Diskussion zum Artikel "Wahrscheinlichkeitstheorie und mathematische Statistik mit Beispielen (Teil I): Grundlagen und elementare Theorie" - Seite 5
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Ich würde gerne einen Artikel lesen, der Ihren Ansatz beschreibt)
Das Problem mit konstanten und stückweise konstanten Modellen ist, dass wir sie nicht ignorieren können. Tatsächlich ist die Verwendung von Expert Advisors, die optimiert oder überoptimiert sind, die Verwendung dieses Ansatzes. Und nur die Freiheit und der kreative Flug des manuellen Handels erlaubt es uns, diese Modelle zu vermeiden)
Es ist ganz einfach: Der Schritt der Re-Optimierung sollte viel kleiner sein als die durchschnittliche Handelsdauer.
Es wäre logisch, eine solche häufige Re-Optimierung zu einem internen Bestandteil des Expert Advisors zu machen. Dies wird zum Erscheinen eines neuen EA mit neuen Parametern führen, die den Algorithmus der Re-Optimierung alter Parameter regeln, die ebenfalls gelegentlich optimiert und reoptimiert werden müssen)
Es wäre logisch, eine solche häufige Re-Optimierung zu einem internen Bestandteil des EA zu machen. Dies würde zu einem neuen EA mit neuen Parametern führen, die den Algorithmus zur Re-Optimierung der alten Parameter regeln, die ebenfalls gelegentlich optimiert und reoptimiert werden müssen.)
Interessanter Artikel. Vielleicht ist es für Sie interessant, in Ihren künftigen Artikeln die gegenseitige Information und die Wahrscheinlichkeit zu behandeln: '' '
----Die punktuelle gegenseitige Information kann als eine skalierte bedingte Wahrscheinlichkeit verstanden werden. Die punktweise gegenseitige Information stellt ein quantifiziertes Maß dafür dar, wie viel wahrscheinlicher bzw. unwahrscheinlicher das Zusammentreffen von zwei Ereignissen ist, wenn man ihre individuellen Wahrscheinlichkeiten berücksichtigt, und zwar im Vergleich zu dem Fall, dass die beiden Ereignisse völlig unabhängig sind. '' https://eranraviv.com/understanding-pointwise-mutual-information-in-statistics/
--- Und Permutationsentropie: https: //www.aptech.com/blog/permutation-entropy/
h ttps:// github.com/danhammer/info-theory/wiki/permutation-entropy
Es ist ganz einfach: Der Überoptimierungsschritt sollte viel kleiner sein als die durchschnittliche Transaktionsdauer.
Lassen Sie es uns in Zahlen ausdrücken:
Die durchschnittliche Handelsdauer beträgt 1 Stunde, dementsprechend sollte die Optimierung < 1/2 Stunde stattfinden, wir gehen davon aus, dass die minimal verfügbaren Eingangsdaten TF M1 sind.
Nun, bei der Optimierung haben wir neue Daten von weniger als 30 Takten (M1), und wir kennen das Ergebnis des ersten offenen Handels noch nicht, aber wir müssen eine Entscheidung treffen - eine Vorhersage, welchen Handel wir als nächstes eröffnen sollen? (oder den aktuellen schließen?)
Meiner Meinung nach entspricht dieser Ansatz, wenn wir den ganzen Flitter entfernen, dem Handel mit einem Indikator mit einem Berechnungszeitraum von weniger als 30 und auf TF M1, d.h. es gibt hier keine Optimierung aufgrund des unsicheren Ergebnisses des vorherigen Handels (aus der Theorie des Managements - kein Feedback).
Ersetzen Sie "Überoptimierung" durch "Neuberechnung des Modells".
Das Wesentliche wird sich nicht ändern - wir werden es immer mit einem Expert Advisor mit einem bestimmten Satz von Parametern zu tun haben, die wir manchmal ändern werden. Wenn wir versuchen, diese Parameter in irgendeiner Weise zeitabhängig zu machen, werden wir am Ende nur ein neues System mit neuen Parametern haben , die bestimmen, wie die alten Parameter von der Zeit abhängen.
