Subsistema "Gestión de Activos" - página 2
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thecore, эффективность легко проверить-поставить на минутки. В любом случае новости отклонят цену от статистики. Хотя смотрится приятно. Как называется?
Las estadísticas se toman a lo largo de un periodo muy largo, por ejemplo, 5000 barras, por lo que la predicción también tiene en cuenta los movimientos de las posibles noticias.
Estadísticamente se estima el ángulo de inclinación de la MA. Es decir, me niego a predecir el movimiento de los precios. Preveo el movimiento de la MA y luego
Busco el intervalo de movimiento del precio en relación con la MA prevista.
Y lo que se analiza no es el ángulo de inclinación preciso de la MA, sino una "nube" de ángulos de inclinación muy espaciados.
La anchura de la "nube" se calcula dinámicamente y se basa en el tamaño de la muestra estadística (número de elementos encontrados).
Todavía no tiene nombre. Es un indicador en el que todavía estoy trabajando.
Una empresa interesante. Difícil, pero el resultado debería merecer la pena. Un tipo de tarea similar sólo está en mis planes hasta ahora. Para estas cosas (predicción de indicadores) los neurocerebros son una muy buena ayuda.
Las redes neuronales (en este contexto) son una solución muy lenta y muy burda para un problema con muchas incógnitas.
Intenta alguna vez enseñar la red sobre un historial de 5000 barras, o mejor 20.000.
En este indicador, incluso teniendo en cuenta la lógica difusa adaptativa, todo ocurre en tiempo real.
Además, en los puntos extremos donde MA[1]~MA[2] cualquier predicción para un indicador no tiene sentido.
Lo que se requiere es la participación de MAs de seguimiento de tendencia más lenta (esencialmente períodos más antiguos).
Pero lo que sí es útil es la nube de valores esperados más cercanos.
Útil cuando está a punto de cerrar una operación y no está seguro de si debe esperar un poco más o
ciérralo ahora mismo.
Además, no hay ninguna vinculación con ningún indicador en particular.
Se trata más bien de una metodología de investigación estadística para predecir el futuro próximo.
O si te gustan las tendencias a corto plazo.
Sí, estoy de acuerdo contigo sobre el aprendizaje en un gran número de bares. Sin embargo, la predicción de las MAs en periodos largos no predice con exactitud el precio. Cuanto más largo es el período de la MA, más se tolera la desviación del precio con respecto a la MA. Por ejemplo, el viernes en los principales pares de divisas. La desviación del precio respecto a la media móvil fue de unos cien puntos. 1 o 2 lotes es soportable. 10 es demasiado.
En defensa de las redes neuronales diría que hay productos de software especiales que proporcionan resultados del procesamiento de datos en tiempo real. Puedes conectarlos a Mt4 usando la API.
En teoría, es posible combinar varias redes neuronales en un TS. Es difícil y largo. En este sentido, es más fácil con el
Las redes neuronales (en este contexto) son una solución muy lenta y muy burda para un problema con muchas incógnitas.
Intenta alguna vez enseñar la red sobre un historial de 5000 barras, o mejor 20.000.
En este indicador, incluso teniendo en cuenta la lógica difusa adaptativa, todo ocurre en tiempo real.
Además, en los puntos extremos donde MA[1]~MA[2] cualquier predicción para un indicador no tiene sentido.
Lo que se requiere es la participación de MAs de seguimiento de tendencia más lentas (esencialmente períodos más antiguos).
Pero lo que sí es útil es la nube de valores esperados más cercanos.
Útil cuando está a punto de cerrar una operación y no está seguro de si debe esperar un poco más o
ciérralo ahora mismo.
Además, no hay ninguna vinculación con ningún indicador en particular.
Se trata más bien de una metodología de investigación estadística con el objetivo de predecir el futuro próximo
O si quieres tendencias a corto plazo.
Aprender una red para 5.000 o 20.000 bares es como medir la temperatura media de un hospital. Las redes neuronales tienen otras desventajas, no las has mencionado aquí.
