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Ansicht der Technischen AAnalyse im Rahmen von Automatischen Steuerungssystemen (ACS), oder "Umgekehrte Ansicht"

28 März 2016, 10:44
Sergei Ivanov
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Einführung

Um seinen Lebensunterhalt zu erhalten, ist es ausreichend zu arbeiten.
Um allerdings reich zu werden, musst du etwas anderes finden.
Alphonse Karr
(übersetzt aus dem Französischen durch MetaQuotes Software Corp.)

Wenn etwas schief geht, sollten Sie besser Ihre Ansicht erweitern, die Dinge anders sehen. Dies führt manchmal zu sehr interessanten und ungewöhnlichen Ergebnissen. Auf den ersten Blick, scheinen einige Ideen absurd zu sein... einfach "per Definition". Glücklicherweise tun sie das nur auf den ersten Blick. Inder Tat, eine unvorbereitete Person kann sich kaum vorstellen was passiert bei, zum Beispiel, relativistischen Geschwindigkeiten. Der Maßstab ist, natürlich, absolut, anders, Aber manchmal diskutieren wir Extreme mit ihren praktischen Anwendungen. Die interessantesten und ungewöhnlichsten Ergebnisse werden in der Regel erreicht, wenn etwas "Ungewöhnliches" genutzt wird. Was hier gemeint ist, ist genau dieses "etwas".

Die technische Analyse wurde über viele Jahre erfolgreich entwickelt. Das Verständnis der aktuellen Abläufe wurde tiefer, mehr und mehr komplizierte Eigenschaften und Gesetze werden verwendet. Und, was umso bemerkenswerter ist, sie fingen vor einer Weile an über vollständig automatische Handelssysteme zu sprechen. Gleichzeitig entwickelte sich die Automatische Steuerungstheorie und Praxis zu einem Thema der Wissenschaft und des Ingenieurwesens.

Es ist logisch, dass die Ausbildung und die Erfahrung in diesen beiden Feldern ihnen die Idee der Aufzinsung vorschlägt. Ein aufrecht erhaltenes Gefühl der Oberflächlichkeit, ein Wunsch in die Natur des Falls zu schlagen, sind gute zusätzliche Stimuli. Die meisten bekannten Methoden, so kompliziert sie sein mögen, nutzen eher einfache Eigenschaften.

Im Folgenden ist eine kurze Darstellung der 1,5 Jahre Entwicklung in diese Richtung. Es ist meistens Theorie und einige interessante praktische Methoden. Alles unten angegebene ict "felderprobt". Das Ziel war es, eine alternative Ansicht darzustellen. Ich kann später mehr Einzelheiten bereitstellen, wenn erforderlich.

Es ist interessant, dass es sich irgendwo als eine Verallgemeinerung der bestehenden Gesetze erwies, aber es ist manchmal eine wirkliche "Umgekehrte Ansicht". Natürlich, wir können sagen, es handelt sich darum, dass Maschinen und Finanzen wie "Äpfel und Birnen" sind, Mir scheint jedoch, sie haben vieles gemeinsam. Darüber hinaus, hinsichtlich der technischen Seite, ist die Theorie viel mehr fundamental entwickelt, d.h. nicht wie eine Anwendung in nur einem Feld, und viel tiefer. Solche Gesetze sind immer zuverlässiger. natürlich, ihre hohen Grundsätze können hier kaum ihre Anwendung finden. Im technischen Bereich sind eine riesige Diskretisierung und Verbreitung eher unangenehme Dinge. Das Haupt-Steuerungsprinzip ist ziemlich ungewöhnlich. Die Frage ist genau fundamentale Gesetze.

Nach meiner Meinung, stellte es sich heraus, dass es eine Verallgemeinerung aller bekannten Grundsätze in einer größeren Klasse an Systemen und Vertiefung in den Teil davon war, der nicht traditionell berührt wurde (zumindest in meiner Praxis). Dies senkt natürlich nicht die Wichtigkeit von klassischen Methoden.



Zentrale Grundsätze

Niemand muss an jemanden glauben als Gott den Herrn oder an seinen Prohpeten.
Es ist ausreichend einfach einer Person zuzuhören, die dich nachdenklich macht.
Zugeschrieben zu Peter Oppenheimer

Klassisch betrachtet, löst die Analyse die Aufgabe des Vorhersagens und finden von Punkten für den Einstieg/Ausstieg in den Markt. Wenn eine Position geöffnet wird, wird sie begleitet (gehedged, usw.). Auch diese Formulierung selbst impliziert hohe Diskretisierung und die Existenz von 'guten' und 'schlechten' Bewegungen. Das Hauptthema der Analyse ist die Vergangenheit, und es gibt einige Beharrlichkeit bei der Entscheidungsfindung.

