Eine Frage zum Geldverdienen auf dem FOREX-Markt - Seite 11

 
C-4:

Richtig. Insbesondere die Anforderungen an die Normalität. Wie können Sie sich auf denselben Fehler verlassen, wenn es sich nur um die Durchschnittstemperatur auf dem Boden handelt?
Die Anforderung der Normalität ist Ihre Anforderung, und es gibt überhaupt keine Anforderung.
 
mql_5:

Meiner Meinung nach sollten wir uns in erster Linie weigern, EAs überhaupt zu optimieren.

Zweitens sollten wir Strategieprüfern gegenüber skeptisch sein (wie bereits erwähnt).

Drittens ist der Handel in DC nur ein Training oder ein Strategietest unter Bedingungen, die der Realität nahe kommen, aber nicht real sind.

Viertens ist es besser, mit Brokern zu handeln, die Zugang zur Börse haben (hier habe ich Amerika nicht verraten).

Endlich habe ich einen Mitstreiter gesehen.
 
faa1947:
Kein Problem. Test und basta. Kein ACF, keine Prognose. Wenn es ACF gibt, kann es einen SB mit Drift geben, wir können damit herumspielen. Und wenn es nur ACF ist, dann ist der Markt vorhersehbar, und wenn er scheitert, dann wissen wir einfach nicht wie.

Was mir hier gefällt, ist, dass wir ein Modell haben, dessen Eigenschaften uns nur theoretisch bekannt sind, und einen unbekannten Markt, von dessen Eigenschaften dieses Modell einen kleinen Teil ausnutzen soll. Ob diese Eigenschaften existieren oder nicht, ist nicht bekannt. Auch die Art der Marktpreise ist nicht ganz klar. Es gibt zu viele Unwägbarkeiten. Lassen Sie uns den SB-Markt ersetzen - jetzt sind uns alle seine Merkmale im Voraus bekannt. Testen wir das Modell daran - ja, das Modell verhält sich nicht so, wie es von der SB gefordert wird - und es gibt nur eine Erklärung, es ist das Modell selbst, die Ungenauigkeit oder der Fehler kann nur dort und nirgendwo anders liegen. Wir korrigieren sie. Wir sehen das Ergebnis. Es entspricht den Anforderungen des SB - gut, das Modell entspricht zumindest sich selbst. Führen Sie das Modell mit echten Zeilen aus. Vergleichen Sie die Ergebnisse: Es gibt einen Unterschied, der korrigiert werden muss. Analysieren Sie die Differenz, sehen Sie, wie Sie daran verdienen können, verbessern Sie das Modell in der Richtung, dass die Differenz zwischen den SB und den realen Zeilen größer wird.
 

C-4:

Ich leugne den TA nicht, und ich lasse mich nicht auf eine Plauderei ein. Ich habe nur über die Anwendbarkeit spezifischer TA und noch allgemeiner über jedes
Modell gesprochen, das versucht, den Markt vorherzusagen. Wenn ein Modell eine Vorhersage macht, die im Prinzip unmöglich ist, warum sollte man dann dem Modell glauben, wenn die Vorhersage zwar möglich, aber nicht garantiert ist? Sie irren sich. Stellen Sie sich die Frage: Wie kommt es, dass eine Prognose "grundsätzlich unmöglich"ist? Die Antwort lautet: Das ist nur eine Folge von Vorurteilen. "Es kann nicht sein, weil es niemals sein kann" ;)

Und denken Sie daran, dass der Begriff "Vorhersage" unterschiedlich interpretiert werden kann ;)

 
C-4:

Ich leugne den TA nicht, und ich lasse mich nicht auf leeres Geschwätz ein. Ich habe nur die Anwendbarkeit bestimmter TA und sogar in einem größeren Bereich jedes Modell, das versucht, den Markt vorherzusagen. Wenn ein Modell Vorhersagen macht, die im Prinzip unmöglich sind, warum sollten wir dann dem Modell glauben, wenn Vorhersagen zwar möglich, aber nicht garantiert sind?


Das ist genau das, was man sagt. Strom des Bewusstseins:

1. Wo und warum ist die Vorhersage grundsätzlich unmöglich? Worauf gründet sich diese Schlussfolgerung?

2) In allen stochastischen Systemen ist eine Vorhersage möglich, aber nicht garantiert. Sie sind keine deterministischen Systeme!

Kümmern Sie sich nicht um Kleinigkeiten und gehen Sie nicht auf die allgemeine Wissenschaft ein - das ist nicht Ihre Sache. Konzentrieren Sie sich auf das Wesentliche - einige TA-Methoden sind also anwendbar, andere sind nutzlos? Welche?

Sind alle Vorhersagemodelle auf dem Markt nutzlos? Was sollte dann getan werden, wenn nicht eine Prognose?

