市场是一个受控的动态系统。 - 页 237

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avtomat:


的确，这种预测没有任何好处 。--- 没错；）））。

有很多选择，但没有一个是有用的。如果它们毫无用处，我们到底为什么需要这么多选择？


这种预测本身是没有必要的，不是因为市场的非平稳性等，而是因为目的不是预测价格，而是为了获得利润。但这些规则很可能是战略的一部分。

例如，让价格现在是1.3000。预测：价格将在1.2800之前达到1.3100的水平，概率为0.75。也就是说，如果我们设置了一个获利 数字和一个2的止损，那么获利将以两倍的频率触发。在这个预测中，一切都在那里，甚至概率似乎也在我们的方向。除了利润之外，一切都很好。这个模型应该是这样的，我们有一个统计学上的优势，预测的目标将是它，而不是价格。也就是说，我们预测我们的模型/系统具有统计学上的优势，在一系列的交易中，我们有很高的概率获得利润。

例如，我们有一个具有刚性的tp=sl的系统。在测试中，概率tp=0.55，sl=0.45。预测目标是这个MO将保持正值。虽然我们可以说，tp的概率将保持>0.5

p.s. 我不交易这种系统))

 
TheXpert:
有可能出现降水。


是的，因为它是一个二元事件（要么有，要么没有），唯一的信息是概率。预报员无处可去))而对于温度，标准的置信区间 矩阵适用。预测者选择预测的概率水平，例如0.9。然后他用他的预测模型得到概率分布，并选择区间界限，所以进入这个区间的总概率是0.9。我们只得到区间的上界和下界。这是预测的温度范围
 
tara:


试图。

任何受控动态系统的预测都是用于评估情况的信息--不多不少。

同时，对形势的评估阶段直接紧随决策阶段，所以预测的意义不在于事情将如何结束，而只在于事情已经开始。

因此，后果是：用预测的结果来确定TR和SL的值是没有意义的，但在做出开仓或平仓的决定时不使用它是愚蠢的。

扭曲卡尔-克劳塞维茨的话，让我试着引用他的话："......军事科学不应该直接伴随着指挥官上战场，它只应该为这场战斗做准备......"。类似的东西（。


在入境点没有单独的预测，等等。有一个系统--一种可以带来统计优势的算法。当一个人进入市场 时，他做出了一个预测/赌注，即这个算法会继续获利（具有统计优势）。不需要在其他点上进行单独的预测。它们只是上述预测的一个结果。

例如，一个垂钓者知道，某种特定的鱼饵、上鱼的方法等能让他有机会钓到足够的鱼，在大部分时间内都能覆盖头顶。而且他不需要在每一次单独的投掷浮球中预测什么。))他愚蠢地捕鱼，如果停止工作就改变方法。他预测了什么？没有什么。虽然他的反应是动态的，而不是按照算法--扔，等2分钟，拉出来））。

 
avtomat:

不一定是对你。更多的是对一般的预报员。更具体地说，就是那个经常在不经意间像念咒语一样重复 "概率-概率-概率-概率...... "的预报员。

你没有揭示F()的功能关系。不要以为我是想把它挑出来 -- 没有。但我怀疑，（而且有东西告诉我；））。那是一种退步......和那...

这是一个众所周知的模式。这已经是众所周知的事了。自20世纪60年代以来，人们对它说了很多，认为是上上下下。它在稳定运动部分起作用。当趋势发生变化时就会出现问题。特别是在切换模式下。许多作品都致力于研究这个问题。但直到现在还没有令人满意的解决方案。因此，它令人满意的工作的限度是已知的。

但有一个细微的差别。如果你的模型不是用概率操作的，那么就没有理由在你的模型基础上谈论概率。除非你事后计算出模型结果在某些紧凑区域的频率。但一般来说，这些都是拐杖。


我不认为退步有什么问题。它是方便和通用的 - 它适合任何功能。问题不在于回归，而在于输入和输出数据。如果输入和输出是价格（自回归），那么什么都不会成功。价格并不取决于自身。这就是为什么有那么多不成功的尝试，用单一的输入创建市场模型：价格和它的指标。你需要选择影响价格的输入，即超越报价和其指标。例如，股价因某公司亏损的消息而下跌，也就是说，亏损影响了股价，而不是股价之前的情况。一个公司的盈利能力取决于其经济表现。虽然个别公司对其盈利能力有自己的私人假设（合同损失等），但经济部门或整个经济的回归模型预测得相当好。
 

统计上的优势只有在一系列的交易中才能获得。为此，必须有明确的开仓和平仓 的起始条件，不管是有利可图还是无利可图。任何在锦标赛中玩过扑克的人都会理解我。在距离上，数学发挥着重要作用。即使是一连串的小亏损，也会被大赢家的显著利润积累所压倒。在市场上也是如此。选择合适的价格范围才是最重要的，你可以在这个范围内操作。TF并不重要。进入和退出的价格范围和价格分析很重要。当然还有纪律的问题。开始时，关闭亏损的交易并不那么容易。亏损交易在任何TS中都是不可避免的，它们应该被视为这个TS的一个要素。

 
avtomat:

你没有揭示F()的功能关系。不要以为我是想把它挑出来 -- 没有。但我怀疑（而且有东西告诉我；）。那是一种退步......和那...