Was mit dem Markt passiert, für den Fall, dass der "Heilige Gral" gefunden und weltweit umgesetzt wird, ist eine andere Frage.

Die Marktbewegungen und ihre Nutzbarkeit sind in der Regel auf eine sehr einfache Weise verbunden. Zum Beispiel, am Freitag den 8. August 2008, sind die meisten liquiden Wertpapiere am russischen Wertpapiermarkt durch einen negativen Hintergrund im Kurs gefallen. Anleger sind beunruhigt.

Darüber hinaus stellen die Analyse und die Entscheidungsfindung oft zwei separate Systeme dar. Ein Analyst schätzt die Marktsituation ein und gibt seine oder ihre Empfehlung ab. Das gesamte Management ist reduziert auf das Vergleichen der analytischen Daten aus verschiedenen Quellen (eingeschlossen jemandes eigene), treffen der Entscheidung zum Öffnen oder Schließen, und begleiten die Position aufgrund weiter erhaltender Informationen. Kein Feedback ist vorgesehen, oder es ist schlecht umgesetzt, dadurch dass die Information über die Situation des Traders für den Analysten absurd zu sein scheint. Darüber hinaus ist der analytische Teil verteilt und kann geändert werden.

Die erstellten Konstruktionen (Indikatoren, Muster, usw.), sind in der Regel eng mit fundamentalen Marktgesetzen verbunden. Normalerweise sind sie nur mit Marktgesetzen (Psychologie, Makroökonomie, usw.) verbunden. Es gibt einige allgemeine Ansätze, wie Fibonacci oder Elliot. Allerdings beteiligen sich viele andere fundamentale Gesetze in der Arbeit von einem ACS(Automatisches Steuerungssystem).

Alles obige ist ein historischer Sonderfall. Alles kann gegenteilig verlaufen.

Technische Analyse ist als solche kein einfaches Feld, wobei dieser Teil davon (Management) sogar noch komplizierter ist. Dies ist zum Teil, weil sie tiefes Wissen und Erfahrung sowohl in vielen technischen Feldern (nichtlineare Dynamiken, numerische Mathematik, Systemanalyse, Theorie von Wahrscheinlichkeiten und mathematischer Statistik, Programmierung, usw.), als auch in dem Feld der Finanzmärkte, Investmentanalyse usw. erfordert. Allerdings ist der Preis auch viel attraktiver.

Somit kann die Überwachung praktisch dauerhaft sein (diskret, natürlich, aber "immer am Markt"). Es ist eine andere Sache, dass die Aktivität die meiste Zeit niedrig sein kann. Das Verhältnis zwischen der Marktbewegung und ihrer Nutzbarkeit kann sich kompliziert und hoch nicht-linear herausstellen. Es ist ziemlich optional, dass die 'guten' und die 'schlechten' (für das System) Bewegungen des Marktes durch Psychologie oder makroökonomische Prozesse (es wird ein Beispiel weiter unten geben) bestimmt werden. Es kann ein starkes Feedback existieren, wenn die Identifizierung des Status das Betrachten der Daten über das erhaltene Ergebnis einschließt.

In der automatischen Steuerungstheorie ist ein Servo-Typ-System Standard, d.h. ein System f das der Aufgabe folgt. Der Unterschied zwischen der Aufgabe und dem aktuellen Ergebnis ist in das Steuerungssystem eingegeben. Es wäre absurd dieses (so wie es ist) am Markt zu verwenden. Allerdings findet die Idee selbst auch hier Anwendung.

Also, von diesem Standpunkt aus betrachtet, ist Analyse ständig mit der Steuerung verbunden. Es wäre richtiger über Steuerung zu sprechen, die Analyse beinhaltet. Des Weiteren ist ein System als komplett zu verstehen, als das Steuerungsobjekt, das Steuerungssystem und Kommunikationen. Ein Objekt ist, natürlich, als ein Konto zu verstehen, aber dieses wird ausgeführt über den Markt, durch Anpassen von Positionen. Steuerung der Kurse und Preise (z.B. der Wechselkurs eines Landes oder mehrerer Länder, Die Kurse der Aktie eines Unternehmens oder seinem Wettbewerbern, usw.) ist ein separates Thema.

