Optimize edici ile çalışma prensipleri ve uydurmadan kaçınmanın ana yolları. - sayfa 3

Yeni yorum
 

Düzenlilikler neden durağanlığa ihtiyaç duyar? Diyelim ki bir çalışma modelimiz var. Oluşumunun zaman içindeki dağılımı kesinlikle normal değildir. Bu düzenliliğin temel özellikleri de durağan değildir ve zamanla yüzer. Ne olmuş? Sadece bir ana koşul var - görünmeye devam etmesi ve kaybolmaması. Sadece MO'muz durağan olmayacak, ancak yine de olumlu olacak ve asıl mesele bu. Bir başka soru da, durağan olmamanın bu kalıpları aramayı ciddi şekilde karmaşık hale getirmesidir. Tanımlanması ve kullanımı için standart istatistiksel yöntemlere güvenemeyiz. Örneğin, geçen yıl boyunca her gün ortaya çıktıysa ve bugün aniden ortadan kaybolduysa, istatistikler kalıbın artık çalışmadığını söyleyecektir. Ancak bu böyle değildir, çünkü istendiğinde ortaya çıkar ve durağan özellikler oluşturmak için gerekli değildir. Bu özellik, temel düzeyde, algoritmaların yeniden optimize edilmesi ihtiyacını belirler. Çünkü öyle ya da böyle, yalnızca tarih üzerinde belirli bir kalıba ideal olarak karşılık gelen sabit parametrelerle çalışıyoruz. Yarın biraz farklı olacak, bu da uyumumuzun aşırı uçlarından bir kayma olacağı anlamına geliyor.

Ve tüm soruların sorusu sadece yarının vardiyasında hayatta kalmaktır. Ve nispeten kararlı kalıpları veya (ve) onları tanımlamanın ve onlarla çalışmanın oldukça kaba (basit) yöntemlerini kullanarak hayatta kalabiliriz , böylece onların kaba değerlendirmeleri, kalıbın kendisinin oldukça geniş bir aralıkta değişmesine izin verir.

Basit yöntemlerin karmaşık yöntemlerden daha etkili olmasının ve piyasada para kazanmanın neden mümkün hale geldiğinin gerekçesi budur.

 
ask : Sözlü bir ip cambazı ve başka bir şey değil. Serinize, durağan olmayan veya kalıplarla zaten karar verdiniz. Ve sonra ruh bir şekilde şu ifadeye hakim değil: "durağan olmayan serilerin kalıpları" Anladığım kadarıyla, durağan olmayan serilerin kalıplarını zaten buldunuz mu?


Etrafa kazdım ve buldum -

Durağanlık , bir sürecin zaman içinde özelliklerini değiştirmeme özelliğidir.

Böylece durağan olmayan seriler zamanla özelliklerini değiştirir. Ancak bu, içinde kalıpların olamayacağı anlamına gelmez.

Durağan olmayan finansal bir seri ile kaotik bir seriyi karıştırıyorsunuz. Kaotik bir dizide örüntüler olamaz, ancak durağan olmayan bir dizide zaman içinde özelliklerini değiştiren örüntüler olabilir. Üstelik bu değişiklikleri önceden belirleyecek kalıplar da olabilir.

Finansal seride, ilk bakışta bile bazı kalıplar görülebilir -

Bir trend şeklinde yukarı ve aşağı belirgin bir hareket. Model? - düzenlilik.

Bir daire şeklinde açıkça ifade edilen belirsiz yanal hareket. Model? - düzenlilik.

"Baş ve omuzlar", "bayraklar" ve daha fazlası şeklindeki rakamlar. Model? - düzenlilik.

Eh, ve diğer birçok şey......))))

 
C-4 :

Düzenlilikler neden durağanlığa ihtiyaç duyar? Diyelim ki bir çalışma modelimiz var. Oluşumunun zaman içindeki dağılımı kesinlikle normal değildir. Bu düzenliliğin temel özellikleri de durağan değildir ve zamanla yüzer. Ne olmuş? Tek bir ana koşul var - görünmeye devam etmesi ve kaybolmaması. Sadece MO'muz durağan olmayacak, ancak yine de olumlu olacak ve asıl mesele bu. Bir başka soru da, durağan olmamanın bu kalıpları aramayı ciddi şekilde karmaşık hale getirmesidir. Tanımlanması ve kullanımı için standart istatistiksel yöntemlere güvenemeyiz. Örneğin, geçen yıl boyunca her gün bir kalıp ortaya çıktıysa ve bugün aniden ortadan kaybolduysa, istatistikler kalıbın artık çalışmadığını söyleyecektir. Ancak bu böyle değildir, çünkü istendiğinde ortaya çıkar ve durağan özellikler oluşturmak için gerekli değildir. Bu özellik, temel düzeyde, algoritmaların yeniden optimize edilmesi ihtiyacını belirler. Çünkü öyle ya da böyle, yalnızca tarih üzerinde belirli bir kalıba ideal olarak karşılık gelen sabit parametrelerle çalışıyoruz. Yarın model biraz farklı olacak, bu da bizim uyumumuzun aşırı uçlarından bir kayma olacağı anlamına geliyor.