Учить сеть на 5000 или 20000 баров все равно что измерять среднюю температуру по больнице
Choomazik, cuando se utilizan las comillas de SC, la referencia es obligatoria))
a Prival
Prival, debes haber olvidado a tu antiguo oponente :o) Oh, bueno, lo haré a través de la diplomacia:
Su mirada atenta no debe haber escapado al hecho de que estoy tratando de dominar las cadenas de Markov y la programación lineal con fines ligeramente diferentes, a saber, la gestión de activos, es decir, la búsqueda y selección de decisiones de negociación óptimas, en lugar de la previsión en sí. Lo que he propuesto es una especie de estudio de la teoría en el marco del desarrollo opcional. Y yo defino los puntos de pivote de forma bastante diferente, como he escrito más arriba y he demostrado.
Y en cuanto a que "todo lo demás encaja", está muy equivocado. Sólo hay que remitirse a la sabiduría de los antiguos chinos y a mis observaciones :o): Nunca encontrarás un gato negro en una habitación oscura, especialmente en los momentos en que no está. Confía plenamente en mí para este juicio experto: tengo un gato negro doméstico y créeme, sé de lo que hablo. :о)))
Bueno, para responder a un "viejo" oponente.
Hay muchas palabras hermosas. Pero no hay ninguna esencia detrás de ellos, ninguna profundidad de comprensión de los procesos involucrados en estos aparatos matemáticos.
Цепи Маркова (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A6%D0%B5%D0%BF%D1%8C_%D0%9C%D0%B0%D1%80%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D0%B0) - El postulado principal es que no es importante lo que ocurrió ayer, sino lo que está ocurriendo ahora. Me explico, digamos que el tipo de cambio de una moneda es 1,2345, el de la otra 2,3451, etc. Multipliquemos por la matriz de transición, es decir, sólo por un número. Digamos que en nuestro ejemplo 1,2345*0,99991119999= lo que hay.
Es importante poder calcular este número 0,99991119999 y depende del tiempo, una cosa es prever lo que será la tasa en un minuto y otra lo que será en un día. La previsión sólo es posible si existe un patrón de movimiento.
Теперь про управление(https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A2%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8F_%D1%83%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F)-
Lo que importa es el destino, dónde gestionar, dónde moverse. Y lo que hay que gestionar con 1 rublo o 1 millón de dólares es de importancia secundaria.
Un ejemplo, digamos que la tasa será como se muestra en la figura, y es del 100%, férrea, etc. Y estamos en el punto 1. Podemos comprar en el punto 1 y vender en el punto 2 o 3. ¿Optimo? No. Óptimamente (esto significa lo mejor, ¡no hay nada mejor!) vender en el punto 1, luego comprar en el punto 2 y cerrar la operación en el punto 3. No sabemos lo que viene, no tenemos ninguna previsión, así que no podemos hacer nada.
Z.U.
Así que tenemos que basar nuestras operaciones en las previsiones y en la exactitud de las mismas. Si es preciso y correcto, entraré con todos mis activos, entraré hasta los tomates )). Pero las matemáticas siempre son aplicables, sólo hay que saber dónde aplicarlas). Y hay un montón de bellas palabras y teorías....
Es difícil buscar un gato negro en una habitación oscura, especialmente cuando no está allí.
a Aleku
Te escribiré cuando lo piense.
al núcleo
Это статистическое предсказание на N баров вперед движения MA (плавные штрих-пунктирные линии справа от последнего бара) и статистическая величина границ, в которых наиболее вероятно будет двигаться цена (вертикальные штрих-пунктирные линии возле каждого предсказанного бара для быстрой MA)
Gracias por la información. No creo que me equivoque mucho si digo que probablemente todo el mundo, o casi todo el mundo, tiene predicciones de MA. Me alegro de que esté tan avanzado en su investigación. No está claro qué significa exactamente la frase "... predicción estadística..." en este contexto. Pero de todos modos, si quieres... me lo dices, pero no... no me ofende, la confidencialidad comercial es sagrada para mí y te entiendo perfectamente.
Les hablaré de mis investigaciones en este campo, al que vuelvo periódicamente. Incluso desarrollé un zigzag secreto para uno de mis modelos. Ahora el "secreto" sobre este proyecto ha desaparecido en su mayor parte :o). Lo he desarrollado yo mismo, pero teniendo en cuenta su simplicidad no reclamo los derechos de autor, es muy posible, que alguien haya hecho lo mismo. Su construcción es la siguiente:
(1) Para una ventana deslizante fija del proceso original B(n), se calcula la MA(n) y la desviación estándar SKO(n). La desviación estándar trazada hacia arriba k* SKO(n) y hacia abajo -k* SKO(n) de MA(t) en su sentido define los límites de, digamos, el "proceso principal", es decir, alguna zona en la que se encuentran más muestras. Con longitudes de ventana deslizante pequeñas, las frecuencias de las magnitudes de diferencia B(n)-MA(n) tienen una distribución aproximadamente normal, hecho que asegura el "legado" de algunas de sus leyes.
