Diskussion zum Artikel "Erstellen von selbstoptimierenden Expert Advisor in MQL5 (Teil 8): Analyse mehrerer Strategien"
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Neuer Artikel Erstellen von selbstoptimierenden Expert Advisor in MQL5 (Teil 8): Analyse mehrerer Strategien :
Es gibt viele Herausforderungen, mit denen wir als algorithmische Händler konfrontiert sind, die wir in dieser Serie bereits erörtert haben. Wir haben zum Beispiel festgestellt, dass es unseren statistischen Modellen leichter fällt, die zukünftigen Werte der technischen Indikatoren vorherzusagen als die zukünftigen Kursniveaus.
Wir haben auch die Vorteile eines Handelssystems untersucht, das die Beziehung zwischen der Strategie, die es verfolgt, und dem Markt, auf dem es diese Strategie anwendet, modelliert.
Unsere Modelle schnitten durchweg besser ab, wenn wir die klassische Aufgabe der direkten Preisvorhersage durch diese alternativen Aufgaben ersetzten. Direkte Preisvorhersagen sind schwierig, aber wenn wir den Rahmen des Problems ändern, können wir Modelle, die sich auf die klassische Aufgabe beschränken, übertreffen, ohne auf die gleichen statistischen Werkzeuge zurückgreifen zu müssen.
Heute werden wir eine neue potenzielle Strategie untersuchen, die auf unseren früheren Erkenntnissen aufbaut. Was wäre, wenn wir eine Anwendung erstellen, die drei verschiedene Handelsstrategien kennt? Kann diese Anwendung lernen, jeweils eine Strategie zu wählen und regelmäßig zur profitabelsten zu wechseln, anstatt alle drei gleichzeitig zu verfolgen? Wenn die Anwendung regelmäßig die Strategie wechseln kann, kann sie dann gewinnbringend die beste der drei ihr bekannten Strategien auswählen?
Eine solche Anwendung könnte nützlicher sein als ein fester Handelsalgorithmus, der alle drei Strategien oder eine Kombination aus ihnen verfolgt.
Autor: Gamuchirai Zororo Ndawana