Die Rolle der Analyse, die aus Vorhersage besteht, wird nicht so wichtig in diesem Zusammenhang und verschwindet völlig, in extremen Fällen. Dann wird die Hauptaufgabe die Frage zu beantworten: Was sollte in verschiedenen Entwicklungsvariationen getan werden und was kann das Ergebnis sein. Dies abstrahiert Ergebnisse unter Verwendung einiger Eigenschaften des Marktes.



Verallgemeinerung und Erweiterung

Mit der Zeit schaffst du dein eigenes Universum.
Winston Churchill

Die grundlegende Gleichung kann wie folgt formuliert werden:

y(i+1)=y(i) + (x(i+1) – x(i))*k(i)


wobei:

y – result,
x – initial chart,
i – step.

Es ist ganz klar. An dem 'i' Moment ist die Position offen mit der Anzahl an Lots gleich zu k(i). Daher ändert sich das Ergebnis im Verhältnis dazu. Ich habe den Spread noch nicht berücksichtigt. Es kann auch wie folgt geschrieben werden:

dy(i)=dx(i)*k(i)

k(i) hat auch den Sinn der Geschwindigkeit. Tatsächlich, es kann viele Möglichkeiten für k(i) geben.

Es könnte scheinen: Was kann hier noch erfunden werden? Zum Beispiel, diese Gleichung ist nur eine Umwandlung von einem Chart zu einem anderen. Das resultierende Chart wird in der Regel als Equity genommen (nochmal, Spread ist hier nicht berücksichtigt). Das ist so nicht erforderlich. Für eine offene Position wiederholt das resultierende das ursprünglich als gewichtetes. d.h., deren Eigenschaften können praktisch jedem anderen entsprechen. Wir können das resultierende Chart als ein ursprüngliches nehmen und es wieder verarbeiten. Somit kann dies ein System mit mehreren Ebenen sein, während der Spread nur auf der letzten Ebene berücksichtigt wird. Auf jeder Ebene sollte Sie die erforderlichen Eigenschaften halten und hinzufügen, und die nicht benötigten entfernen.

Wenn eine Idee oder ein Handelssystem getestet werden, und das Testergebnis überzeugt Sie nicht (große Rückgänge, sehr instabile Gewinne, usw.), können Sie, natürlich, versuchen das System zu verbessern. Jedoch kann dieses Chart besser als das ursprüngliche sein und es Wert sein auf einer höheren Ebene verarbeitet zu werden. Es ist keine Tatsache, natürlich, aber es kann sich als solche herausstellen.

Ich habe vor kurzem den Gedanken gefasst, dass es möglich wäre auf den Equity-Charts der anderen auf eine ähnliche Weise zu arbeiten. Dies eröffnet eine Vielzahl interessanter Möglichkeiten. Allerdings ist diese Sache eng verbunden mit der Entwicklung des Anlagemarktes, Vermögensverwaltung, usw. Nun, das ist ein anderes Paar Schuhe.

Dies war vertikale Komplikation, oder Betrachtung in die Tiefe. Es ist auch möglich alles horizontal zu betrachten, wenn wir mehrere parallele Systeme verwenden. Im einfachsten Fall, kompensiert das eine System die Nachteile des anderen. Diese Idee ist bei weitem nicht neu. Es ist eine andere Sache, wenn sie miteinander verknüpft sind. Neben anderen Dingen, müssen solche Systeme synchronisiert werden durch das Vorhandensein von Diskretisierung und Verbreitung. Dies wird am Ende dieses Artikels betrachtet.
In einem allgemeinen Fall, wird die Hauptgleichung in eine kombinierte Gleichung umgewandelt:

dy1(i)=dx(i)*k10(i)+dy1(i)*k11(i)+dy2(i)*k12(i)+…
dy2(i)=dx(i)*k20(i)+dy1(i)*k21(i)+dy2(i)*k22(i)+…
...

In meiner Praxis kam es vor, dass es über eintausend Systeme horizontal und über zehn Ebenen vertikal waren.

Vertikal ist nur das letzte System das reale System (Position und Geschwindigkeit sind auf allen Ebenen multipliziert). Horizontal kann jedes System real sein. Es bedeutet, dass einige Systeme als Interne, zusätzliche oder falsche Systeme genutzt werden können. Sie bieten eine viel größere Flexibilität. Die nützlichen Eigenschaften zeigen, zum Beispiel, wenn ein solches System unter den Gesetzen eines realen agiert, aber mit einer kleinen Verschiebung, und gleichzeitig in den Operationen anderer Systeme vorhanden ist. Zum Beispiel, wenn es ein reales System gibt, das es steuert.

Schließlich werden parallele System hinzugefügt (oder abgezogen), so kann alles auf die erste grundlegende Gleichung reduziert werden.

Wenn zwei Systeme hinzugefügt werden, und wenn wir einen Teil von dem Ergebnis des ersten System abziehen und diesen Teil zu dem Ergebnis des zweiten System hinzufügen, dann wird die Summe dasselbe bleiben und ein solches System ist durchaus zulässig. Auf den ersten Blick gibt es keinen Grund dies zu machen, vielleicht nur wenn es dort kein Feedback gibt. Wenn jedoch das weitere Verhalten des Systems von seiner aktuellen Situation abhängt, kann sich diese Methode als die am meisten willkommene herausstellen (ein Beispiel isst im Folgenden gegeben).

Jetzt ein paar Worte bezüglich Chart-Transformationen. Wenn das Chart sich aufwärts bewegt, ist es gut. Wenn es sich abwärts bewegt, dann können wir es immer ändern, und es wird sich wieder aufwärts bewegen. Wir können leicht die Einlage verringern nur den Spread verwenden oder den Einlagenmangel, obwohl auch andere Wege existieren. oder die Aufgabe wird auf das erhöhen der Einlage reduziert.

Wenn das Chart schwankt, ist es oft möglich es in eine gerichtete Bewegung zu drehen. Es ist abhängig von den Bewegungseigenschaften. Ich reduziere lieber zuerst und arbeite dann damit.

Dies sind bekannte Trends und fast seitlich bewegende Märkte. In der Praxis ist alles selbstverständlich alles viel komplizierter: Es gibt dabei viele Frequenzen, einschlie0lich der niedrigen.

Ein nützliches Feature: Jedes Chart kann auf eine von zwei Formen reduziert werden. Es ist eine andere Sache, dass die Eigenschaften vielleicht nicht sehr attraktiv sind: Die Trend-Bewegung kann kurze aber große Rückgänge haben, während die schwankende Bewegung manchmal eine zu große zufällige Amplitude haben kann. Aber diese Nachteile treten auf, wenn Sie einen Brute-Force Ansatz verwenden. Allerdings ist die ist die Tatsache dieser Möglichkeit als solche nützlich.

Ein weiterer nützlicher Hinweis ist, dass es keine Einschränkungen, die mit dem Spread oder Einlagenmangel verbunden sind, auf den dazwischen liegenden inneren Charts gültig sind.
Der Markt trägt einen großen Teil der Unsicherheit an sich. Diese Unsicherheit überträgt sich in der Regel auch auf Ihr Kapital, durch die verwendeten Methoden und nie Nähe zu dem ursprünglichen und de resultierenden Chart (eine Ebene). Die Bedeutung all dieser Transformationen besteht darin, dass Sie die Chart-Eigenschaften aufeinander folgen auf jeder Ebene ändern können, um die Unsicherheit zu reduzieren.



Einige Techniken


Wer weiß, wie viele Worte der Gott versucht hat, bevor er das Wort gefunden hat, das die Welt erschaffen konnte.
Zugeschrieben zu Stanisław Jerzy Lec

Alle hier beschriebenen Techniken sind nur mögliche Werkzeuge, die nicht unabhängig arbeiten können, aber sie finden ihre Anwendungen in verschiedenen Kombinationen in allen anderen Verbundsystemen. Sie sind als Beispiele geschrieben, die eher extreme Beispiele darstellen. Es dennoch kann viel mehr zwischen den Extremen geben.

Servo-Type Systeme

Streng Feedback überarbeitet. Das einfachste Beispiel (die Lösung hängt nicht von dem ursprünglichen Chart ab):

dy(i)=dx(i)*(y - g)*m

wobei:

m – Koeffizient, eine Konstante, in diesem Beispiel,
g – Aufgabe, die eine Konstante sein kann, aber es kann auch eine Variable sein.

Auf der anderen Seite ist g ein Attraktor (ein einfacher, obwohl es auch komplizierte geben kann), d.h., es ist ein Zustand, zu dem das System angezogen wird durch den Abwärtstrend oder einen seitwärts bewegenden Markt. Es ist außerdem der Punkt einer möglichen Bifurkation, d.h. aus multiplizierten weiteren Bewegungsrichtungen, wenn wir dem System nicht erlauben an diesem Punkt zu halten. Wenn das Chart sich aufwärts bewegt, neigt das System dazu seinen stabilen Zustand in Richtung zu Position zu verlassen, wo das resultierende Chart was, als es die Bewegung begonnen hat.

