¿Puede sugerir un buen asesor? - página 2
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Me gustaría saber cuáles son los más populares. Los probaremos.
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¿Quién utiliza qué Asesores Expertos?
La respuesta a esta pregunta es obvia: cada uno utiliza el Asesor Experto que más entiende.
En otras palabras, no se trata de si un EA es bueno o malo, sino de dónde crecen las manos y la cabeza del usuario.
Yo, por ejemplo, no puedo bailar, lo que significa que mi escroto me lo impide sistemáticamente. Pero esto no significa que la coreografía sea una mierda, sino que soy un mal bailarín.
Es lo mismo en el algotrading. No hay malos asesores, pero sí bailarines de mierda.
Los principiantes, es decir, aquellos que no tienen ninguna competencia en materia de comercio no sólo automatizado, pero incluso el comercio manual, prefieren utilizar Asesores Expertos con martin. La razón es sencilla: el saldo parece crecer sistemática y automáticamente, mientras que la probabilidad de pérdidas parece insignificante. Y así sucesivamente hasta que queda claro que una probabilidad insignificante puede acabar con un gran depósito insignificante y, obviamente, es una tontería descuidar esta pequeña probabilidad. Y este proceso no puede ser controlado por la presencia de martin en el algoritmo, porque martin no proporciona ninguna gestión de riesgos, dejando que el asunto se desvíe.
Así, al pisar un rastrillo, la competencia aumenta gradualmente, y se comprende que el riesgo también es posible de gestionar, pero hay que saber cómo hacerlo. En este punto, comienza la búsqueda de información sobre la gestión de riesgos. Y, el arsenal de los algotraders se ampliará para incluir a los más fiables y, lo que es más importante, controlables. Ahora, el algotrading ya no es una adicción al juego, sino algo más significativo.
Por supuesto, los traders más avanzados, debido a su baja competencia, siguen creyendo que "cuanto más simple es el Asesor Experto, mejor es". Pero, de hecho, no es así. Cuanto más sencillo sea el algoritmo del Asesor Experto, más comprensible será para una persona semianalfabeta, y no porque sea mejor. Los Asesores Expertos simples suelen dividirse en dos categorías elementales: seguimiento de tendencia y contra tendencia. Esto nos lleva a la adicción porque si ponemos un Asesor Experto que sigue la tendencia y ésta prevalece, nos beneficiaremos. Pero en caso de prevalecer las tendencias laterales, las pérdidas son inevitables.
Pero habiendo aprendido de sus propios errores, el algotrader llega al punto de ser más independiente de las tendencias del mercado. Pero no son tan sencillos como los que el programador ha estado utilizando hasta ahora y, por tanto, se necesita una competencia adicional para configurarlos. De nuevo se inicia la búsqueda de información para llenar las lagunas de esta misma competencia.
Y así sucesivamente.
Por supuesto, el algotrader más avanzado, debido a su escasa competencia, sigue creyendo que "cuanto más simple es el Asesor Experto, mejor es". Pero, de hecho, no es así. Cuanto más sencillo sea el algoritmo del Asesor Experto, más comprensible será para una persona semianalfabeta, y no porque sea mejor.
Hmmm... Y yo pensaba que los EAs simples (o mejor dicho, no los EAs, sino los TSs) eran mejores porque tienen menos grados de libertad y son menos propensos a "retocar la curva".
Cuando parece, hay que bautizarse © Proverbio popular
Esta hipótesis, es decir, que la supuesta redundancia de grados de libertad conducirá "necesariamente" a una baja generalizabilidad, se recoge en la Teoría del Reconocimiento de Patrones de V. Vapnik, A. Chervonenkis.
De hecho, dicha teoría es errónea en principio.
Si uno quiere aproximar datos "limpios", digamos que dados tabularmente con un pequeño error, por ejemplo una onda sinusoidal, la curva será suave. En ese caso, cuanto mejor se ajuste el algoritmo a la curva, mejor.
Si los datos de la muestra están "sucios", los resultados también lo estarán. La basura en las entradas es la basura en las salidas.
Otra cosa es que no es necesario aproximar las funciones de tabla puras en las áreas de aplicación. La mayoría de las veces es necesario aproximar los resultados de los experimentos. Pero allí no hay ninguna curva, sino un conjunto de puntos dispersos de forma caótica y amontonados en los lugares donde debería estar la curva. Nadie prohíbe diseccionar, es decir, suavizar previamente estos puntos tan dispersos en una curva utilizando algún algoritmo adecuado para ello antes de añadirlos a las entradas. Es decir, limpiar previamente la basura y no alimentar las entradas. Y entonces los grandes grados de libertad del algoritmo no sólo impedirán una aproximación más precisa, sino que sólo contribuirán a ella.
Leonardo da Vinci: "La sencillez es lo más difícil del mundo; es el límite último de la experiencia y el esfuerzo final del genio.
Yo también pensaba que si el resultado se consigue con medios sencillos, es el más alto grado de artesanía. Lástima que ambos resulten estar equivocados).Hmm... Yo pensaba que los EAs simples (o mejor dicho, no los EAs, sino los TSs) eran mejores porque tienen menos grados de libertad y son menos propensos a "retocar la curva".
Yo elegiría los EAs que tienen monitorización o señales. Puede caber cualquier cosa en un probador. Y en cuanto a la sencillez, ¿qué prefieres para la movilidad, un simple scooter o un coche complicado pero eficiente? :))