazara yakın bile olmayabilir.
Bu nedenle, piyasanın istediği gibi işleyen aptal bir "doğa" olmadığı, ancak yine de sanıldığından daha verimli olduğu görüşünü benimsemek daha iyidir. Ve bu nedenle, tüccarı aldatmaya çalışacağı ve bunu en etkili şekilde yapacağı gerçeğini dikkate alarak bir hesaplama yapmak daha iyidir.
Tanıdıklarımdan birinin (aynı zamanda bir tüccar) dediği gibi: Bizim işimizde, bir kez sıçmaktansa bir kez daha güvenli oynamak daha iyidir.
Ancak, bir matriste özetlenen "15 günlük tekliflerin", zaman serisinin başka bir değil, sapkın bir şekilde parçalara ayrılmış en uygun piyasa stratejisi olduğunu kim söyledi?
Üstelik doğa, piyasadan özür dilerim, bu matrise uymak zorunda değil...
...
Lütfen geleneksel yerleştirme yöntemlerinden farklarını açıklayın.
Bunun için ek bit kontrolü için yöntemler vardır. Örneğin, ileri testlerde.
Benim görevim, uygulama yöntemlerinden sadece birini ve bu materyali nasıl kullandığınızı ve nasıl modelleyeceğinizi göstermek zaten sizin kişisel probleminiz. Benim işim teklif etmek, senin işin reddetmek. Bu nedenle, takmaktan nasıl kaçınılacağı konusunda kişisel bir fikriniz varsa, hiç kimse onu kullanmayı yasaklamaz. Ve değilse, o zaman yargılama yapılmamalıdır.
15 gün boyunca bir hikaye almaktan hoşlanmıyorsanız, kimse sizi daha fazla veya daha az almanızı yasaklamıyor.
Bu nedenle, piyasanın istediği gibi işleyen aptal bir "doğa" olmadığı, ancak yine de sanıldığından daha verimli olduğu görüşünü benimsemek daha iyidir. Ve bu nedenle, tüccarı aldatmaya çalışacağı ve bunu en etkili şekilde yapacağı gerçeğini dikkate alarak bir hesaplama yapmak daha iyidir.
Ardından, mevcut verilere dayanarak bir dizi tüccar için iddia edilen optimal bir strateji belirleme problemini çözmek gerekebilir. daha sonra tüccarlarla ilgili olarak bu kötü şöhretli antagonistik pazar stratejisini bulun.
ve burada bizim "ona göre optimalimiz" zamanında gelecek. ;)
Bir bahçıvan olarak oyunlar hakkında pek bir şey bilmiyorum, özellikle de "Bildiğimi bildiğini biliyorum" gibiyse.
Ardından, mevcut verilere dayanarak bir dizi tüccar için iddia edilen optimal bir strateji belirleme problemini çözmek gerekebilir. daha sonra tüccarlarla ilgili olarak bu kötü şöhretli antagonistik pazar stratejisini bulun.
ve burada bizim "ona göre optimalimiz" zamanında gelecek. ;)
Bir bahçıvan olarak oyunlar hakkında pek bir şey bilmiyorum, özellikle de "Bildiğimi bildiğini biliyorum" gibiyse.
Ayrıca kişisel amaçlarınız için beğendiğiniz herhangi bir modeli kullanabileceğiniz söylendi, yani. istisnasız tüm tüccarlar + acil müdahale modelleri + merkez bankacılarının eylemleri + hükümetlerin eylemleri + .... + depremler + uzaylı istilasının olası sonuçları vb. kalbin durana kadar. Onlar. Her şeyi ve herkesi hesaba katmak için gerçekten sınırsız bilgi işlem kaynağınız varsa, yalnızca tüm tüccarları modellemenizi engelleyen nedir?
Ancak bu başlıkta, her türlü sanrı üretecinden gelen çeşitli fikirleri değil, topikstater tarafından önerilen modeli tartışması gerekiyor.
Bir bahçıvan olarak oyunlar hakkında pek bir şey bilmiyorum, özellikle de "Bildiğimi bildiğini biliyorum" gibiyse.