Es kann hier viele Variationen geben.

Wenn g eine Konstante ist, wird das System zu dieser Position angezogen, Und nur bestimmte Maßnahmen können es da heraus holen. Zum Beispiel ein Austausch mit anderen Systemen (dies ist ein Beispiel, warum es vielleicht nötig ist), es als eine Sinus-Kurve mit einer kleinen Amplitude festlegen oder wie folgt:

dy(i)=dx(i)*|y – g|*m + c

wobei:
c – eine Konstante.

Wenn c positiv ist, gibt es keine ausgeglichenen Zustände. Wenn es negativ ist, dann gibt es zweit von ihnen: über oder unter Null. Sie können kein oszillierendes System erzeugen mit einer begrenzten Amplitude und dem negativen 'c', wegen dem kleben an den Grenzen. Wo C eine positive Nummer ist, ist die Amplitude nicht begrenzt und stellt sich oft als zu groß heraus. Allerdings hängt dies alles davon ab worauf das gegebene System arbeitet und welche zusätzlichen Techniken verwendet werden. Als ganzes jedoch, ist die Situation wie oben beschrieben.

All dies gilt für eine breite Palette an Servo-Typ-Systemen, zu ihrem oszillierenden Teil. Ihr Standard-Aussehen ist ungefähr wie folgt:


Ein weiteres Beispiel, in dem die Aufgabe keine Konstante ist und, zum Beispiel, linear aufwärts bewegt. Dann folgt das System die meiste Zeit der Aufgabe, überschreitet sie niemals, hat aber enorme Rückgänge. Wenn Sie TakeProfit und StopLoss platzieren, hängt die langfristige Richtung ab von der Volatilität und den Trends. In jedem Fall, wenn wir eine Umkehr machen, erhalten wir eine Rückgang-begrenzende Technik. Standard-Erscheinung:


Die Aufgabe kann auf einem komplizierteren Weg ausgewählt werden. Wir können, zum Beispiel, das ursprüngliche Chart selbst nehmen oder das Chart eines anderen Systems. Dann folgt das Ergebnis der Aufgabe recht gut. Wenn wir den Unterschied zwischen der ursprünglichen Chart und dem Ergebnis finden, erhalten wir ein weiteres oszillierendes System. Auch hier gibt es viele Variationen.

Es wäre eine gute Richtung der Arbeit: Lassen Sie die Aufgabe sich linear bewegen. Dann können wir verschiedene Techniken verwenden (z.B. Austausch zwischen dem ursprünglichen Chart und den ihm folgenden) und versuchen die Wahrscheinlichkeit der Bewegung der Aufgabe zu erhöhen. Die meiste Zeit bewegt sich das System ausschließlich in eine Richtung, aber es ist komoensiert durch seltene aber starke gegenteilige Bewegungen. Das Problem ist nur, dass sie selten sind. Dann können wir versuchen mehrere parallele Systeme dieser Art zu erstellen, basierend auf dem ursprünglichen Chart (andere Währungspaare, unterschiedliche Vor-Verarbeitung oder durch die oben beschriebene Technik und basierend auf zufälligen Prozessen). Wir sollten hier außerdem Synchronisation hinzufügen, um Rückgange und Spread zu kompensieren.

Rückgang-Begrenzung kann eine extrem nützliche Eigenschaft sein.

Eine andere Lösung wäre die Verwendung von zwei oder mehr praktisch identischen Systemen. Sie arbeiten alle unter den gleichen Gesetzen, aber mit kleinen Abweichungen in Form eines eingeführten zufälligen Signals, zum Beispiel, über die Geschwindigkeit. Die Systeme müssen zu dem gleichen Wert neigen. Dann, im Aufgabenbereich, neigen die Abweichungen zu Null. Another solution would be to use two or more practically identical systems. They all work under the same laws, but with small deviations in form of an introduced random signal, for example, through speed. The systems must tend to the same value. Then, in the task area, the deviations between them tend to zero. Wenn wir ein System von dem anderen abziehen, können wir das Ergebnis der Einführung des zufälligen Signals erhalten. Es stellt sich als nicht ganz zufällig heraus, aber die Idee als Ganzes ist nicht schlecht.

Servo-Typ-Systeme können für den gegenteiligen Zweck verwendet werden, Festlegen einer Grenze durch die Aufgabe, die das System nicht überschreiten darf. Dann, wenn wir es gegen Hängenbleiben geschützt haben, wird das System nur auf einer Seite der Aufgabe oszillieren.

