Discusión sobre el artículo "Teoría de probabilidad y estadística matemática con ejemplos (Parte I): Fundamentos y teoría elemental" - página 5
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Me encantaría leer un artículo que describiera su enfoque)
El problema con los modelos constantes y constantes a trozos es que no podemos no utilizarlos) De hecho, el uso de Asesores Expertos que están optimizados o sobre-optimizados es el uso de este enfoque. Y sólo la libertad y el vuelo creativo del trading manual nos permite evitar estos modelos)
Es sencillo, el paso de reoptimización debe ser mucho menor que la duración media de la operación.
Será lógico hacer de esta reoptimización frecuente una parte interna del Asesor Experto. Esto dará lugar a la aparición de un nuevo EA con nuevos parámetros que regulan el algoritmo de re-optimización de los parámetros antiguos, que también tendrá que ser optimizado y re-optimizado de vez en cuando)
Lo lógico sería que esa reoptimización frecuente formara parte interna del EA. Esto conduciría a la aparición de un nuevo EA con nuevos parámetros que regularían el algoritmo de reoptimización de los antiguos parámetros, que también deberán optimizarse y reoptimizarse ocasionalmente).
Interesante artículo. Puede que en tus futuros artículos te resulte interesante tratar la información mutua y la probabilidad: '' '
----La información mutua puntual puede entenderse como una probabilidad condicional escalada. La información mutua puntual representa una medida cuantificada de cuánto más o menos probable es que los dos sucesos ocurran conjuntamente, dadas sus probabilidades individuales, y en relación con el caso en que los dos son completamente independientes. '' https://eranraviv.com/understanding-pointwise-mutual-information-in-statistics/
--- Y entropía de permutación: https: //www.aptech.com/blog/permutation-entropy/
h ttps:// github.com/danhammer/info-theory/wiki/permutation-entropy
Es sencillo, el paso de sobreoptimización debe ser mucho menor que la duración media de la transacción.
Pongámoslo en números
la duración media de la operación es de 1 hora, en consecuencia la optimización debería tener lugar < 1/2 hora , consideramos que los datos de entrada mínimos disponibles son TF M1
Bien, obtenemos que en la optimización tenemos datos nuevos de menos de 30 barras (M1), y aún no conocemos el resultado de la primera operación abierta, pero tenemos que tomar una decisión - una previsión, ¿qué operación debemos abrir a continuación? (¿o cerrar la actual?)
en mi opinión, si quitamos todo el oropel, este planteamiento coincide con operar sobre un indicador con un periodo de cálculo inferior a 30 y sobre TF M1, es decir, aquí no hay optimización por el resultado incierto de la operación anterior (desde la teoría de la gestión - no hay retroalimentación).
Bien, sustituya "sobreoptimización" por "recálculo del modelo".
La esencia no va a cambiar - siempre vamos a tratar con un Asesor Experto con un cierto conjunto de parámetros, que a veces vamos a cambiar. Si intentamos hacer que estos parámetros dependan de alguna manera del tiempo, acabaremos teniendo un nuevo sistema con nuevos parámetros que determinarán cómo dependen del tiempo los antiguos parámetros.
Interesante artículo. Tal vez le resulte interesante en sus futuros artículos cubrir la información mutua y la probabilidad: '' ''
----La información mutua puntual puede entenderse como una probabilidad condicional escalada. La información mutua puntual representa una medida cuantificada de cuánto más o menos probable es que los dos sucesos ocurran conjuntamente, dadas sus probabilidades individuales, y en relación con el caso en que los dos son completamente independientes. h ttps:// eranraviv.com/understanding-pointwise-mutual-information-in-statistics/
--- Y entropía de permutación: https: //www.aptech.com/blog/permutation-entropy/
h ttps:// github.com/danhammer/info-theory/wiki/permutation-entropy
Gracias. Escribiré un poco sobre la teoría de la información para distribuciones discretas. Esta es una manifestación importante de la dependencia probabilística.
Pero la exposición de la entropía de permutación será demasiado complicada para esta serie de artículos.
La esencia no cambiará - siempre trataremos con un Asesor Experto con un cierto conjunto de parámetros, que a veces cambiaremos. Si tratamos de hacer estos parámetros de alguna manera dependiente del tiempo, vamos a terminar con un nuevo sistema con nuevos parámetros que determinarán cómo los viejos parámetros dependen del tiempo.
No del tiempo. De los cambios en las propiedades del mercado que queremos explotar.
La velocidad de reacción debería, en una primera aproximación, coincidir con la velocidad de los acontecimientos a los que reacciona el sistema.
Si la velocidad de reacción es mayor, bien. Si es menor, malo: no tenemos tiempo para reaccionar.
Es decir,"a veces" es diferente y depende del sistema concreto.
pongámoslo en números:
la duración media de las operaciones es de 1 hora, por lo que la optimización debería durar < 1/2 hora, consideramos que los datos de entrada mínimos disponibles son TF M1
Bien, tenemos que en la optimización tenemos datos nuevos de menos de 30 barras (M1), y aún no sabemos el resultado de la primera operación abierta, pero tenemos que tomar una decisión - una previsión, ¿qué operación debemos abrir a continuación? (¿o cerrar la actual?)
Sí, esto se llama "reducir el retraso en la toma de decisiones".
La decisión de cerrar la operación actual y la de mantenerla es la misma.
Las decisiones deben tomarse tan a menudo que esta TS no sufra retraso.
Por ejemplo, mis sistemas se recalculan en cada tick, porque un cambio de precio de un par de puntos es crítico para ellos.
Sí, se llama "reducir la latencia de decisión".
La decisión de cerrar el trato actual y la decisión de mantenerlo son las mismas en vigor.
Las decisiones deben tomarse tan a menudo que esta TS no sufra retrasos.
OK, creo que hay algo en ello, necesito pensarlo