Diskussion zum Artikel "MetaTrader 5 Machine Learning Blueprint (Teil 3): Methoden der Kennzeichnung von Trend-Scanning"
Sorry, aber für mich passen die Zahlen so gar nicht zusammen:
Total Return +4.53%, Sharpe 2.62, Max DD 12.32%, Win Rate 21.2% und dann:
Avg. Win = 0.002342 VS Avg. Loss = -0.0016 -> Expectancy von -0.000762 (-0.076% pro Trade) kommt ungefähr hin
Das ergibt einen PR von 0.395 und nicht 1.038 und ergibt mit der Anzahl Trades von 2665 einen Total-Return von -203% (2665 * -0.000762)
Mein Gott, Sie glauben immer noch an diese Artikel über das Verteidigungsministerium?
Patrick Murimi Njoroge #:
Bei der Berechnung der Leistungsindikatoren ist mir ein gravierender Fehler unterlaufen, der mir erst später aufgefallen ist. Dafür möchte ich mich entschuldigen. Es ist schade, dass Autoren nicht die Möglichkeit haben, ihre Fehler zu korrigieren.
Und ich bedauere, dass ich diesen Kommentar geschrieben habe. Bei der Berechnung der Leistungsindikatoren ist mir ein gravierender Fehler unterlaufen, der mir erst später aufgefallen ist. Dafür möchte ich mich entschuldigen. Es ist schade, dass Autoren nicht die Möglichkeit haben, ihre Fehler zu korrigieren.
Es geht mich nichts an, was der Dienst macht. Oh, und Ihr Übersetzer schrieb Verteidigungsministerium statt Maschinenlernen)))))
Patrick Murimi Njoroge #:
Bei der Berechnung der Leistungsindikatoren ist mir ein gravierender Fehler unterlaufen, der mir erst später aufgefallen ist. Dafür möchte ich mich entschuldigen. Es ist schade, dass Autoren nicht die Möglichkeit haben, ihre Fehler zu korrigieren.
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Bei der Berechnung der Leistungsindikatoren ist mir ein gravierender Fehler unterlaufen, der mir erst später aufgefallen ist. Dafür möchte ich mich entschuldigen. Es ist schade, dass Autoren nicht die Möglichkeit haben, ihre Fehler zu korrigieren.
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Neuer Artikel MetaTrader 5 Machine Learning Blueprint (Teil 3): Methoden der Kennzeichnung von Trend-Scanning :
Die Methode der dreifachen Barriere (Triple-Barrier), die wir in Teil 2 untersucht haben, war eine deutliche Verbesserung gegenüber der Kennzeichnung mit einem festen Zeithorizont, aber sie basierte immer noch auf vorgegebenen Zeitgrenzen für unsere vertikalen Barrieren. Wir mussten im Vorfeld entscheiden, ob wir Positionen für 50, 100 oder eine andere beliebige Dauer halten wollten. Bei diesem Ansatz wird davon ausgegangen, dass der optimale Prognosehorizont über alle Marktbedingungen hinweg konstant ist – eine Annahme, von der jeder, der mit volatilen Märkten gehandelt hat, weiß, dass sie grundlegend fehlerhaft ist. Betrachten Sie zwei verschiedene Marktszenarien: einen Bullenmarkt, der wochenlang in Bewegung bleibt, und einen unruhigen Markt, bei dem sich die Trends alle paar Tage umkehren. Den gleichen Zeithorizont für beide Szenarien zu verwenden ist so, als würde man im Sommer und im Winter die gleiche Jacke tragen; das mag manchmal funktionieren, ist aber selten optimal.
Die Trend-Scanning-Methode löst dieses Problem auf elegante Weise, indem sie die Daten den optimalen Prognosehorizont für jede Beobachtung bestimmen lässt. Anstatt einen festen Zeitrahmen festzulegen, werden mehrere vorausschauende Zeiträume getestet und derjenige ausgewählt, der den stärksten statistischen Nachweis für einen Trend liefert.
Und so funktioniert sie: Für jeden potenziellen Handelseinstiegspunkt blickt der Algorithmus in die Zukunft und berechnet die t-Statistiken für verschiedene Zeithorizonte (z. B. 5 Balken, 10 Balken, 15 Balken, bis zu einem gewissen Maximum). Anschließend wird der Horizont ausgewählt, der das statistisch signifikanteste Ergebnis liefert, wobei im Wesentlichen gefragt wird: „Zu welchem zukünftigen Zeitpunkt ist der Trend am deutlichsten definiert?“
Autor: Patrick Murimi Njoroge