Datenaustausch

Kehren wir zurück zu der einfachen Variation. Wenn wir ihr ein Minus hinzufügen:

dy(i)=-dx(i)*(y - g)*m,

dann wird kein gegenüber liegendes Chart abgerufen. Nur die Aktionen der Trends werden sich gegenseitig ersetzen. Sollte das erste System (mit Plus) zurückgehen von Null, wird sich das andere annähern und umgekehrt. Der seitwärts bewegende Markt wird auf die gleiche Weise agieren..

Wir können es ein wenig verkomplizieren. Fügen wir einen solchen Datenaustausch hinzu:

dy1(i)=dx(i)*(k1*y1 + k2*y2 – g)*m,
dy(i)=-dx(i)*(k2*y1 + k1*y2 – g)*m,

Wenn k1 = 1 und k2 = 0, dann erhalten wir zwei einzeln betrachtete Systeme.

Wenn k1 > 0.5 und k2 < 0.5, dann laufen die Systeme auch zusammen, aber etwas langsamer (entsprechend ist die Amplitude der Oszillation kleiner).

Wenn k1 = 0.5 und k2 = 0.5, dann erhalten wir ein analoges selbst-oszillierendes. Die Geschwindigkeit hängt ab von g. Wenn g ein Sinus istwird die Geschwindigkeit auch ein Sinus sein. Es darf nicht über Null oszillieren.

Wenn k1 < 0.5 and k2 > 0.5, dann weicht das System ab. Es oszilliert noch immer über Null, aber seine Amplitude wächst mit der Beschleunigung (wahrscheinlich auch mit höheren Ableitungen). Das heißt, wenn das Verhältnis zwischen den Amplituden von benachbarten Oszillatoren etwas mehr als am Anfang sein könnte, es wird später in Hundertern gezählt. Sein typisches Aussehen (das System besteht aus zwei Subsystemen, wie in der Formel angegeben):


Zum Starten können Sie einen Sinus als eine Aufgabe verwenden, aber es ist sinnvoll dies nur ganz am Anfang z machen. Sie können einfach den Anfangswert des Ergebnis von einem der Systeme, ungleich Null festlegen. Es wir nie mehr zusammenlaufen: die Situation von (y1=0, y2=0) wird automatisch vermieden.
In der Bewegung selbst sind einige nützliche Eigenschaften.

Die wichtigsten Vorteile sind Oszillatoren über Null und Divergenz.

Die Tatsache der Instabilität selbst (das Verhältnis zwischen Amplituden ist mehr als eins) kann sehr nützlich sein. Betrachten Sie außerdem die erste grundlegende Gleichung. Es ist sehr interessant, dass eine derart einfache Transformation (mit k1 und k2) das Chart so deutlich ändert.

Diese Bewegung ist natürlich sehr schwierig und kaum kontrolliert. Hier können wir über die Kunst des Managements sprechen. Ich habe in solchen Prozessen einen gewissen Fortschritt gemacht, aber die Dinge sind hier noch nicht zu einem realen System gekommen.

Rückwärts-Transformation

Wenn eine vorwärts-Transformation möglich ist, dann ist auch eine Rückwärts möglich (in diesen Bedingungen):

dy(i)=dx(i)*k(i),
dx(i)=dy(i)/k(i).

Wir können zuerst eine vorwärts machen (zum Beispiel, für unsere oszillirende Version), korrigieren sie mit einer weiteren Transformation, und wenden dann eine Rückwärts-Transformation auf das neue Chart an wie auf das vorige. Dann erhalten wir ein modifiziertes Anfangschart in der Richtung die wie brauchen.

Es sollte wiederholt werden, dass die meisten dieser Transformationen interne sind. Es bedeutet, dass weder große Rückgänge noch unverantwortliche Geschwindigkeiten durchlaufen werden. Ein abweichendes Chart kann auf zwei Ebenen über und unter Null begrenzt werden. Es wird oszillieren und schließlich zu einem von ihnen kommen. Als solches macht es nicht viel Sinn, aber es passt als Beispiel für die Begrenzung. Sehr seltsame und, auf den ersten Blick, ungewöhnliche Prozesse können im Innern stattfinden, aber nicht außen. Es ist wie eine ballistische Rakete, die von der Erde abgehoben hat und auf der Erde landet, und die Vorteile ihrer Entfernung zur Erde auf ihrem Weg nutzt.