Interessanter Artikel. Vielleicht ist es für Sie interessant, in Ihren künftigen Artikeln die gegenseitige Information und die Wahrscheinlichkeit zu behandeln: '' ''
----Die punktuelle gegenseitige Information kann als eine skalierte bedingte Wahrscheinlichkeit verstanden werden. Die punktweise gegenseitige Information stellt ein quantifiziertes Maß dafür dar, wie viel wahrscheinlicher oder unwahrscheinlicher das Zusammentreffen von zwei Ereignissen ist, wenn man ihre individuellen Wahrscheinlichkeiten berücksichtigt, und zwar im Vergleich zu dem Fall, dass die beiden Ereignisse völlig unabhängig sind. '' https://eranraviv.com/understanding-pointwise-mutual-information-in-statistics/
--- Und Permutationsentropie: https: //www.aptech.com/blog/permutation-entropy/
h ttps:// github.com/danhammer/info-theory/wiki/permutation-entropy
Ich danke Ihnen. Ich werde ein wenig über die Informationstheorie für diskrete Verteilungen schreiben. Dies ist eine wichtige Erscheinungsform der probabilistischen Abhängigkeit.
Aber die Darstellung der Permutationsentropie wird für diese Artikelserie zu kompliziert sein.
Das Wesentliche wird sich nicht ändern - wir werden es immer mit einem Expert Advisor mit einem bestimmten Satz von Parametern zu tun haben, die wir manchmal ändern werden. Wenn wir versuchen, diese Parameter in irgendeiner Weise zeitabhängig zu machen, erhalten wir ein neues System mit neuen Parametern, die bestimmen, wie die alten Parameter von der Zeit abhängen.
Nicht von der Zeit. Sondern von den Veränderungen der Eigenschaften des Marktes, den wir ausnutzen wollen.
Die Reaktionsgeschwindigkeit sollte in erster Näherung der Geschwindigkeit der Ereignisse entsprechen, auf die das System reagiert.
Wenn die Reaktionsrate höher ist, gut. Wenn sie niedriger ist - schlecht, dann haben wir keine Zeit zu reagieren.
D.h."manchmal" ist unterschiedlich und hängt von dem jeweiligen System ab.
Lassen Sie es uns in Zahlen ausdrücken:
Die durchschnittliche Handelsdauer beträgt 1 Stunde, dementsprechend sollte die Optimierung < 1/2 Stunde dauern, wir gehen davon aus, dass die minimal verfügbaren Eingangsdaten TF M1 sind.
Nun, bei der Optimierung haben wir neue Daten von weniger als 30 Takten (M1), und wir kennen das Ergebnis des ersten offenen Handels noch nicht, aber wir müssen eine Entscheidung treffen - eine Vorhersage, welchen Handel wir als nächstes eröffnen sollen? (oder den aktuellen schließen?)
Ja, das nennt man "die Verzögerung der Entscheidungsfindung reduzieren".
Die Entscheidung, den aktuellen Handel zu schließen, und die Entscheidung, ihn beizubehalten, sind identisch.
Die Entscheidungen sollten so oft getroffen werden, dass dieser TS nicht unter der Verzögerung leidet.
Meine Systeme werden zum Beispiel bei jedem Tick neu berechnet, weil eine Preisänderung von ein paar Punkten für sie kritisch ist.
Ja, es heißt "Entscheidungslatenz verringern".
Die Entscheidung, das laufende Geschäft abzuschließen, und die Entscheidung, es beizubehalten, sind in ihrer Kraft identisch.
Entscheidungen sollten so oft getroffen werden, dass dieser TS nicht unter Verzögerungen leidet.
OK, ich glaube, da ist etwas dran, ich muss darüber nachdenken