Duc, bu bölgeyi portakallı bir domuz gibi anlayan bir tür iyi danışman her zaman olacaktır.
kişisel amaçlarınız için, istediğiniz herhangi bir modeli kullanabilirsiniz, ... + bir uzaylı istilasının olası sonuçları, vb. kalbin durana kadar.
Ancak bu başlıkta, her türlü sanrı üretecinden gelen çeşitli fikirleri değil, topikstater tarafından önerilen modeli tartışması gerekiyor.
Bilimdeki yapıcı ve sayı oyunu için teşekkür ederiz.
Sorular kaldırıldı.
onur bende.
Hemen hatırlatayım:
İki oyuncu T-raider :) ve V-time :) yazı tura oyunu oynuyor. Oyuncular aynı anda ve birbirlerinden bağımsız olarak bir arma (G - satış - fiyat düşüşü) veya kuyruk (P - satın alma - fiyat artışı) seçerler.
İki yazı tura işleminin sonuçları aynıysa (yani, GG veya RR), Oyuncu T, Oyuncu B'den bir dolar alır.
Aksi takdirde, T oyuncusu B oyuncusuna bir dolar öder.
T oyuncusuna yapılan aşağıdaki ödeme matrisi, stratejilere karşılık gelen satırların minimum öğelerinin ve sütunların maksimum öğelerinin değerlerini gösterir.
her iki oyuncu.
| BR |
| ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| TG | 1 | -1 | -1 | |||
| TR | -1 | 1 | -1 | |||
| Sütun Maksimumları | 1 | 1 |
Bu oyun için maxmin ve minimax değerleri (fiyatlar) sırasıyla -1$ ve 1$'dır. Bu miktarlar birbirine eşit olmadığı için oyun
saf stratejilerde çözümü yoktur.
Özellikle, eğer T oyuncusu TG stratejisini kullanıyorsa, B oyuncusu T oyuncusundan bir dolar almak için VR stratejisini seçecektir.
Bu olursa, T oyuncusu oyunun sonucunu değiştirmek ve B oyuncusundan bir dolar almak için TP stratejisine geçebilir.
Her oyuncunun sürekli olarak farklı bir stratejiye geçme isteği, saf bir strateji çözümünün kabul edilemez olduğunu gösterir.
Bunun yerine, her iki oyuncu da stratejilerinin uygun rastgele kombinasyonunu kullanmalıdır.
Moulin E. Matematiksel ekonomiden örneklerle oyun teorisi . M.: Mir,
Karma stratejilerdeki kararın, Piyasanın bir stratejiyi veya diğerini uygulama olasılıklarının varlığını ima ettiği belirtilmelidir.
Aralarında en yaygın olan birkaç yol vardır:
1. Doğrusal programlama yoluyla, yani Simplex yöntemi. Yöntem pek iyi değil, çünkü Getiri matrisinin çözümü yoksa ve bazı durumlarda ödeme matrisinin bir eyer noktası varsa veya hiç çözümü yoksa (uygulamaya bağlı olarak) sıkışabilir (uygulamaya bağlı olarak).
2. Yinelemeli yöntem. Yinelemeli yöntemin her adımında, potansiyel kazanç matrisi çözümlerinden birine yakınsama sağlanır. Sonuç olarak, bir sonraki adım belirsizse, seçim bir rasgele sayı üreteci kullanılarak yapılır. Bu nedenle, aynı getiri matrisini yeniden hesaplarken yöntem farklı çözümler verebilir. Çözüm yoksa veya oyunun fiyatı sıfırsa, beklentinin yakınsaması sıfıra yönelecektir.
Tüm bunlar, belirli koşulları sağlayan işlemlerin sadece bir kısmını ele alarak veya bazı işlemlerden vazgeçerek basitleştirilemez mi?
Diyelim ki birçok işlemin olduğu bir gün içi sistemi var. Sırasıyla düşüş eğilimi gösteren bir günlük mum ve kısa işlemlerde gerçekleşen uzun işlemleri bırakıyoruz. Hatta sadece düşüş eğiliminde değil, aynı zamanda işlem geçmişinden en düşük 50 düşüşte vb. vb. Bir sürü filtreleme kriteri düşünebilirsiniz. Aslında, bu sadece bir tüccar için en kötü durumların bir seçimidir - piyasanın koşullu bir asimetrik tepkisi (:))
Tam tersi de mümkündür: en uygun stratejileri aramak, ancak tüm tarih boyunca değil, belirli kriterlere göre uzunlar ve kısalar için tarihin sadece en dezavantajlı bölümlerinde aramak.