Zufällige Prozesse

Übrigens, was den Raum angeht. Wir können vom Markt weg auc mit mehr zufälligen Prozessen abstrahieren, ohne Allgemeinheit zu verlieren. Die erse Transformation wird wie folgt aussehen:

dy(i)=dx(i)*k(i)

wobei
k(i) – eine zufällige (pseudo) zahl. Zum Beispiel, von -1 bis 1. Ich bevorzuge eine diskrete Variation: entweder 1 oder -1.

Nur Volatilität führt zum Ergebnis. Praktisch alles andere ist zufällig. Einige Eigenschaften des Anfangs-Chart in den Zeiträumen zwischen den Entscheidungsfindungen übergeben. Wir können, natürlich, Zufälligkeit in einem kleineren Ma0stab hinzufügen, die Situation wird gemischt.

Die Begriffe der 'guten' und 'schlechten' Bewegungen des ursprünglichen Chart ändern sich hier stark.

Natürlich, die Eigenschaften eines Charts ändern sich. Zum Beispiel, ein System das verkauft bei einer Aufwärtsbewegung bei 20 Punkten (der Geschwindigkeit von -1) und kauft bei einer Abwärtsbewegung gewinnt in der Regel ungefähr das gleiche in einem langen Zeitraum, wie es durch Spreads verliert. Dies würde mit solch einem Chart nicht passieren.

Es gibt Probleme mit die mit der Volatilität verbunden sind, die, ihrerseits, verbunden sind mit dem Ermessen der Entscheidungsfindung, Spreads und anderen Faktoren dieser Art. Allerding gibt es einige begrenzte Möglichkeiten zur Glättung und Steigerung der Persistenz, die die Situation um einiges erweitert.

Im allgemeinen stellt sich folgende Frage ganz logisch: ist es, im Prinzip, möglich einen solchen Prozess erfolgreich zu managen? Wäre es nicht so, dass in einem langen Zeitintervall die Wahrscheinlichkeit von Gewinn und Verlust der gleichen Menge an Punkten fünfzig-fünfzig wäre? Es wäre nicht, vielleicht. Zum Beispiel, es gibt eine solche Funktion als Modul. Rein mathematisch, ist ein zufälliges Chart immer über Null. Es würde wahrscheinlich nicht funktionieren wie Sie es wünschen, aber das wird nicht durch das Chart alleine bestimmt. Das heißt, die Probleme hier sind nicht streng mit der Zufälligkeit verbunden. Dies produziert jedoch eine große Vielzahl an Einschränkungen die bezahlen, nach meiner Meinung.

Vorteile. Zunächst, Abstraktheit. Sie werden von keiner Kirse berührt, es macht keinen Unterschied, wo Ihr Anfangs-Chart sich bewegt und wie es das macht. Ein Krise kann, natürlich, ohne sichtbare Gründe auftreten, dies muss berücksichtigt werden. In diesem Fall ist es einfacher diese mit einem etwas anderen Funktionsprinzip zu betrachten.

Zweitens, Sie können so viele Anfangs-Chart machen wie Sie möchten. Wie in obigem Beispiel: Nehmen wir an, Sie haben ein System, das sich allmählich abwärts bewegt, während eine seltene, aber starke Aufwärtsbewegung die Rückgänge kompensiert. Dann mit einer großen Anzahl an Systemen dieser Art und korrekter Synchronisierung, können wir das summierte Ergebnis in einer mehr standarisierten Erscheinung erhalten. Ein erfolgreiches paralleles Arbeiten von Systemen mit anderen Eigenschaften ist auch möglich.

Drittens, Risiken sind deutlich reduziert. Trading kann für bis zu 1000 Jahre im Voraus modelliert werden.

Kontinuierliches Wechseln, was bedeutet, dass Spread ein Semblant-Problem ist. Es erfordert die Synchronisierung einer großen Anzahl an Systemen. Sie können immer zum Teil 'einfrieren', für ein oder zwei Perioden, so dass die Geschwindigkeit nach dem Hinzufügen sich nicht viel von der vorherigen unterscheidet. Die wichtigste Sache ist, nicht zu überreizen. Sie können es so machen, dass die Geschwindigkeit immer gleich ein oder null ist. Es macht dennoch keinen Sinn. Zusätzliche Bedingungen, wie die Priorisierung der 'eingefrorenen' Systeme und anderer Techniken werden die Geschwindigkeit weniger oszillierend, aber nicht die Verfügbarkeit des Systems wesentlich beeinflussen.