为什么会出现退步？又是弯道运输...

阿瓦尔斯。
是的，因为它是一个二进制事件（要么是，要么不是），唯一的信息是概率。
是什么阻止了你制作一个只在概率上运作的TS？ 我理解这有点麻烦，但这并不意味着它不可行。
 
TheXpert:

为什么会出现这种退步？又是弯道运输...

是什么阻止了我们制作一个只用概率来操作的TS？ 我意识到这有点麻烦，但这并不意味着它不可行。


如果成功了也没关系。

阿瓦尔斯。

也许只有对于固定的停车和取车系统，我们才能谈论频率和预测。大多数系统事先不知道出口在哪里，因此每次都押在不同的市场事件上。

 
tara:


我正在尝试。

任何受控动态系统的预测都是用于形势评估的信息--不多，但也不少。

同时，形势评估阶段直接紧随决策阶段，所以预测的意义不在于事情将如何结束，而只在于事情已经开始。

因此，后果是：用预测的结果来确定TR和SL的值是没有意义的，但在做出开仓或平仓的决定时不使用它是愚蠢的。

扭曲卡尔-克劳塞维茨的话，让我试着引用他的话："......军事科学不应该直接伴随着指挥官上战场，它只应该为这场战斗做准备......"。类似的东西（。


好吧，总的来说，提出我的问题，我期望听到的答案不是为UDF，而是为UDF的反对者，或者说，甚至不是UDF的反对者，而只是将市场视为随机现象，受制于概率概念的共同观点的支持者。

.

在我的方法中[市场-UDS]，跟踪系统是检测运动结构的最佳工具。因此，在识别结构的过程中，已经形成了一个UDS状态的矢量。与UDF有关的TS是一个上层建筑，在这里，使用UDF状态的矢量来形成TS输出是非常自然和合法的。

我的理解是，在这里，用一张清晰的解释性图片，紧凑地展示本质，是合适的。

 
gpwr:

我不认为退步有什么问题。它很方便，用途广泛--适合任何功能。问题不在于回归，而在于输入和输出数据。如果输入和输出是价格（自回归），那么什么都不会成功。价格并不取决于自身。这就是为什么有那么多不成功的尝试，用单一的输入创建市场模型：价格和它的指标。你需要选择影响价格的输入，即超越报价和其指标。例如，股价因某公司亏损的消息而下跌，也就是说，亏损影响了股价，而不是股价之前的情况。一个公司的盈利能力取决于其经济表现。虽然个别公司对其盈利能力有自己的私人假设（合同损失等），但经济部门或整个经济的回归模型预测得相当好。
或者说，逃避自回归的一个足够简单的选择是多元回归？根据与所需货币对不同的几个货币对的价格来预测一个货币对的价格。而使用测试器优化来识别模式和选择输入和输出对，将是很方便的。

这个方案比自回归方案更复杂，但它相当适用于传统的测试和优化，所以结果会相当清晰。
 
Avals:


就其本身而言，这样的预测是没有必要的，但不是因为市场的非平稳性等，而是因为其目的不是预测价格，而是为了盈利。作为战略的一部分，这些规则很可能已经到位。

例如，让价格现在是1.3000。预测：价格将在达到1.2800之前达到1.3100，概率为0.75。也就是说，如果我们设定一个获利数字和一个2的止损，那么获利的触发频率将是两倍。在这个预测中，一切都在那里，甚至概率似乎也在我们的方向。除了利润之外，一切都很好。这个模型应该是这样的，我们有一个统计学上的优势，预测的目标将是它，而不是价格。也就是说，我们预测我们的模型/系统具有统计学上的优势，在一系列的交易中，我们有很高的概率获得利润。

例如，我们有一个具有刚性的tp=sl的系统。在测试中，概率tp=0.55，sl=0.45。预测目标是这个MO将保持正值。虽然我们可以说，tp的概率将保持>0.5

p.s. 我不交易这种系统))


你经常从分析师那里听到这样的话（"......价格将在1.2800的水平之前达到1.3100 的水平，概率为0.75......"）。

但谁，如何，何时 计算出这些概率？从来没有人做过这样的概率计算！！。在这种情况下，不谈价格变动的概率，而是谈分析师的预期或对听众的目标影响，是合适的。也就是说，这里进行了概念的替换--要么是出于误解，要么是为了故意误导公众。

等。

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