Tüm bunlar, belirli koşulları sağlayan işlemlerin sadece bir kısmını ele alarak veya bazı işlemlerden vazgeçerek basitleştirilemez mi?
Diyelim ki birçok işlemin olduğu bir gün içi sistemi var. Sırasıyla düşüş eğilimi gösteren bir günlük mum ve kısa işlemlerde gerçekleşen uzun işlemleri bırakıyoruz. Hatta sadece düşüş eğiliminde değil, aynı zamanda işlem geçmişinden en düşük 50 düşüşte vb. vb. Bir sürü filtreleme kriteri düşünebilirsiniz. Aslında, bu sadece bir tüccar için en kötü durumların bir seçimidir - piyasanın koşullu bir asimetrik tepkisi (:))
Tam tersi de mümkündür: en uygun stratejileri aramak, ancak tüm tarih boyunca değil, belirli kriterlere göre uzunlar ve kısalar için tarihin sadece en dezavantajlı bölümlerinde aramak.
Aslında oyunun kararı verilen kriterlere göre tarihin en dezavantajlı tarafları çünkü. piyasa için bir strateji seçmek, daha önce de belirttiğim gibi, seanslar azaltılacak veya hatta bir tüccarın sorunsuz bir şekilde kar elde edebileceği seçimden tamamen hariç tutulacaktır.
Ve uzun ve kısa pozisyonlar için en uygun zamanı aramak için kısa ve uzun için karışık stratejilere gelince, bu oldukça uygulanabilir. Örneğin, strateji aramayı yalnızca uzun pozisyonlar için çalıştırırsanız, o zaman bir tüccar için bu strateji, belirli saatlerde sıfır hacimle açılmayı önerecektir. Onlar. Bu, satın almamak için en iyi zamandır. Bu tür saatlere karşılık gelen ödeme matrisinin sütunlarındaki tüm sayıların işaretini değiştirmek mümkün olacaktır, bu da özünde kısa pozların olasılığını dikkate almak anlamına gelecektir. Çözüm sıfır olmayan değerler içeriyorsa, kısa devre yapmak mümkün olacaktır. Dediğim gibi en önemli şey, tüccar için oyunun olumlu bir fiyatını elde etmektir.
Karışık kısa ve uzun stratejiler fikrini önerdiğiniz için teşekkür ederiz!
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Bildiğiniz gibi piyasalar durağan değildir. Bunu kanıtlamak çok kolay: bir tür finansal araç için belirli bir piyasa modeli alıyoruz ve tarihsel verilerin ayrı bir bölümüne uyarlıyoruz, onu mümkün olduğunca yakınlaştırıyoruz (yaklaşık). Tarihsel veriler ile modelimiz - artıklar - arasındaki farkın belirli bir uç noktasını elde ederiz. Bu şekilde elde edilen modeli, aynı piyasa aracının örneklem dışında, tarihsel verilerin başka bir bölümünde çalıştırıyoruz. Artıklar açısından çok daha kötü bir sonuç alıyoruz.
Piyasalar sürekli değişiyor - durağan değil.
Sonuç olarak, bu modelin, tam da bu piyasanın fiyat verilerinin zaman serisinin ayrı bir parçasına maksimum yaklaştırılması ilkesiyle belirli bir piyasa modeli oluşturmaya çalışan herkes bir tuzağa düşer. Tüm bu yaklaşım modelleri, piyasaların değişmediğini varsaydığından, istatistiksel ve olasılıksal özellikleri aynı kalacaktır. Ancak bunun böyle olmadığını biliyoruz. Bireysel tarihsel verilere dayalı olarak piyasanın en doğru modellerini (formüllerini) oluşturmaya yönelik tüm girişimlerin başarısızlığa mahkum olduğu sonucu çıkmaktadır, çünkü modelin geliştirildiği pazarın özelliklerindeki herhangi bir değişiklik, onu en azından hatalı hale getirecektir.
Bu durumda ne yapmalı? Belki onu alın ve herhangi bir optimizasyondan vazgeçin - geçmiş verilere uygun mu?
