Discusión sobre el artículo "Algoritmo de autoadaptación (Parte III): Renunciando a la optimización" - página 2
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La idea no es trivial, y no es obvio. No está claro para mí inmediatamente, por qué abrimos vender cuando hay más bloques hacia arriba.
En general, es mejor elaborar declaraciones no obvias.
Que se midió que el precio pasa 4,47 bloques verticalmente en promedio por 24 pasos. Significa que el precio suele pasar de 4,47*2=8,94 a 0 bloques verticalmente durante 24 pasos. Y la mayor parte del tiempo, según la distribución de amplitud, fluctúa cerca de 0. Midamos la forma de la distribución de amplitud para 24 bloques y 10 000 muestras.
Se puede ver que el precio llegó a cero 1360 veces. En 9 bloques verticalmente el precio no puede pasar en 24 pasos, los valores más cercanos son 8-10. En 8 bloques verticales el precio alcanzó 528+577=1105 veces, y en 10 bloques verticales el precio alcanzó 306+277=583 veces. Si hallamos la media, para 9 bloques verticalmente, entonces (1105+583)/2=844. En la onda sinusoidal para 25 muestras (para 24 bloques) el precio pasará 2 veces para 24 bloques verticalmente (siempre que el tamaño de los bloques sea tal que la amplitud completa quepa en 24 bloques). Para 10 000 muestras pasará verticalmente 1000/25*2=800 veces. Pero en el gráfico real resultó para 9 bloques verticalmente unas 844 veces. Es decir, el gráfico se puede representar aproximadamente como una sinusoide ruidosa, que tiene una parte de tendencia hacia arriba, una parte plana y una parte de tendencia hacia abajo.
La parte tendencial debe ir seguida de la parte plana. Por lo tanto, si se produce un movimiento igual al doble de la amplitud media, deberíamos operar en busca de un retroceso. Si el precio pasa una media de 4,47 bloques verticalmente en 24 pasos, el movimiento de tendencia será de 8,94 bloques verticalmente, que son 7,53 bloques en una dirección y 16,47 bloques en la otra dirección. No puede haber valores fraccionarios, hay que redondear a un entero. Es decir, 8 bloques en un sentido y 16 en el otro, o un 66,6% de sobreponderación de un tipo de bloque. Por lo tanto, cuando el algoritmo encuentra la sobreponderación de un tipo de bloques, considera que fue un movimiento tendencial y que habrá un pullback.
Supongamos que se ha medido que el precio recorre una media de 4,47 bloques verticalmente en 24 pasos. Significa que el precio suele pasar de 4,47*2=8,94 a 0 bloques verticalmente en 24 pasos. Y la mayor parte del tiempo, según la distribución de amplitud, fluctúa cerca de 0. Midamos la forma de la distribución de amplitud para 24 bloques y 10 000 muestras.
Se puede ver que el precio llegó a cero 1360 veces. En 9 bloques verticalmente el precio no puede pasar en 24 pasos, los valores más cercanos son 8-10. En 8 bloques verticales el precio alcanzó 528+577=1105 veces, y en 10 bloques verticales el precio alcanzó 306+277=583 veces. Si hallamos la media, para 9 bloques verticalmente, entonces (1105+583)/2=844. En la onda sinusoidal para 25 muestras (para 24 bloques) el precio pasará 2 veces para 24 bloques verticalmente (siempre que el tamaño de los bloques sea tal que la amplitud completa quepa en 24 bloques). Para 10 000 muestras pasará verticalmente 1000/25*2=800 veces. Pero en el gráfico real resultó para 9 bloques verticalmente unas 844 veces. Es decir, el gráfico puede representarse aproximadamente como una sinusoide ruidosa, que tiene una parte de tendencia ascendente, una parte plana y una parte de tendencia descendente.
A la parte tendencial le sigue la parte plana. Por lo tanto, si se produce un movimiento igual al doble de la amplitud media, deberíamos operar en busca de un retroceso. Si el precio pasa una media de 4,47 bloques verticalmente en 24 pasos, el movimiento de tendencia será de 8,94 bloques verticalmente, es decir, 7,53 bloques en una dirección y 16,47 bloques en la otra dirección. No puede haber valores fraccionarios, hay que redondear a un entero. Es decir, 8 bloques en un sentido y 16 en el otro, o un 66,6% de sobreponderación de un tipo de bloque. Por lo tanto, cuando el algoritmo encuentra la sobreponderación de un tipo de bloques, considera que fue un movimiento tendencial y que habrá un pullback.
Gracias. Ya veo. No sé. Es demasiado simple. Debería funcionar. Pero creo que selecciona una parte bastante pequeña de operaciones rentables. Aunque es mejor analizar el rendimiento para estar seguro.
Cruzará la MA. Pero no tiene sentido. Para un trabajo normal, se necesita un modelo teórico, sin teoría se obtienen conjeturas. Aquí están las preguntas ¿por qué el precio debe volver a la media, qué período de promedio para tomar, ¿por qué este período?
Jejeje...
Estas son las preguntas más importantes que hay que responder. En primer lugar, a uno mismo. Y las matemáticas y las estadísticas por sí solas no son suficientes aquí. Necesitas una, er... una filosofía, un paradigma de pensamiento. Sí.
Gracias. Ya veo. No sé. Es demasiado simple. Debería funcionar. Pero creo que selecciona una parte bastante pequeña de las operaciones rentables. Es mejor analizar el rendimiento para estar seguro, sin embargo.
Ahora es demasiado simple)
En el próximo artículo voy a mostrar cómo funciona.
Jeje...
Estas son las preguntas más importantes que hay que responder. En primer lugar, a uno mismo. Y las matemáticas y las estadísticas por sí solas no son suficientes. Necesitas una, er... una filosofía, un paradigma de pensamiento. Sí.
Sí, es por eso que hago este algoritmo en particular, en lugar de utilizar indicadores estándar, porque sé por qué debería funcionar no sólo desde el punto de vista matemático, sino también desde las características fundamentales de la formación de precios.
No hay ningún comentario... ¿No te gusta o no lo entiendes o está tan claro que no hay nada que decir)?
Leí el artículo con mucho interés, me gustó, incluso entendí algo.
Pero ahora me llamo americano.
La cuestión de la rentabilidad del método no se revela.
Se dará a conocer en el próximo artículo, no es todo el método todavía
En general, la optimización es una medida forzada si no se han identificado patrones claros.
Cuantos más patrones reales haya, menor será la necesidad de optimización. En el AT tradicional no existen regularidades, por lo que la optimización robótica es un intento de utilizar las "supuestas regularidades" anteriores para la situación actual.
En general, la optimización es una medida forzada si no se han identificado patrones claros.
Cuantos más patrones reales existan, menor será la necesidad de optimización. En el AT tradicional no hay regularidades, por eso la optimización robótica es un intento de utilizar las "supuestas regularidades" anteriores para la situación actual.