Discusión sobre el artículo "Teoría de probabilidad y estadística matemática con ejemplos (Parte I): Fundamentos y teoría elemental" - página 2
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Así que coinciden de media, de lo contrario no es una previsión. Pero hay desviaciones características en concreto. Juzgo visualmente por los cambios que algo está cambiando en el mercado y la tendencia se invertirá.
Francamente, considero que el enfoque relacionado únicamente con la previsión es insuficiente (debido a la no estacionariedad inherente al mercado). Es necesario complementarlo con un enfoque relacionado con la definición de la discrepancia (el momento en que cambian los parámetros del modelo). En una forma embrionaria puede verse en los ejemplos del artículo, pero me gustaría escribir más sobre ello en la tercera parte.
No quería, pero lo haré...
No sé lo que todo el ciclo de sus artículos será sobre, pero si los artículos una vez más predecir el precio, no importa cómo - el uso de estadísticas, la teoría ..., bailando con una pandereta ... bailando con una pandereta ...
¡entonces por desgracia, se ha discutido 100500 veces en este recurso y en otros, el resultado de estos estudios será o bien el precio es aleatorio en la naturaleza o hay patrones (en la historia), aquí lo tienes "en bandeja"!
quizás con tu preparación y buena presentación sea interesante
pero a efectos prácticos, necesitas poder evaluar la estrategia de trading en el futuro, no predecir series de precios.
Si su serie de artículos sobre la evaluación de estrategias de negociación desde la posición de la teoría de la probabilidad, imho, será una obra maestra.
En mi opinión, todos mis artículos anteriores se dedican a las cuestiones de evaluación de TS desde la posición de theorver) Los tres primeros son más bien para los sistemas abstractos, y el cuarto es para un sistema de lagunas (que utiliza las conclusiones de la segunda).
Aunque el artículo sobre lagunas está más dedicado a otro tema: el uso del modelo SB.
En mi opinión, todos mis artículos anteriores están dedicados a las cuestiones de estimación de ST desde el punto de vista del teórico) Los tres primeros son más bien para sistemas abstractos, y el cuarto es para un sistema sobre lagunas (que utilizó las conclusiones del segundo).
Aunque el artículo sobre lagunas está más dedicado a otro tema: el uso del modelo SB.
Extraño, pero por alguna razón me perdí su artículo "Aplicación del método Monte Carlo para optimizar estrategias de trading".
Esto es exactamente lo que estaba buscando en los últimos meses, ahora tengo algo en que pensar.
Gracias.
Curiosamente, por alguna razón me perdí su artículo "Aplicación del método Monte Carlo para optimizar las estrategias de negociación".
Esto es exactamente lo que he estado buscando durante los últimos meses, ahora tengo algo en que pensar.
Gracias.
De nada. Ese tema necesita un mayor desarrollo - tenemos que pasar de bootstrap en las operaciones a las pruebas en los precios modelados. Parece que los símbolos personalizados y la biblioteca de fxsaber para las pruebas permiten hacerlo.
Francamente, considero que el enfoque relacionado únicamente con la previsión es insuficiente (debido a la no estacionariedad inherente al mercado). Es necesario complementarlo con un enfoque relacionado con la definición de discrepancia (el momento en que cambian los parámetros del modelo). De forma embrionaria puede verse en los ejemplos del artículo, pero me gustaría escribir más sobre ello en la tercera parte.
Es interesante aprender más sobre el tema de la modelización.
Es interesante saber más sobre el tema del modelismo.
Si hablamos de dar recetas para construir un buen modelo probabilístico, que permita construir una TS rentable, difícilmente es posible. En cualquier caso, he esbozado los principios básicos de mi enfoque en el artículo sobre las lagunas y todavía no estoy planeando ningún texto en este sentido.
Utilizo ejemplos estándar de modelos para esta serie de artículos, para no complicar demasiado la presentación.
Pero tal vez usted se refiera a algo más específico, por ejemplo, la modelización econométrica o la modelización de Montecarlo, etc. En ese caso, es necesaria una aclaración.
Si hablamos de dar recetas para construir un buen modelo probabilístico que permita construir una TS rentable, es difícilmente posible. En cualquier caso, he esbozado los principios básicos de mi planteamiento en el artículo sobre las lagunas y aún no tengo previsto ningún texto en este sentido.
En esta serie de artículos utilizo ejemplos estándar de modelos para no complicar en exceso la presentación.
Pero tal vez se refiera a algo más específico, por ejemplo, modelos econométricos o modelos de Montecarlo, etc. En ese caso, es necesaria una aclaración.
La pregunta se refiere más bien a la teoría de la construcción de modelos científicos. De dónde sacar ideas, qué fórmulas utilizar para modelizar, cómo evaluar la calidad del modelo, y ahí la previsión, la discordia.
Están previstas otras dos partes sobre variables aleatorias y procesos aleatorios.
Esto es estupendo, porque entre los comerciantes hay un analfabetismo generalizado en materia de rumores).
Me temo que en esta serie no llegaremos a los procesos con tiempo continuo, sino que tendremos que limitarnos al tiempo discreto ( enfoque econométrico).
¿No es lo mismo?
El tiempo continuo puede reducirse a tiempo discreto mediante la discretización. El tiempo discreto puede reducirse a tiempo continuo mediante interpolación (pero nadie necesita esto en la práctica, porque las herramientas para analizar el mundo que nos rodea (técnicas de deducción) son discretas).
No sé de qué tratará todo el ciclo de sus artículos, pero si los artículos volverán a predecir el precio, no importa cómo -utilizando estadísticas, teorizando .... bailando la pandereta...
¡entonces por desgracia, se ha discutido 100500 veces en este recurso y en otros, el resultado de estos estudios será o bien el precio es aleatorio en la naturaleza o hay patrones (en la historia), aquí lo tienes "en bandeja"!
El trading es lo que tiene la predicción de precios. Puede que no te guste el término, pero en esencia es eso. Simplificado, necesitas entrar en una operación durante 1 barra, y das una predicción antes de entrar - al alza o a la baja. Usted hace una predicción (implícita) de que su operación será rentable, de lo contrario no la habría abierto.
En la siguiente barra, la operación se cierra y puede evaluar la calidad de su previsión (es decir, la calidad del sistema de negociación).