Cevap açıktır: optimal bir pazar modeli oluştururken, bu optimizasyonu pazar modeli statik değil dinamik olacak şekilde gerçekleştirmek gerekir. Onlar. bu modele bir miktar serbestlik derecesi vermek için.
Görünüşe göre son ifade basmakalıp görünüyor. Evet. Ancak pazar modelleri oluştururken yapılanlara bakın ve böyle bir banal gerçeğin pratikte kullanılmadığını fark edeceksiniz.
Optimizasyonun, sıfır toplamlı ve karma stratejiler (strateji seçme özgürlüğü) ile iki kişinin oyunu (yani, tüccarın ticaret sistemi ve piyasa) için en uygun çözümü bulmak için algoritmalar kullanılarak gerçekleştirilmesi gerektiği daha az açık değildir. her iki oyuncu) ödeme matrislerini kullanarak. Gerçekten de, bu durumda elimizde:
1. İkinci oyuncunun kasıtlı olarak dinamik bir modeli - onun için bir strateji seçmedeki özgürlük derecesini varsayan pazar - karma bir strateji.2. Hemen başlamak için hazır matematiksel ve algoritmik cihazlar. Karışık stratejiler ve sıfır toplamlı iki kişinin oyunu için matematiksel aparat tamamlandı, yani. içinde “beyaz noktalar” yoktur ve bu nedenle ya bir çözüm bulacağız ya da çözüm olmadığına dair kasıtlı bir cevap alacağız.
Ancak en önemlisi, iki kişilik sıfır toplamlı bir oyun için getiri matrisinin çözümü bize bir değil, her oyuncunun maliyetini en aza indiren iki optimal çözüm sunar: biri potansiyel pazar stratejisi için, ikincisi tüccarın ticareti için. sistem.
Ve getiri matrisini çözmek için en uygun strateji maliyet minimizasyonu olduğundan, yani. Bir oyuncunun stratejisine sıkı sıkıya bağlı kalarak elde edebileceği matematiksel getiri beklentisinin en kötü çeşidi, o zaman piyasanın durağan olmaması nedeniyle, piyasanın mutlaka kendi optimal stratejisine bağlı kalmama olasılığı ve bu nedenle, tüccarın ticaret sisteminin harcama tarafını mutlaka azaltın, bu ticaret sistemi kesinlikle optimal stratejiye bağlı kalırsa, bunu artırmak karlıdır.
Karışık stratejiler için iki kişilik sıfır toplamlı oyunun bireysel matematiksel ayrıntılarını ve özelliklerini daha fazla açıklamayacağım, çünkü. tüm bilgiler açık ve İnternet üzerinden erişilebilir, örneğin şu bağlantıda: İki kişilik sıfır toplamlı bir oyun için karma stratejiler
Bir getiri matrisi oluşturma
İki kişilik sıfır toplamlı bir oyunun getiri matrisi iki boyutlu bir sayı uzayıdır. Sonuç olarak, bu matrisin kendisinin bir satırı veya sütunu için matematiksel beklenti, her iki oyuncunun da optimal stratejileri dikkate alınarak hesaplanmasıdır. Tüm oyunun genel (nihai) beklentisi, yani. Her iki oyuncunun da optimal stratejileri dikkate alınarak tüm satırlar veya tüm sütunlar üzerinden, oyunun fiyatı olarak adlandırılır.
Bu nedenle, çoğu zaman ödeme matrisi ödeme değerleriyle doldurulur. Aslında, bu durumda getiri matrisi oyunun kurallarıdır. Sayı pozitifse, ilk oyuncu, hücrede belirtilen değer miktarında ikinciye tutarı öder. Negatifse, ikinci oyuncu ilkini belirtilen değerin mutlak miktarında öder.
