La esencia de la optimización - página 9
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Existe la sospecha de que la elección de una variante robusta (sin esa elección la optimización no es una optimización, ya se ha tratado) para un proceso desconocido (y presumiblemente no aleatorio) que es el mercado, puede hacerse por aproximación de un conjunto estadístico de parámetros que trabajan en diferentes partes de la optimización, siguiéndose unos a otros.
¿Cómo sería en la práctica?
¿Y en qué se diferencia de la optimización habitual con la búsqueda de variables una a una? En cualquier optimización, algo se aproxima. E incluso si descubre que en una parte de la historia un conjunto funciona mejor que otro, ¿qué sigue?
joo, 2014.03.31 22:05
Existe la sospecha de que la selección de una opción robusta (y sin tal elección la optimización no es optimización, esto ya ha sido tratado) para un proceso desconocido (y presumiblemente no aleatorio), que es el mercado, puede hacerse mediante la aproximación de un conjunto estadístico de parámetros que trabajan en diferentes partes del OOS, siguiendo a cada uno.Paragormon:
De un modo u otro, todos parten del postulado de la inercia del mercado. Lo que quiero decir es que nadie discute sobre otras propiedades del mercado y sobre la optimización según otros principios.
Sí, pero...
La inercia es sin duda el principio principal, pero no debe confundirse con sus homólogos físicos, que son bastante simples y hace tiempo que no se aplican al mercado.
"La inercia" son las llamadas "señales" que resumen de la manera más concisa (en el sentido algorítmico) la superposición de las motivaciones de manada de los participantes en el trading (humanos y bots), sus anticipaciones predominantes para el futuro próximo, que se obtienen por generalizaciones estadísticas del pasado, son las que cambian el modus operandi. Estos patrones estadísticos de las reacciones de la mayoría a los estados típicos del mercado cambian de forma relativamente suave, pero cada vez más rápido. La razón es que toda la multitud no puede cambiar los patrones de respuesta a la vez y el efecto es una especie de gaussiano difuminado en el tiempo, debido al fracaso de algunos postulados sobre un mercado eficiente, en este caso sobre la informabilidad instantánea igual y los mismos algoritmos de procesamiento de la información.
Pero no se trata de patrones al estilo Dow Jones, sino de autocorrelaciones del primer retardo. Ahora las cosas son más complejas y cambian mucho más rápido.
¿Cómo sería en la práctica?
¿Y en qué se diferencia de la optimización habitual con la búsqueda de variables una a una? En cualquier optimización, algo se aproxima. E incluso si se descubre que en un momento de la historia un conjunto funciona mejor que otro... ¿qué sigue?
aún no lo sé... estoy trabajando en ello...
¿Y por qué matar a un Asesor Experto si todavía está operando en el lado positivo?
y utiliza en su lógica el "signo más inercial". ¿Tiene un horizonte temporal más o menos largo según Gauss?
Deja que lo use tanto como sea posible.
...Me viene a la mente la siempre viva población de EAs, algunos de los que están en la cima de la población están operando...
¿Ha decidido el número de EAs en la parte superior?
Si, por ejemplo, hay varios miles de EA en la población.
Estoy pensando en limitar el tope a 25 instancias. Que operarán simultáneamente y cada uno arriesgará un 2%.
Y el margen se dividirá en orden de prioridad de su ubicación en la parte superior, pero en total no más del 50% de todo el margen depo.
Y por qué matar a un EA si todavía está operando en el lado positivo
y utiliza en su lógica el "signo más inercial" ¿qué desenfoque en el tiempo según Gauss es más o menos largo?
Deja que lo use tanto como sea posible.
Mejor dime de dónde saldrá la crema robusta si los genes tienen magos y similares.
En mi opinión, los genes no deberían construirse con llaves inglesas.
Me parece prometedor utilizar las dependencias estadísticas del movimiento de una herramienta con respecto a otra.