Discusión sobre el artículo "Arrancando el beneficio hasta el último pips" - página 16
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Como criterio de optimización, estos valores son equivalentes a la expresión bajo el logaritmo.
Compositor más arriba sugirió un FV clásico con racionamiento de tiempo.
Hay algo que no se entiende bien. Estamos hablando de tres entidades para la reinversión-TS.
Unas palabras sobre MT5-Tester.
El artículo mostraba cómo se utilizaba MT5-Tester para encontrar patrones de mercado. Pero faltaba por completo la descripción del trabajo de investigación a la hora de escribir un TS.
Por regla general, se escriben varios TS experimentales, que en sí mismos son un tipo de investigación. Pueden diferir en algunos bloques entre sí. En la mayoría de los casos, no se trata de bloques de negociación propiamente dichos, sino de algoritmos de formación de señales de negociación. Es decir, los cambios están contenidos en partes pequeñas pero determinantes.
Con la debida diligencia, tales TS pueden acumular muchas de ellas. Y la investigación de mercado empieza a reducirse a analizar lo bien que los algoritmos preparados pueden exprimir el beneficio de un intervalo de negociación determinado.
MT5-Tester es multi-núcleo (y basado en la nube) y tiene una buena implementación incorporada de algoritmo genético, que permite incluso a un principiante realizar cálculos eficientes y rápidos en un enorme (puede ser ciclópeo en tamaño) espacio de parámetros de entrada. Y cuando surge la tarea de comparar CTs, todo se reduce a comparar los resultados de la optimización de cada CT.
Hacerlo manualmente es extremadamente tedioso incluso en una herramienta tan sencilla y potente como MT5-Tester. Es especialmente difícil cuando hay que hacerlo a menudo. Y en algotrading puede ser necesario al menos una vez a la semana o más a menudo, lo que depende sólo del grado de pereza del autor del TS. Aunque no sólo los autores de TS, sino también los usuarios normales pueden enfrentarse a una tarea así. Por ejemplo, si desea comparar varios Asesores Expertos del Mercado.
MT5-Tester tiene mecanismos de automatización incorporados, pero requieren una buena calificación. Es por eso que el ejecución de órdenes (si se deslizan, etc.) y comisiones.
Para implementar cada elemento no es necesario ejecutar el Probador.
Es decir, una investigación tan profunda de la TS puede llevarse a cabo incluso para los robots de pago del Mercado.
Supongamos que existe cierta regularidad en el mercado. Se puede caracterizar por el hecho de que se pueden escribir varias TS con distinta lógica y capturarán beneficios, pero sólo con distinta eficiencia.
Yo mido la eficiencia de la captura de beneficios, por ejemplo, por el beneficio del mejor pase cuando se optimiza con un lote constante. A mayor perfil, mayor eficiencia. Es decir, cuanto más alto es el beneficio, con mayor precisión se superponen las operaciones en el gráfico de precios.
Classic vs NS
Es interesante que las diferentes TS no son sólo diferentes conjuntos de parámetros de entrada, sino también la lógica. La propia lógica se puede describir a través de NS con su propio número de entradas en la lógica interna universal.
Cuando optimizo una TS clásica, en la que la lógica procede de la cabeza, no es cuestión de ajustar la lógica al mercado. Es decir, la lógica ya está creada y sólo hay que optimizar sus pocos parámetros de entrada.
Sin embargo, cuando se trata de la TS en el EA, hay un gran número de parámetros de entrada de la "TS universal". En consecuencia, la probabilidad de ajuste es intuitivamente mucho mayor que con las TS clásicas.
¿Dónde está el fallo en mi razonamiento?
Costes de negociación
En el caso de las TS de scalping, las comisiones desempeñan un papel importante. En este caso, el precio depende exactamente de ello. Es decir, las regularidades del mercado prácticamente no dependen de este indicador. En consecuencia, es lógico utilizar el beneficio sin comisión al comparar TSs. Pero la comisión no puede ser ignorada en el comercio real. Por eso se lanzan a la batalla TS con una expectativa más alta y, por supuesto, un indicador de beneficio más bajo, que se obtuvo durante la optimización sin comisión. Resulta que las TS que describen las regularidades del mercado peor de lo que podrían, se lanzan a la batalla. Es algo paradójico.
Y, en consecuencia, si una TS que lucha describe la regularidad del mercado con menos eficacia, su probabilidad de perder es mayor que la de la que muestra un magnífico beneficio sin comisión (la matriz de expectativas es mayor que la comisión).
Comparación de TSs
Supongamos que la TS1 tiene el mismo número de parámetros de entrada explícitos que la TS2. Pero el mejor pase de TC1 obtiene un 10% más de beneficios que TC2. Que sean miles de operaciones de rollover, para que no nos distraigamos con la significación estadística.
¿Es mucho o poco un 10% para decir que TC1 describe mejor el patrón de mercado que TC2? ¿Cómo entender dónde se trata del error estadístico del beneficio, y dónde se trata de un algoritmo realmente más preciso para describir el mercado?
En general, he escrito bastante farragoso. Si alguien ha visto la lógica en este conjunto de elocuencias y tiene alguna idea sobre el tema, sería interesante escucharla.
Comparación de los CT
Supongamos que el CT1 tiene el mismo número de parámetros de entrada explícitos que el CT2. Pero al mismo tiempo el mejor pase de TC1 obtiene un 10% más de beneficios que TC2. Que sean miles de rollover trades, para que no nos distraigamos con la significación estadística.
¿Es mucho o poco un 10% para decir que TC1 describe mejor el patrón de mercado que TC2? ¿Cómo entender dónde estamos hablando del error estadístico del beneficio y dónde estamos hablando de un algoritmo realmente más preciso para describir el mercado?
Creo que el método básico estándar es comparar sus "ratios de Sharpe anualizados". ¿O se trata de otra cosa?
En definitiva, un post bastante farragoso. Si alguien vio lógica en este conjunto de calumnias y tiene pensamientos sobre el tema, sería interesante escuchar.
Cualquier variante de la estrategia recibida puede ser un ajuste condicional a los datos - no importa si fue inventada u obtenida con la ayuda del modus operandi.
Si analizamos por qué la ST dejó de ganar, puede resultar que el mercado haya cambiado significativamente, es decir, que la estrategia haya caído justo en los datos de los que no sabía nada, o que estos datos fueran anteriores y no fuera posible aprender a ganar con ellos. El problema de una ventana temporal pequeña para el aprendizaje.
Otra peculiaridad de MO es que los predictores bien correlacionados en la ventana temporal de entrenamiento pueden dispersarse al aplicar el modelo, es decir, la correlación era falsa. Observo este tipo de cosas en los árboles cuando una parte de las hojas de estructura similar deja de ganar. Es decir, parte de las divisiones más cercanas a las hojas puede ser un valor aleatorio debido a la correlación aleatoria de los predictores "filtrados" para la mejor división, como resultado hojas similares serán rentables y no rentables aunque su estructura sea extremadamente similar. Este es un problema tanto de no estacionariedad como de insuficiencia de datos, y, dadas las peculiaridades de estas circunstancias, es necesario hacer ajustes en el propio proceso de MO, tengo ideas, pero desgraciadamente no soy programador para implementarlas.
Mido la eficiencia de la captación de beneficios, por ejemplo, por el beneficio del mejor pase cuando se optimiza con un lote constante. A mayor beneficio, mayor eficacia. Es decir, cuanto mayor es el beneficio, mayor es la precisión con la que se superponen las operaciones en el gráfico de precios.
Las conclusiones siguientes dependen del criterio elegido aquí. Por lo tanto, me parece que es un error tomar sólo beneficios aquí.