(2) Los límites superior e inferior de k* SKO(n) definen de forma única series consecutivas de muestras que se encuentran por encima y por debajo de esta zona.
(3) En cada zona, en función del tipo de serie (si está por encima o por debajo de SKO), hubo un mínimo o un máximo correspondiente y se obtuvo este zigzag:
Este zigzag tiene una cualidad interesante, porque de hecho está completamente determinado por los parámetros estadísticos de la serie inicial, y estos parámetros pueden utilizarse también para la propia previsión. El modelo era muy sencillo:
Paso 1: Se construye el zigzag descrito
Paso 2: Se realiza la previsión MA. Hice previsiones utilizando diferentes métodos, incluyendo AR, ARIMA, y probé métodos más exóticos. Por supuesto, no me he olvidado del conjunto de funciones calculadas por ANC, es decir, la suma de la forma C(1)*F1(x)+ C(2)*F2(x)+ ...+C(n)*Fn(x) (una dirección bastante interesante)
Paso 3: Conociendo las propiedades de la MA (por ejemplo, el desfase), las características estadísticas del zigzag, los puntos extremos del zigzag previsto y, por último, la propia fórmula de cálculo de la MA, podríamos calcular el zigzag futuro con suficiente precisión, lo que proporcionaría "justicia estadística" a la MA prevista. Y hacer una estimación del tamaño de las barras dentro del área de previsión es bastante sencillo.
Por cierto, sayfuji, minutos, horas, días, etc. son esenciales para estos métodos, ya que la cantidad de varianza en la serie temporal (proceso) influye mucho en la propia identificación. Y esta misma identificación es un problema global, y su solución es realmente un secreto comercial y la esencia del secreto es que es casi imposible "adivinar" los parámetros del modelo todo el tiempo, es decir, de forma estadísticamente estable. :о)
Las redes neuronales (en este contexto) son una solución muy lenta y muy burda para un problema con muchas incógnitas...
En general, estoy de acuerdo. Y esta solución a menudo crea una ilusión sobre la posibilidad misma de la solución.
a Prival
Un montón de palabras bonitas
Gracias por elogiar una contribución tan modesta a la literatura mundial. :о) Por mi parte me ha sorprendido un poco el estilo "académico" de tu post. Me busqué a mí mismo y encontré la explicación. Es muy sencillo y está en el lugar más destacado: son los números, justo debajo de tu avatar. Una actividad tan elevada en el foro de un profesor activo (espero que todo siga igual), combinada con otras preocupaciones no menos importantes, salvo por supuesto la conquista del Forex, no te deja mucho tiempo para leer con detenimiento lo que se pregunta y lo que se escribe.
Creo que es importante explicarlo con más detalle. En la mayoría de los casos no basta con leer, sobre todo cuando no se tiene un conocimiento serio del tema, sino que hay que leer con detenimiento.
Pero no hay una esencia detrás de ellos, no hay profundidad en la comprensión de los procesos involucrados en estas matrices
No, no, no - eso no servirá . Aplastarás a tus alumnos con un intelecto tan poderoso, y conmigo seamos sencillos - no soy uno de ellos, tengo una mente amplia, mi alma es amplia - puedo arriesgar mi reputación y así, sólo decir algo, por cierto - ya he escrito algo como ejemplo de demostración de capacidades. ¿En qué se basa para sacar esas conclusiones? No, querido amigo, vamos a ir en orden, explicar a fondo la forma de pensar. Si necesitas los escritos de Freud para eso, estoy familiarizado con algunos de ellos.
¿Y a qué te refieres con "estos matapatrias"? Todavía no he escrito nada sobre los LP, estaba a punto de hacerlo, y ya no entiendo nada.
Цепи Маркова (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A6%D0%B5%D0%BF%D1%8C_%D0%9C%D0%B0%D1%80%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D0%B0) - El principio básico es que no importa lo que pasó ayer, sino lo que es importante ahora.
Y en general me alegro de que hayas aprendido algo sobre las cadenas de Markov.
