La estadística como forma de mirar al futuro - página 18
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Lo hemos conseguido.
Me gustaría que el autor me dijera cómo consiguió esta belleza... - En algunos lugares el mouving no se queda atrás del cotier en absoluto.
Pido disculpas por no poder mantener la discusión puntualmente, no tengo tiempo para mirar el foro. Aunque con retraso, intentaré responder a las preguntas.
Neutrón -"Para mí, por ejemplo, una predicción de un paso adelante con una predicción en cada paso es relevante. En esta formulación, la NS está probablemente fuera de la competencia".
Yo también me adhiero a este concepto, pero no me inclino por la posición de que NS da los mejores resultados, por ejemplo, la predicción de los mapas de Kohonen (cuando no se utilizan para renderizar imágenes, sino que se construyen modelos a partir de ellas) es mucho más precisa y suave que la de NS. La regresión lineal también da a veces buenos resultados. Como ejemplo puedo dar algunas imágenes más del uso conjunto de LR y NS: la línea azul es la señal inicial trazada por el indicador, las líneas roja y amarilla son previsiones de esa señal con diferente horizonte. En el archivo hay un fichero correspondiente a la figura de H4, la primera columna contiene los datos correspondientes a la señal azul, la segunda los datos amarillos, la tercera los datos rojos y la cuarta los datos de Close. Lamentablemente, no tengo tiempo para evaluar la rentabilidad en la nube y calcularla, en caso de que estés interesado puedes hacerlo con la ayuda de este archivo.
Utilizo mis propios indicadores como fuente de señales (nunca he utilizado ninguno estándar u otros). Sin embargo, llamar a lo que yo utilizo un simple indicador es un poco simplista. Se trata más bien de un sistema de modelado de señales basado en cotizaciones que se procesan en un bloque con retroalimentación y autoajuste, así como el ajuste de algunos parámetros según el tipo de ecualizador que permite al usuario formar la forma de señal necesaria, por supuesto con algunas limitaciones, ya que la base es un flujo de cotizaciones reales y la tarea es aumentar el valor informativo de los datos y filtrarlos con el mínimo desfase utilizando modelos predictivos.
El bloque de modelización utiliza el principio de la consideración grupal de los argumentos, es decir, al igual que el AG no utiliza el mejor modelo, sino un grupo, aunque no sea el mejor, porque el mercado es volátil y con el tiempo algunas señales no mejores se convierten en las mejores y viceversa. Además, intento obtener la máxima diversidad de señales que cubran todo el rango de variación de la función objetivo tanto por fase como por amplitud respecto a la cual se entrenan los modelos. En general, el sistema tiene una estructura de árbol jerárquica con modelos basados en LR y NS en los nodos de las ramas. Como ejemplo del espectro utilizado para modelar como señales de entrada para el entrenamiento de LR y NS doy un fragmento de la figura, el color negro (aunque apenas visible) muestra la señal objetivo, todas las demás se derivan de las citas pasadas por varios modelos. El cálculo de los modelos se realiza en la barra cero por ticks, pero debido a la complejidad de los modelos no todos los ticks tienen tiempo de ser procesados, pero no es esencial - al llegar una nueva barra los valores son fijos y no cambian más. Los factores de escala introducidos en los modelos y correspondientes a los marcos temporales permiten pasar de un marco temporal a otro preservando las características de escala, fase y amplitud constantes de las señales sin necesidad de realizar ajustes.
Me animan los resultados presentados en el primer ejemplo, nunca había hecho pruebas de este tipo y no creía que los modelos de regresión y los NS pudieran ser tan estables durante el trabajo a largo plazo sin reentrenamiento. Según mis estimaciones, el dólar fue apoyado y fortalecido artificialmente para las elecciones estadounidenses. Ahora se han agotado los recursos para apoyarla, además de que la crisis impide que se siga reforzando. Por lo tanto, no creo queel EURUSDcaiga mucho más , después de las elecciones, que se acercan, el dólar comenzará a caer un poco, aunque no mucho, ya que la producción y el consumo está disminuyendo debido a la crisis, los precios del petróleo están cayendo. Una mayor caída significativa del dólar comenzará cuando el sistema financiero mundial se recupere de la crisis, y no será pronto, pero mientras tanto las fluctuaciones estarán en el rango de 1,3 - 1,5, y me parece alentador, porque entrené todos los modelos de LR y NS en este sistema basado en datos H4, tomé 5000 barras desde el 18 de julio de 2005.Esto significa que todos mis modelos funcionarán de forma estable sin reentrenamiento hasta que el precio se desvíe significativamente de este rango, y el LR, como muestra el ejemplo, puede funcionar bien con una desviación significativa del rango de entrenamiento. Aunque el entrenamiento se realizó en H4, los modelos funcionan adecuadamente en todos los plazos, por lo que el sistema construido sobre esta base será estable sin necesidad de reentrenamiento durante muchos años, lo que resulta alentador.