Classic vs NS
Es interesante que diferentes TS no son sólo diferentes conjuntos de parámetros de entrada, sino también la lógica. La propia lógica se puede describir a través de NS con su propio número de entradas en la lógica interna universal.
Cuando optimizo una TS clásica, en la que la lógica procede de la cabeza, no es cuestión de ajustar la lógica al mercado. Es decir, la lógica ya está creada, y además sólo hay que optimizar sus pocos parámetros de entrada.
Sin embargo, cuando se trata de la TS en el EA, hay un gran número de parámetros de entrada de la "TS universal". En consecuencia, la probabilidad de ajuste es mucho mayor intuitivamente que en la TS clásica.
¿Dónde está el fallo de mi razonamiento?
Todo es lógico.
Probablemente la diferencia esté sólo en el "pequeño número de entradas" de la variante clásica y las entradas competentes y lógicas de la red neuronal.
Costes de negociación
Las comisiones juegan un papel importante para scalping TS. En este caso, el precio es exactamente hasta él. Es decir, los patrones de mercado son prácticamente independientes de este indicador.
No estoy de acuerdo. ¿Qué es el "precio"? ¿Es el mismo en todas partes, o existe un punto de referencia?
Lo que quiero decir es que, tal vez, la cuantía de la comisión de un determinado corredor dependa de sus cotizaciones (número y métodos de agregación de LP, filtros, etc.).
Por no hablar del margen directo añadido a los precios.
fxsaber:
En consecuencia, es lógico utilizar el beneficio sin comisiones a la hora de comparar CTs.
Discrepo fundamentalmente.
Una estrategia está obligada a tener en cuenta los costes, como criterio para elegir la mejor.
¿Por qué necesitamos una "descripción perfecta" de cotizaciones esféricas en un vacío que no se puede negociar?
No estoy de acuerdo. ¿Qué es el "precio"? ¿Es el mismo en todas partes, o hay un punto de referencia?
Lo que quiero decir es que, tal vez, la cuantía de la comisión de un determinado corredor dependa de sus cotizaciones (número y métodos de agregación de LP, filtros, etc.).
Por no hablar del margen directo añadido a los precios.
El precio son las mejores condiciones de negociación disponibles sin echar nada encima.
Fundamentalmente, no estoy de acuerdo.
La estrategia tiene el deber de considerar los costes, al igual que el criterio para seleccionar la mejor.
¿Por qué necesitamos una "descripción perfecta" de cotizaciones esféricas en un vacío que no se puede negociar?
Cuanto mejor describa la ST el precio, más se acercará su lógica a la regularidad del mercado. El precio no incluye la comisión. Una vez determinada la lógica de una TS de este tipo, tiene sentido avanzar desde ella hacia su aplicación en combate. Es decir, primero hay que encontrar no una TS que dé beneficios con comisiones. Sino la TS (lógica) que dará el mayor beneficio sin comisiones.
Parece que el método básico estándar consiste en comparar sus "ratios de Sharpe anualizados". ¿O estamos hablando de otra cosa?
Conozco bien los ratios de Sharpe. No confío en la dirección de ningún criterio de optimización para hablar de la calidad de la lógica en la descripción de las pautas del mercado.
Un ajuste condicional a los datos puede ser cualquier variante de la estrategia obtenida - no importa en absoluto si se te ocurrió a ti mismo o lo conseguiste con la ayuda del MOE.
Si entiendo bien el MOE, se trata de una "TS universal" con un enorme número de parámetros de entrada. Por lo tanto, no comparto del todo esta tesis.
Si he entendido bien el modus operandi, se trata de un "TC universal" con un gran número de parámetros de entrada. Por lo tanto, no comparto del todo esta tesis.
Personalmente, utilizo los predictores para la formación, que utilizo en el comercio real, es decir, se trata de información que ha sido procesada, y MO sólo se dedica a la búsqueda real de patrones en esta información, lo mismo que si me senté y empecé a hacer mis propios patrones de estos indicadores, y luego comprobarlos en el probador.