Das perfekte mechanische Handelssystem. - Seite 5
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3. Nicht der Preis sollte berücksichtigt werden, sondern der Logarithmus des Preises.
Mit Logarithmen wird alles einfacher und richtiger.
Bei kleinen Preisveränderungen macht es keinen Unterschied, ob man mit dem Preis oder dem Logarithmus arbeitet,
Bei großen Preisänderungen wird der Unterschied erheblich sein.
Und könnten Sie einen weiteren Hinweis geben, d.h. Punkt 3 genauer beschreiben (wie berechnet man diesen Preislogarithmus?)
Selbsteinstellende Indikatoren sind eine Sackgasse. Ich werde versuchen, meine Meinung zu begründen.
Ich habe mehrere solcher Indikatoren entwickelt, aber sie schienen empfindlich auf die Volatilität der von verschiedenen Maklerunternehmen stammenden Notierungen zu reagieren. Das heißt, diese Indikatoren funktionieren gut mit den Daten eines Maklerunternehmens und überhaupt nicht mit den Daten eines anderen. Am schlimmsten ist, dass sie mit TK-Daten arbeiten. Zum Beispiel gibt es bei den Standardindikatoren für dasselbe Kursintervall bei einem Maklerunternehmen eine Abweichung, bei einem anderen nicht.
Meine Untersuchungen haben gezeigt, dass die Volatilität der wichtigste Faktor ist, der bei einem selbsteinstellenden Indikator berücksichtigt werden muss. Der Indikator ist jedoch von der Art und Weise abhängig, wie die Kurse in den verschiedenen Maklerunternehmen gefiltert werden, und von den Änderungen dieser Methode (die von den Maklerunternehmen nicht mitgeteilt werden).
Hier bin ich auch mit der Tatsache konfrontiert, dass ich die Selbstoptimierung nicht "härten" kann (wie Renat immer sagt), weil sie konstant (linear) und nicht diskret ist.
Meiner Meinung nach lässt sich das Problem der Volatilität nur dadurch vermeiden, dass man die absoluten Werte von Indikatoren und Kursen ignoriert. D.h. um eine Entscheidung in MTS zu treffen, sollten wir die Korrelation von Werten in der einen oder anderen Form nutzen, und das ist in der Tat Mustererkennung.
Und die Filterparameter werden wiederum von der Volatilität der Maklerunternehmen abhängen... Sie werden einen Filter für NS-Kurse erstellen, und dann werden Sie feststellen, dass Ihr Maklerunternehmen stärker filtert als Ihr Filter, usw.
Selbsteinstellende Indikatoren sind eine Sackgasse. Ich werde versuchen, meine Meinung zu begründen.
Ich habe mehrere solcher Indikatoren entwickelt, aber sie schienen empfindlich auf die Volatilität der von verschiedenen Maklerunternehmen stammenden Notierungen zu reagieren. Das heißt, diese Indikatoren funktionieren gut mit den Daten eines Maklerunternehmens und überhaupt nicht mit den Daten eines anderen. Am schlimmsten ist, dass sie mit TK-Daten arbeiten. Zum Beispiel gibt es bei den Standardindikatoren für dasselbe Kursintervall bei einem Maklerunternehmen eine Abweichung, bei einem anderen nicht.
Meine Untersuchungen haben gezeigt, dass die Volatilität der wichtigste Faktor ist, der bei einem selbsteinstellenden Indikator berücksichtigt werden muss. Allerdings ist der Indikator letztendlich von der Filtermethode der Notierungen in den verschiedenen Maklerunternehmen und von den Änderungen dieser Methode (die von den Maklerunternehmen nicht mitgeteilt werden) abhängig.
Hier bin ich auch mit der Tatsache konfrontiert, dass ich die Selbstoptimierung nicht "härten" kann (wie Renat immer sagt), weil sie konstant (linear) und nicht diskret ist.
Meiner Meinung nach lässt sich das Problem der Volatilität nur dadurch vermeiden, dass man die absoluten Werte von Indikatoren und Kursen ignoriert. D.h. um eine Entscheidung in MTS zu treffen, sollten wir die Korrelation von Werten in der einen oder anderen Form nutzen, und das ist in der Tat Mustererkennung.
Und die Filterparameter werden wiederum von der Volatilität der Maklerunternehmen abhängen... Sie werden einen Filter für Angebote von National Operator erstellen, und dann wird es so aussehen, als ob Ihre Maklerfirma intensiver filtert als Ihre.
Am Ende Ergebnis Expert Advisor wird anders in verschiedenen Brokerage-Unternehmen arbeiten, aber profitabel in verschiedenen Möglichkeiten.... Die unterschiedlichen Tarife der verschiedenen Maklerunternehmen sind also ein fester Bestandteil des Marktes und spielen für unsere Aufgabe keine Rolle. Dies bedeutet, dass, wenn es ein automatisiertes mechanisches Handelssystem (automatisches selbstregulierendes System :)) mit einem Parameter in einem Brokerage-Unternehmen profitabel zu arbeiten, kann es in einem anderen unrentabel sein. Nur in der anderen Maklerfirma wird er sich neu einstellen und wieder rentabel arbeiten.