Böylece, getiri matrisleri, sonuçları, hiçbirinin önceden ikinci oyuncunun seçimini bilmemesi koşuluyla, oyuncular tarafından belirli oyun sonuçlarının seçimine bağlı olan bir dizi oyunu simüle etmeyi mümkün kılar. Ticaretle ilgili olarak, bir benzetme elde edilir, çünkü tüccar, fiyatın hangi yöne gideceğini önceden bilemez ve piyasa, bireysel bir tüccarın hangi yönde bir pozisyon açacağını bilmez, tabii ki bu tüccar içeriden biri değilse (paranın önemli bir bölümünün sahibi). teklifleri büyük ölçüde etkileyebileceği bu piyasanın varlıkları).
pratik örnek
Chicago Menkul Kıymetler Borsası'nda belirli bir menkul kıymetin hisselerini alıp sattığımızı varsayalım. Stratejimiz, bu kağıdı satın alıp bir süreliğine tutmak. Görev ifadesi şu şekilde formüle edilmiştir: seansın hangi saatinde ve lotlarda hangi hacimde uzun bir pozisyon almak bizim için en karlı?
İşlem seansının süresi 7 saat 30 dakikadır. Böylece, tüm oturumun her biri 30'ar dakikalık 15 eşit parçaya bölünebileceği ortaya çıktı. Bu nedenle durum analizi M30 zaman diliminde yapılacaktır.
Son 15 günün fiyatlarını alalım - üç tam işlem haftası. Her zaman aralığının sonucunun, belirli bir çubuğun açılış fiyatı ile ondan önceki çubuğun açılış fiyatı arasındaki fark olduğunu varsayacağız, yani. geçmiş verilerdeki n numaralı çubuk için bu, Open[n] - Open[n + 1] olacaktır. Zaman n + 1 numaralı çubuk tarafından alınır
Bu aynı açılış fiyatı farklarıyla, seans süresinin yatay olarak - seansın başlangıcından itibaren tek tek çubuklar ve dikey olarak - seansların kendileri, yani. takvim tarihleri. Böylece, ödeme matrisini aldık. Oyuncu için sütunlarla çözersek, problemimizin çözümünü elde ederiz, yani. uzun bir pozisyona girmek için ne zaman ve hangi hacimde gerekli. Yukarıda belirtildiği gibi, bu, matematiksel beklenti - oyunun fiyatı açısından durumun en kötü tahmini olacaktır.
Kararın tüccarın ticaret sistemi için ne anlama geldiğini bildiğimiz için, kararın pazarla ilgili olarak tam olarak ne anlama geleceğini, yani. çok kesin değerler çıktıktan sonra satırlardaki oyuncu için? Bu aynı değerler, piyasa için en karlı ve yükseliş stratejisine bağlı bir tüccar için dezavantajlı, bireysel ticaret seansları için aralıklardır. Yani, piyasaya göre getiri matrisi çözümünü seçerken, düşüş eğilimi olan günler için, yükseliş eğilimi olan çubuklar için en geniş aralıklar seçildi. Sonuç olarak, piyasa ve tüccar için bir uzlaşma çözümü elde edildi, buna göre tüccar optimal stratejisine bağlı kalırsa, seans aralıklarında hiçbir değişiklik kazanma beklentisini kötüleştiremez.
Not: Sonuç olarak, piyasa için bir strateji seçerken, tüccarın stratejisi boğa ise, o zaman düşüş günleri için aralıklar artacak ve yükseliş günleri için bunlar azaltılacak veya tamamen dikkate alınmayacaktır (sıfır aralık). Onlar. Sonuç olarak, incelenen tarihsel verilerde fiyat hareketinin açık bir yükseliş doğası gözlemlenirse, piyasa stratejisi için bireysel seans aralıklarındaki azalma veya artış dikkate alınarak yeniden hesaplanırken, düşüş eğilimi için tahmin yapılacaktır. . Onlar. Bu durumda, bir tüccarın stratejisinin seçimi, düşüş seansları sırasında en yaygın yükseliş mumlarını bulmaya inecektir. Ancak endişelenmeyin, bu tür mumlar yeterli olasılıkla ortaya çıkarsa, kesinlikle kabul edilebilir bir çözüm bulunacaktır.
Kendinden emin olmak için, elde edilen her iki stratejiyi de hesaba katarak oyunun fiyatını - bu çok matematiksel beklentiyi hesaplamak gerekir. Olumluysa, ihtiyacınız olan şey budur, o zaman en kötü tahmin garantili bir kârdır.
