La etiqueta del mercado o los buenos modales en un campo de minas - página 3
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Hmm, curioso. Pero, para los especialmente dotados, hay que añadir más a la transcripción:
dS - incremento del precio durante el tiempo de mantenimiento de la posición en puntos,
Apalancamiento- apalancamiento comercial.
Sólo 1000 operaciones, si una operación por día, resulta ser unos 4 años. Dicho esto, un objetivo de 40 pips es un objetivo muy bueno.
a HideYourRichess
Gracias. Arreglado.
¿No hay ninguna manera de hacer un mapa de monte? Tome, por ejemplo, rangos dS=5...100 y Lever=1...200, ejecute cada caso en 100 realizaciones, promedie, construya una imagen tridimensional y observe las superficies resultantes. Es un resultado muy interesante. No puedo decir que la idea de la existencia de una palanca óptima sea nueva, pero la veo aplicada de esta forma por primera vez.
P.D. Ciertamente podría probarlo yo mismo, pero no entiendo todo, cómo y qué funciona, por eso hago esa pregunta.
¿Por qué no? Antes de publicar los resultados aquí, hice una prueba de montecarrel para ver si los datos eran pésimos. Dibujé rangos de confianza por nivel 1/e y busqué una concordancia más o menos buena de los datos experimentales con el modelo. No he guardado especialmente el código.
Esta es la lógica para derivar las dependencias analíticas. Míralo, es bastante simple.
Puedes dar 3D para la tasa de rendimiento en la expresión analítica dada en el primer post:
El óptimo por dos parámetros dS y Lever es pronunciado. Estos datos se obtienen para Spread=2 puntos y p=0,1
Aquí está la fórmula de la segunda página de este hilo:
Mirando se puede ver que en este caso depende de:
<|dS|> - incremento del precio para el tiempo de mantenimiento de la posición en puntos,
1/2+p - porcentaje de predicciones correctas según los resultados de las pruebas de TS (0<=p<=0,5),
Apalancamiento - apalancamiento comercial,
Spread - comisión para este instrumento en puntos,
S - el precio del símbolo en puntos,
Es decir, 5 parámetros en total. Y según tengo entendido la calidad de la estrategia comercial está totalmente oculta en p . Es interesante la sensibilidad de dS y Lever a los cambios de p.
Aparentemente hay que mirar "el apalancamiento de las operaciones Lever=S/Spread*p^2, los niveles de TP y SL o lo que es lo mismo |dS| = Spread/p,".
Si se sustituyen dS y Lever por estas expresiones en una fórmula larga, en general resulta que todo depende de 3 parámetros: S, Spread y p, en el mejor de los casos. Esto es muy inusual. Tendré que intentar modelarlo después de todo. Todo esto es muy inusual.
Así es. Lo único es que en pipsavers el parámetro p llega a 0,2 y cambia mucho el panorama.
Por lo tanto, tiene sentido utilizar el máximo apalancamiento - 50-100.
.
Para aclarar.
Como ya he dicho, t0 es un tiempo característico de mantenimiento de una posición abierta. Es correcto considerarlo como un tiempo característico de cambio de precio en un pip.
P.D. Acabo de darme cuenta de que en MathLab es exactamente el icono de esta imagen. Ellos sabían...
Así es. Lo único es que en pipsavers el parámetro p llega a 0,2 y cambia mucho el panorama.
Por lo tanto, tiene sentido utilizar el máximo apalancamiento - 50-100.
Si he entendido bien el sentido físico del parámetro p, puede ser mayor para los revendedores.
Es decir, sólo hay cinco parámetros. Y entiendo que la calidad de la estrategia comercial está completamente oculta en p . Lo interesante es la sensibilidad de dS y Lever a los cambios en p.
Así es como se vería el apalancamiento óptimo (línea azul en la figura de la izquierda) y el tamaño óptimo del beneficio medio (rojo) en función de la precisión del pronóstico, para un diferencial de 2 (línea sólida) y 8 puntos (línea punteada).
A la derecha, se muestra la tasa de beneficio por unidad de tiempo en función de p, si el TS se ajusta a los parámetros óptimos. La línea roja es para un spread de 2 pips y la línea azul es para 8 pips.