ArtemRG 21.11.2006 14:01 schrieb (a):
Und die Filterparameter werden wiederum von der Volatilität in der DC abhängen... Sie werden einen Filter
von NS-Kursen machen, und dann wird sich herausstellen, dass Ihre Brokerfirma stärker filtert als Ihr Filter, usw.
Ja, wahrscheinlich sollte der Filter für eine bestimmte Brokerfirma und noch mehr - für ein bestimmtes Währungspaar eingerichtet werden.
Aber die Aufgabe ist nicht, universell zu sein, sondern viel bescheidener:
"Die Aufgabe: kann ich eine Funktion schreiben, die einmal am Tag die Historie eines Monats durchläuft und die optimale Zahl für den Stop-Loss-Parameter festlegt?
UND DAS GRÖSSTE: kann ich diese Funktion verwenden, um sie im Tester zu überprüfen? Wird der Tester überhaupt funktionieren? Es stellt sich heraus, dass im Tester-Modus muss es den Parameter der Haltestelle für einen neuen Tag jeden Tag ändern? Ist es möglich? Wenn wir dieses Problem lösen, ist der Rest nur noch das Sahnehäubchen."
Um ein universelles adaptives System zu schaffen (falls dies überhaupt möglich ist), müssen wir eine große Anzahl von Parametern analysieren, und nicht nur die "Geräuschkulisse" eines einzelnen Tages. Und es wird auch ziemlich viel Zeit und eine beträchtliche Menge kluger Köpfe erfordern - und damit auch beträchtliche Kosten. Aber in diesem Fall ist alles viel bescheidener. Im Moment müssen wir nur einen Tester in den EA schreiben, der nur einen Parameter analysiert.
Helfen Sie uns, den Code zu schreiben - vor allem, weil Sie über viel Erfahrung in diesem Bereich verfügen!
Ein weiteres Argument für diesen Ansatz ist die Annahme, dass EAs, die zum ersten Mal an die Geschichte angepasst werden (wenn auch nicht für eine lange Zeit), recht profitabel handeln. Ich denke, die Meisterschaft kann als Beispiel dienen - am Anfang gab es viel mehr profitable EAs (es scheint mir, dass dies auf die Tatsache zurückzuführen war, dass sie an die Geschichte angepasst wurden)
Bevor Sie einen EA mit einem Tester darin schreiben, sollten Sie diese Hypothese manuell überprüfen. Nehmen wir an, dass für jeden der letzten 10 Monate ein EA für die vorangegangenen 6 Monate prooptimiert und das Ergebnis gemeldet wird.
Wenn es nur so einfach wäre...
Ein weiteres Argument für diesen Ansatz ist die Annahme, dass EAs, die an die Historie angepasst sind, anfangs (wenn auch nicht für lange Zeit) recht profitabel handeln. Ich denke, dass die Meisterschaft als Beispiel dienen kann - anfangs gab es viel profitablere EAs (es scheint mir, dass dies auf die Tatsache zurückzuführen war, dass sie an die Historie angepasst waren)
Ich stimme völlig zu.
Ein weiteres Argument für diesen Ansatz ist die Annahme, dass EAs, die zum ersten Mal (wenn auch noch nicht lange) an die Geschichte angepasst werden, recht profitabel handeln. Ein Beispiel dafür ist meiner Meinung nach die Meisterschaft - am Anfang gab es viel mehr profitable EAs (ich denke, das lag einfach daran, dass sie an die Geschichte angepasst waren)
Bevor Sie einen EA mit einem Tester darin schreiben, sollten Sie diese Hypothese manuell überprüfen. Nehmen wir an, dass für jeden der letzten 10 Monate ein EA für die vorangegangenen 6 Monate prooptimiert und das Ergebnis gemeldet wird.
Wenn es nur so einfach wäre...
Wer würde es tun? (damit niemand Zeit verschwendet)
Ich muss Ihnen gleich sagen, dass ich das beschriebene Prinzip bisher nicht umsetzen konnte. Ich kann MQL noch nicht erobern :).
die Idee wird für 4 Uhr entwickelt und ist wie folgt, zuerst brauchen wir eine gut gefilterte Trendlinie, die aber nicht als MA hinterherhinkt. Wir können z.B. die FATL von Kravchuk nehmen. Dann berechnen wir ihre Ableitung und die zweite Ableitung, d.h. Beschleunigung und Ruck.
Wenn sowohl die Beschleunigung als auch der Ruck größer als Null sind (wobei möglicherweise auch ein gewisses Delta für falsche Signale eingeführt wird), kaufen wir; wenn sowohl die Beschleunigung als auch der Ruck kleiner als Null sind
, verkaufen wir.
Um diese herauszufiltern, schlage ich eine Bedingung vor - die ausgewählte Trendlinie (z.B. FATL) ist größer als ein Fraktal in der erforderlichen Richtung, aber in einem kleineren Zeitrahmen.
Beim Ausstieg aus einer Position mit einem Trailing-Stop entspricht der Stop-Loss beim Einstieg in die Position der durchschnittlichen Größe einer Kerze mit den Schatten der letzten 24 Stunden im gewünschten Zeitrahmen.