Digamos que el tipo de cambio de una moneda es 1,2345, el de la otra 2,3451, etc. Multipliquemos por la matriz de transición, es decir, por un número. Digamos que en nuestro ejemplo 1,2345*0,99991119999= lo que hay. Es importante poder calcular este número 0,9999111999999 y depende del tiempo, esto es una previsión una cosa es lo que será la tasa en un minuto y otra cosa es lo que será en un día. La previsión sólo es posible si existe un patrón de movimiento.
Si se multiplica la tasa prevista (un número) por su probabilidad, ¿qué se obtiene? Puedes elaborar, sólo tómate tu tiempo, lo estoy escribiendo.
Un ejemplo, digamos que la tasa será como en la figura y es del 100%, férrea, etc. Y estamos en el punto 1. Podemos comprar en el punto 1 y vender en el punto 2 o 3. ¿Optimo? No. Óptimamente (esto significa lo mejor, ¡no hay nada mejor!) vender en el punto 1, luego comprar en el punto 2 y cerrar la operación en el punto 3. Después no sabemos, no hay predicción, así que no podemos hacer nada...
Estimado "optimizador", tal vez debería sentarse usted mismo y resolverlo. ¿O es la demostración de la esencia y la profundidad de la comprensión de los procesos?
al núcleo
Gracias por ampliar la mente. No creo que me equivoque mucho si digo que todo el mundo, o casi todo el mundo, está prediciendo el MA. Me alegro de que esté tan avanzado en su investigación. No está claro qué significa exactamente la frase "... predicción estadística..." en este contexto. De todas formas, si quieres me lo dices, pero si no, no me voy a ofender, la confidencialidad comercial es sagrada para mí y te entiendo perfectamente.
Una predicción clásica de MA (según entiendo) es algo así:
- tomar MA[2] y MA[1] y utilizar los datos para calcular la diferencia de MA[2]-MA[1] o ángulo.
- luego muévete más a la izquierda y encuentra el mismo ángulo en la historia
- a partir de este punto encontrado tomar tantas barras hacia adelante como queramos
- escribir el valor medio de todos los valores encontrados en el array
- pasar tantas barras BACK del historial como queramos, pero es deseable que las tendencias cambien varias veces durante este tiempo
- el resultado es una matriz de puntos de predicción promediados
He introducido algunas mejoras en este método basándome en las siguientes observaciones:
1. Si sólo se rastrea un determinado ángulo de inclinación, se obtiene una muestra muy pequeña,
Por ejemplo, para algunos ángulos de inclinación puede ser <0,1% del número de barras.
2. La predicción MA por sí misma no es muy informativa - es deseable tener una nube de valores probables
de los propios precios.
Las mejoras son las siguientes:
- no se rastrea el ángulo de inclinación de MA, sino que se utiliza una nube de ángulos de inclinación. El criterio de la anchura de las nubes
es el % del número de barras. Significa que se amplía el rango de valores de MA cercanos al inicial
hasta que la cantidad de datos recogidos sea mayor que el % especificado del número de barras investigado.
- Una vez obtenido el punto de predicción de la MA, se leen las distancias de la MA a la Alta y a la Baja y luego estos valores son
como en el caso de MA se promedian. Como resultado tenemos unos límites en los que el precio se movió cuando el ángulo de inclinación de
MA era aproximadamente lo mismo que ahora.
¿Por qué creo que el trabajo no ha terminado?
- si tomamos marcos temporales mayores que D1, todo sale mal, porque hay pocos datos históricos y
el mercado estaba cambiando mucho
- Si tomamos plazos inferiores a H4, tampoco todo es bueno, porque hay que tener en cuenta la actividad de la divisa.
El ángulo de inclinación de la MA durante la noche (en horario no comercial) no puede predecirse de la misma manera que durante el día debido a
obviamente, una volatilidad diferente.
- La predicción de los puntos de inflexión para una MA pierde su significado porque dependiendo de la dirección de la tendencia pueden ser
son diametralmente opuestas.
- y lo más importante. El estudio estadístico que realicé anteriormente muestra
que los datos recogidos no tienen una distribución normal, por lo que no es correcto obtener una media
no es correcto. Los datos demuestran que esas medias no son una, como en una curva de Gauss, sino tres o más,
por lo que no basta con obtener un 3-sigma para establecer un intervalo de confianza
intervalo de probabilidad. Por desgracia, no lo es.
Así son las cosas, colegas.