Ancak, tüccarın ve piyasanın elde ettiği stratejileri dikkate alarak beklenti olumsuz olursa ne olur? Bazıları, kötü kitaplar okuduktan sonra, tüccarın stratejisinin hacimler açısından aynı bırakılması gerektiğini söyleyebilir, ancak kağıt alıp tutmak yerine, tam tersine satmak gerekir - stratejinin tersine çevrilmesi. Ama bu yapılamaz. Niye ya? Çünkü bir yükseliş stratejisi için en uygun çözümü hesapladıktan ve bunu düşüş eğilimine çevirdikten sonra, ortaya çıkan minimum tahmin maksimum olacaktır. Pozitif olmasına izin verin, ancak maksimum, sanki uydurma kullanarak terminal optimize edicide almışız gibi. Ve piyasa durağan olmadığından, böyle bir tersine çevirme stratejisinin hesaplanan maksimumda tutması pek olası değildir. Büyük olasılıkla, yine olumsuz olacak. Sonuçta, darbeden önceki stratejiye göre, en büyük alım hacimleri hakim bir yükseliş eğilimi ile mumlara düştü. Ve şimdi, yükseliş mumlarında düşüş modunda işlem yapmaya başlarsak, tüccar için harcama tarafındaki artış artacak ve buna bağlı olarak olumsuz bir beklentiye düşme olasılığı.
Evet, olumsuz bir beklenti olması durumunda ve elde edilen stratejileri dikkate alarak, gerçekten de yükseliş stratejisini düşüş stratejisine çevirmemiz gerekiyor. Ancak aynı zamanda, artık sütunlardaki oyuncu için değil, satırlardaki oyuncu için tüm getiri matrisini yeniden hesaplayın. Veya bu matrisin tüm hücrelerindeki işaretleri değiştirin ve ardından oyuncu için sütunlarda yeniden hesaplama yapmak mümkün olacaktır, yani. algoritmayı değiştirmeyin. Şimdi strateji değişecek ve beklenti de sadece işaret olarak değil, aynı zamanda değer olarak da değişecek.
Hazır bir ödeme matrisi için çözümler nasıl alınır?
Aralarında en yaygın olan birkaç yol vardır:
1. Doğrusal programlama yoluyla, yani Simplex yöntemi. Yöntem pek iyi değil, çünkü Getiri matrisinin çözümü yoksa ve bazı durumlarda ödeme matrisinin bir eyer noktası varsa veya hiç çözümü yoksa (uygulamaya bağlı olarak) sıkışabilir (uygulamaya bağlı olarak).
2. Yinelemeli yöntem. Yinelemeli yöntemin her adımında, potansiyel kazanç matrisi çözümlerinden birine yakınsama sağlanır. Sonuç olarak, bir sonraki adım belirsizse, seçim bir rasgele sayı üreteci kullanılarak yapılır. Bu nedenle, yöntem aynı getiri matrisini yeniden hesaplarken farklı çözümler üretebilir. Çözüm yoksa veya oyunun fiyatı sıfırsa, beklentinin yakınsaması sıfıra yönelecektir.
Ben şahsen aşağıda algoritması verilen yinelemeli yöntemi kullanıyorum. Liste, özel yardımcı programlar kullanılarak kolayca C'ye dönüştürülmesine veya GCJ kullanılarak yerel koda yeniden derlenmesine olanak tanıyan Java'dadır. Teorik olarak, her şey MQL4 veya MQL5'te hemen yazılabilir, ancak şu anda MQL4'ün düşük hızı ve MQL5'teki aksaklıkların varlığı, bu algoritmanın yukarıdaki programlama dillerinde kullanılmasına henüz izin vermemektedir.
Fonksiyonun bir girdi parametresi olarak, getiri matrisi bir dizi - matris şeklinde verilir.
Çıktı, bir oyuncunun stratejisi şeklinde sütunlara göre bir sayı dizisidir. Oyuncu için stratejiyi satırlara göre yeniden hesaplamak gerekirse, tüm hücrelerdeki tüm değerler için ödeme matrisindeki işareti değiştirmeniz gerekir.İşlev, satırlar ve sütunlarda oyuncu için en uygun stratejileri hesaba katarak, algoritmanın (ilerleme) geçen bölümünün mevcut değerini ve matematiksel beklentiyi konsola verir.