Principios de trabajo con un optimizador y formas básicas de evitar el encaje. - página 6
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Discute lo mismo en cada hilo: su modelo. Creo que todo el mundo lo ha comentado ya más de una vez))
Por cierto, se puede ganar dinero con un zigzag :) Hablando de zigzags
En realidad, el objetivo es cambiar la expectativa, no simular una cotidianidad.
¿En el pasado o en el futuro?
En realidad, el objetivo es desplazar la expectativa, no simular un cociente. La estacionariedad no es necesaria en absoluto.
Esa es realmente la sal del asunto. Vuelvo a estar de acuerdo.
Eso sí que es la sal. De nuevo, estoy de acuerdo.
Es como un acertijo. La respuesta correcta es 112 y bang :)
"¿Qué, dónde y cuándo?
Ahí es donde los verdaderos expertos tienen... cómo se llama... "sentido de la respuesta correcta". Cuando escuchan la respuesta correcta, saben en su interior que es la correcta.
No creo que sea un experto. Pero creo (espero :) ) que el proceso es similar :)
Se trata de la cuasi-estacionalidad: un cambio de Mo en un rango determinado. Tal vez no se trate sólo de mo, pero en este contexto lo que más nos interesa es mo
Así que tal vez sea un método supercomplejo, pero es lo suficientemente aproximado como para estimar la regularidad). Es más bien una cuestión del número de parámetros del sistema y de la sensibilidad del resultado a su cambio. Si un pequeño cambio en el parámetro provoca un cambio en el resultado, esto no es bueno. Hay otras señales. Hace poco escribí sobre ello aquí https://www.mql5.com/ru/forum/137614/page5
Intenta crear un método súper complejo con un número mínimo de parámetros. Cuanto más larga sea la fórmula, más parámetros tendrá. Por supuesto que no es una ley, pero es una buena aproximación a la realidad. Tomemos una función elemental (modelo) y=ax. Tiene un parámetro "a" que permite cambiar el ángulo de inclinación de la recta. Y eso es todo. Intenta adaptar este modelo al mercado. Tomemos un modelo más complicado y = ax^2 + bx. Es más complejo y tiene dos parámetros. Definitivamente será mejor en la historia. Ahora vamos a dividirlo en 2 submodelos y probarlos por separado: y = ax^2 e y = bx. Cada uno de ellos muestra resultados pobres, por lo que la suma de estos resultados es muy inferior al modelo original? Hay una alta probabilidad de que esto sea un ajuste. No todos los modelos sencillos garantizan un beneficio, pero al menos la sencillez reduce la probabilidad de encajar.
Más adelante trataré de describir con más detalle el método de los turnos y la forma de descomponer el modelo en cuestión en otros más pequeños.
Me pregunto de qué principios se deduce que debe ser reversible (en el tiempo, o qué?)...
Los físicos saben desde hace décadas que no existe una simetría perfecta en la naturaleza.