bu yarı durağanlıktır - belirli bir aralıkta mo'da bir değişiklik. Belki sadece mo ile ilgili değil, ama bu bağlamda bizi en çok ilgilendiren

C-4 :

Ve tüm soruların sorusu sadece yarının vardiyasında hayatta kalmaktır. Ve nispeten kararlı kalıpları veya (ve) onları tanımlamanın ve onlarla çalışmanın oldukça kaba (basit) yöntemlerini kullanarak hayatta kalabiliriz , böylece onların kaba değerlendirmeleri, kalıbın kendisinin oldukça geniş bir aralıkta değişmesine izin verir.

Basit yöntemlerin karmaşık yöntemlerden daha etkili olmasının ve piyasada para kazanmanın neden mümkün hale geldiğinin gerekçesi budur.

bu yüzden süper karmaşık bir yöntem olabilir, ancak düzenliliği kabaca tahmin etmek)) Bu daha çok sistem parametrelerinin sayısı ve sonucun değişimlerine duyarlılığı meselesidir. Parametrede küçük bir değişiklikle sonuç değişiyorsa, bu vızıltı değildir. Başka işaretler de var. Burada daha yeni yazdı https://www.mql5.com/en/forum/137614/page5

 
Avals :
kalanı her zaman değil, seçici olarak parça parça almaya çalışın. Bir dizideki bu tür parçaların başlangıcını ve sonunu nasıl belirleyeceğinizi biliyorsanız (elbette, olaydan sonra değil), ticaret için bu yeterli olacaktır. Değilse, modeli değiştirin
Bir kez daha: sabit ısırık yok.
 
faa1947 :
Bir kez daha: sabit ısırık yok.


Bir kez daha: bir ticarete girerken, önceden belirlenmiş bir kayıptan fazlasını değil, pozitif bir MO almak ister misiniz? Bunlar, işleme girişten çıkışa kadar yarı-durağan bölümlerdir. Ve tabii ki işlem gören fiyat aralığındalar.

Öz sermaye artışları, tercihen küçük limitler dahilinde, pozitif bir momentumla yarı durağandır. Aksi takdirde, böyle bir eşitliğe ve onu üreten sisteme ihtiyacınız yoktur.

 

faa1947 : Еще раз: не бывает стационарных кусов.

Örneğin, bir trend durağan bir parça mıdır, değil midir?
 
Avals :


Bir kez daha: bir ticarete girerken, önceden belirlenmiş bir kayıptan fazlasını değil, pozitif bir MO almak ister misiniz? Bunlar, işleme girişten çıkışa kadar yarı-durağan bölümlerdir.

Bu iş parçacığının özü budur.

Aslında - tahmine göre yarı-durağan - durağan değil. İleriye dönük test de dahil olmak üzere testler yarı durağandır, gelecek ise durağan değildir ve bu nedenle test hiçbir şey söylemez. Gelecekteki kotir'i yarı-durağan bir duruma çevirmek gerekir. Bu, ancak en azından kısmen durağan olmamayı modelleyerek yapılabilir.

 
faa1947 :

Bu, ancak en azından kısmen durağan olmamayı modelleyerek yapılabilir.

buna kim karşı, model)) Ama yine de, piyasadaki değişimi modellerken, geçmişteki istatistiklerine ve değişmeyen bir modele güvenmek gerekir. Onlar. sadece bu modelin parametreleri en yakın tarihe göre değişir. Uyarlanabilirlik aracın normal bir özelliğidir :)
 
Yine de trendin durağan bir parça olup olmadığını merak ediyorum.
 
Avals :
kim karşı, model)) Ama yine de, piyasadaki değişimi modellerken, geçmişteki istatistiklerine ve değişmeyen bir modele güvenmek gerekir. Onlar. sadece bu modelin parametreleri en yakın tarihe göre değişir. Uyarlanabilirlik aracın normal bir özelliğidir :)
Uyarlanabilirlik tek başına durağan olmama sorununu çözmez. Durağanlığı modellemek için bir dizi teknik ve yöntem vardır. Sonuç olarak, en azından durağan olmayan artık aralığını azaltmak mümkündür.
1234567891011
Yeni yorum