Es gibt auch zwei gravierende Nachteile. Der erste bezüglich der Volatilität und Diskretisierung wurde weiter oben beschrieben. Der zweite sind die Wahrscheinlichkeiten der resultierenden Chart-Bewegungen. Es ist schwer diese in den Bereich mit für die Arbeit mit ihnen angemessenen Werte zu verschieben. Die Situation kann durch einige Methoden verbessert werden, die es ermöglichen Ihre Gewinne deutlich anzuheben, wenn das System nur ein wenig rentabel ist. Diese kritischen Werte werden jedoch meist durch die Entwicklung der Methoden bestimmt.

Ein paar Worte über de Diskretisierung der Entscheidungsfindung. Übrigens kann es manchmal helfen. Ich prüfe oft alle Systeme in einem Strikten Zeitplan von 1,5 Stunden. Dann mache ich Korrekturen, um es an die Eigenschaften des Systems anzupassen und ändere es entsprechend der Situation. Es ist besser die Momente möglicher Änderungen der Geschwindigkeit in eine Richtung anzuhängen, ausgenommen außerordentliche Anlässe. Dies wird helfen Verluste durch den Spread zu reduzieren, weil, wenn viele parallele Systeme gleichzeitig arbeiten, deren Geschwindigkeit schließlich summiert wird, und die summierten Verluste stelle sich als viel geringer heraus, als die Summe der Verluste einzelner Systeme.

In der Regel sind solche Techniken wie TakeProfit und StopLoss besser in den letzten Ebenen zu verwenden. Auf den ersten Ebenen wäre es besser kontinuierliche Transformationen zu verwenden.

Nun, bei der Beobachtung der Aktivitäten solcher Systeme von 'außerhalb', ist es extrem schwierig eine Einsicht in ihre Betriebslogik zu erhalten. Insbesondere wenn zufällige Prozesse enthalten sind.



Fazit

Es ist oft unsere Praxis die Errungenschaften der Wissenschaft nur durch ihre praktischen Ergebnisse zu schätzen.
So stellt sich heraus, das er der den Apfel aufhebt, die Person ist, welche die Hauptarbeit gemacht hat,
während, in der Tat, der Apfel von dem gemacht wurde, der einen Apfelbaum pflanzte.

P.L. Kapitsa

Ich habe hier einige Extremfälle gezeigt (die Verwendung nur von Feedback, die Verwendung von zufälligen Charts, usw.), die sich als ziemlich tragfähig erwiesen. Wenn auch sie so viele Möglichkeiten erzeugen, dann gibt es viel mehr in den mittleren Variationen. Dies gibt eine enorme Flexibilität. Dort kann eine große Menge verschiedener Auswahlmöglichkeiten sein. Was ich hier gezeigt habe, ist nur ein kleiner Teil von all dem, was wirklich gemacht werden kann.

Ich habe nicht über verschiedene kleine Features geschrieben, auf die wir in solchen Extremfällen verzichten können. Zum Beispiel, wenn Parameter nicht sehr genau angegeben sind oder keine besonderen Maße vorgesehen sind, dann kann die Diskretisierung dazu führen, dass ein Servo-Typ-System seine Aufgabe übersteigt (was nicht vorhergesehen wurde) und entfernt sich in großem Abstand zu ihm. Die Grenze jedoch kann einen Rückgang bestimmen. Es zeigte sich besonders gut, bei Arbeiten mit abweichenden Prozessen.

Inmitten der Entwicklung von Informationstechnologien, erhöhter Liquidität und reduzierten Spreads und Kommissionen, können solche Systeme an Bedeutung gewinnen.

Natürlich ist es nicht sehr leicht mit solchen Dingen zu arbeiten, aber die Aussichten sind nicht schlecht. All dies schien oft unmöglich. Diese Zweifel führten zu einer Veränderung der Sichtweide, der Suche nach neuen Möglichkeiten, Grundsätze, Techniken. Glücklicherweise sind die Erscheinungen für uns alle. Ich kann nicht sagen, dass bereits große Fortschritte gemacht habe, 1,5 Jahre sind kein wirklich langer Zeitraum für diese Dinge (kompliziert wie sie scheinen). Die meiste Zeit war es nur ein Hobbie für mich. Dieses Hobby neigt nun dazu meine professionelle Beschäftigung zu werden, nach dem Erhalt erster positiver Ergebnisse. Übrigens, ich liebe an alldem mit einem Team zu arbeiten. Das ist jedoch ein anderes Paar Schuhe. Lassen Sie uns arbeiten und immer besser werden.

Alles Gute.

Übersetzt aus dem Russischen von MetaQuotes Software Corp.
Originalartikel: https://www.mql5.com/ru/articles/1555

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