Pido disculpas por no poder mantener la discusión puntualmente, no tengo tiempo para mirar el foro. Aunque con retraso, intentaré responder a las preguntas.
Piligrimm, gracias por el post informativo y sobre todo por el archivo de datos. Lo pensaré y analizaré. Creo que pronto habrá preguntas.
Así pues, Piligrimm, tenemos la serie temporal inicial (TP) - Precio de cierre H4 (puntos negros), un muwwing que suaviza el TP inicial según algún algoritmo (línea azul), y una serie de valores de previsión construidos mediante el análisis del muwwing para el TP inicial un paso por delante para cada barra H4 con diferentes parámetros de configuración NS (líneas rojas y moradas).
Así que, viéndolo bien, no se puede decir nada malo del algoritmo hasta ahora...
Construyamos un TS que abrirá y cerrará una posición en cada barra H4, en la dirección de la predicción, que se establece mediante predicados presentados (¿o predicados?). Está claro que la tarea incluye la precisión de la predicción y la volatilidad de la PA en la TF seleccionada. Entonces, habiendo trazado el incremento del precio en pips en el eje de abscisas y la predicción de este incremento en el eje de ordenadas, obtendremos la nube de predicción y utilizando su tangente de pendiente evaluaremos el rendimiento del TS en pips por transacción.
Suponiendo que la volatilidad del instrumento es de 30 pips, la rentabilidad de la línea de regresión es de 1,4 pips/transacción, Predict1 es de 6,6 pips/transacción y Predict2 es de 10,7 pips/transacción.
Si el autor no se equivoca en la preparación de los datos, el TS que se basa en este NS-algoritmo, traerá hasta 8 pips de beneficio medio cada 4 horas para el EURUSD, teniendo en cuenta el spread, con un riesgo de +-30 pips durante el mismo tiempo. Es decir, la línea de equilibrio crecerá a un ritmo de 40 pips al día y rondará esta línea con una amplitud de +-100 pips. La vista general de la curva de equilibrio encontrada a partir de las características integrales estimadas se muestra con la línea roja en la figura siguiente. A modo de comparación, la línea azul muestra la curva de equilibrio trazada por el comercio "justo" de la ST según los datos facilitados por Piligrimm.
Los resultados coinciden bien, lo que indica la idoneidad del método integral sugerido para evaluar la rentabilidad de la ST mediante el ángulo de inclinación de la nube predictiva.
En general, la rentabilidad aún puede incrementarse considerablemente exigiendo a la ST que no cierre una posición abierta si la Predicción del siguiente incremento de precio coincide con la dirección de una posición ya abierta.
El algoritmo implementado por Piligrimm es muy bueno. Hay mucho por lo que esforzarse.
Pero sea lo que sea, ¡funciona!
Nada impide que el autor utilice este algoritmo tal y como sugerí y todo esté bien:-)
El problema puede radicar en otra cosa, a saber: el autor podría utilizar implícitamente la Apertura, el Máximo, el Mínimo o el Cierre para construir un Pronóstico de la misma barra... ¡entonces todo es para nada! Es decir, construir una predicción con un "vistazo", por ejemplo, utilizar el máximo o el mínimo de una barra ya formada. Pero creo que el autor pronto disipará nuestros temores.
Los resultados coincidieron bien, lo que demuestra la idoneidad del método integral propuesto para estimar los rendimientos del CT mediante la pendiente de la nube de predicción.
De acuerdo. Este es un resultado de autoevaluación. Neutron, sería bueno formalizar el método en forma de un artículo que detallara la metodología de aplicación práctica. Esto podría convertirse en una norma al difundirse "entre las masas". Al mismo tiempo, la apertura de la posición de TC puede considerarse como la predicción de una operación de beneficio medio en la siguiente barra (el intervalo igual a la vida media de la orden). Entonces el método puede hacerse universal. Es evidente que hoy echamos en falta un indicador de este tipo para evaluar la ST y el desarrollo de su idea parece muy versátil en este sentido.
P.D. Como opción, en la escala de evaluación difusa el lado derecho podría ser "¡De verdad!" y el izquierdo "¡Que te jodan!" :-)