Eine konkrete Frage: Was sollte ein Modell auf dem Markt tun, um einen Gewinn zu erzielen, wenn es keine Vorhersagen macht?

 
faa1947:
Die Anforderung der Normalität ist Ihre Anforderung, und es gibt überhaupt keine Anforderung.
Ich habe schon lange nichts mehr gefordert.
 
avtomat:
Sie irren sich. Stellen Sie sich die Frage: Wie kommt es, dass eine Vorhersage "grundsätzlich unmöglich" ist? Die Antwort ist, dass dies nur aus Vorurteilen folgt. "Es kann nicht sein, weil es niemals sein kann" ;)

Und denken Sie daran, dass schon der Begriff "Vorhersage" unterschiedlich ausgelegt werden kann ;)


Das ergibt sich aus der Tatsache, dass wir absichtlich Daten aufbereiten , bei denen eine Vorhersage grundsätzlich unmöglich ist. Wir gehen in ein Kasino und zeichnen 1.000 Ballwürfe auf - wir haben die Daten vorbereitet. Wenn Nullen oder irgendetwas anderes häufiger herausfällt, als es sein könnte, dann gibt es nur einen Grund - das Rouletterad. Entweder ist sie korrupt, oder sie ist ein Betrug der Gründer. Wir suchen nach unserem idealen Rad - wir finden es, wir versuchen, eine Vorhersage zu treffen - es funktioniert nicht. Wenn wir unser System auf dieses Rad setzen und es sich hinsetzt, um zu spielen, bedeutet das, dass es Muster sieht, wo keine sind, was bedeutet, dass das, was es sieht, nicht nur für einen nicht zufälligen Prozess einzigartig und charakteristisch ist, sondern für alles, was als Graph dargestellt werden kann, und daher kann es nicht etwas sein, das wir identifizieren und nutzen können und damit Geld verdienen.

 
C-4:


Dies ergibt sich aus der Tatsache, dass wir absichtlich Daten aufbereiten , bei denen eine Vorhersage grundsätzlich unmöglich ist. Wir gehen ins Kasino und zeichnen 1.000 Ballwürfe auf - wir haben die Daten vorbereitet. Wenn die Null oder irgendetwas anderes häufiger herausfällt, als es sein könnte, dann gibt es nur einen Grund - das Rouletterad. Entweder ist sie korrupt, oder sie ist ein Betrug der Gründer. Wir suchen nach unserem idealen Rad - wir finden es, wir versuchen, eine Vorhersage zu treffen - es funktioniert nicht. Wenn wir unser System auf dieses Rad setzen und es sich hinsetzt, um zu spielen, bedeutet das, dass es ein Muster sieht, wo keines ist, was bedeutet, dass das, was es sieht, nicht einzigartig und charakteristisch ist, nicht nur für einen nicht-zufälligen Prozess, sondern für alles, was als Diagramm dargestellt werden kann, und daher kann es nicht etwas sein, das wir identifizieren und nutzen und somit Geld verdienen können.

Was hat ein Kasino damit zu tun? Ein solcher Vergleich ist nicht gerechtfertigt.
 
avtomat:
Was hat ein Kasino zu tun mit...? Ein solcher Vergleich ist falsch.

Ich vergleiche Märkte nicht mit Kasinos. Ich behaupte nicht, dass Märkte = Kasinos sind, denn ich weiß, dass sie es nicht sind. Wenn das aber nicht stimmt, dann brauchen wir Methoden, mit denen wir das nachweisen, den Unterschied zwischen den beiden feststellen und ein Handelsmodell entwickeln können, das auf der Grundlage dieses Unterschieds Gewinne erzielt. Wenn die vermeintlich gewinnbringende Methode nicht einmal Casinos von Nicht-Casinos unterscheiden kann, wie soll sie dann Gewinn bringen? Wo ist die Garantie, dass er sich nicht versehentlich an den Roulettetisch statt an die Gelddruckmaschine setzt?

Übrigens haben Sie versprochen, mir zu helfen, Hearst auf Vordermann zu bringen. Das ist schon eine Weile her. Ich fürchte nur, dass ich zu einigen Ökonometrikern gehen muss, aber das will ich nicht - ich finde es schwierig, mit ihnen zu kommunizieren, und nur sehr wenige Leute interessieren sich für das Thema.

 
C-4: Ersetzen Sie den Markt durch den SB - wir kennen jetzt alle seine Merkmale im Voraus. Wir testen das Modell daran: aha, das Modell verhält sich nicht so, wie es die SB verlangt - und es gibt nur eine Erklärung, es ist das Modell selbst, die Ungenauigkeit oder der Fehler kann nur darin liegen und nirgendwo sonst. Wir korrigieren sie. Wir sehen das Ergebnis. Es entspricht den Anforderungen des SB - gut, das Modell entspricht zumindest sich selbst. Führen Sie das Modell mit echten Zeilen aus. Vergleichen Sie die Ergebnisse: Es gibt einen Unterschied, der korrigiert werden muss. Analysieren Sie die Differenz, um zu sehen, wie sie gewinnbringend genutzt werden kann, und verbessern Sie das Modell in Richtung einer Vergrößerung der Differenz zwischen der vorherigen und der tatsächlichen Reihe.
In meinen Systemen füttere ich SBs oft mit einer Gauß'schen Verteilung der Erträge, um zu sehen, ob sie Fische in SBs sehen. Wenn einige dies tun, ist das System tot.
Grund der Beschwerde: