De la teoría a la práctica - página 75

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Nikolay Demko:

Medio año es suficiente, puedes aprender MQL en quince días. Y para los que saben C, C++, C# y sólo se necesita una parte, pueden aprenderlo en un día.

Sin embargo, estoy de acuerdo en que para escribir un EA se necesita experiencia, especialmente como trader para entender todos los detalles.


Lo principal es la práctica. Yo también aprendí el lenguaje en quince días (sintaxis, bucles, funciones).

 
Vladimir:

Lo he releído, realmente me ha salido torcido. Es como si tratara de enfatizar lo que yo tengo y tú no tienes. Lamento que hayas pensado lo mismo. No tenía eso en mente, realmente quiero saber cómo puede ayudar este tipo de modelado automático.

Yo mismo sólo utilizo la ley de la raíz cuadrada para acotar la búsqueda, para saber "dónde buscar". Por ejemplo, los lugares en los que el beneficio máximo teórico posible es mayor (donde sale un beneficio ajustado al spread por operación). Esto permite a menudo reducir prácticamente la dimensionalidad del espacio de búsqueda.

No importa. No he publicado los resultados, sólo la conclusión. Ni siquiera me molesté en guardar los cálculos, ya que me interesaba la presencia o ausencia de la misma. A día de hoy no sé para qué puede servir. Algo no vio, ¿cuál es su conclusión?

En cuanto al experimento en sí, son casi equivalentes. Sólo que en lugar de MA usé filtros LF, y en lugar de una distribución de "frecuencias" (por lo que entendí que aplicaste) usé una distribución de probabilidades. Los reduje juntos convirtiendo las frecuencias de corte de los filtros a la unidad, con el correspondiente cambio en la amplitud por la energía de la señal.

Alternativamente, se podría mostrar lo mismo a través de la transformada de Fourier y la comparación de los espectros a través de la escala. Esto no se hizo.

 
Alexander_K2:
Permítanme explicarlo de nuevo. La distribución de probabilidad que ves en los incrementos - no va a ninguna parte. ¡Quiere vivir! Aparece de una manera u otra en las desviaciones de los precios respecto a la media móvil. Y el objetivo de estos experimentos que ha hecho Vladimir es entender en qué MA las desviaciones de la misma forman una distribución que es máximamente similar a la distribución que se ve en los incrementos. Ese será el volumen de muestreo para el cálculo de una MA de arrastre que maximice un beneficio. ¿Qué es lo que no hay que entender?

Por qué ha decidido que su distribución sobre los incrementos debe ser la misma que la distribución sobre las desviaciones de ma.

 
Alexander_K2:
Permítanme explicarlo de nuevo. La distribución de probabilidad que ves en los incrementos - no va a ninguna parte. ¡Quiere vivir! Se manifiesta de una manera u otra en las desviaciones del precio respecto a la media móvil. Y el objetivo de estos experimentos que ha hecho Vladimir es entender en qué MA las desviaciones de la misma forman una distribución que es máximamente similar a la distribución que se ve en los incrementos. Ese será el volumen de muestreo para el cálculo de una MA de arrastre que maximice un beneficio. ¿Qué es lo que no hay que entender?
No nos referimos a eso).
 
Alexander_K2:

¡Y por nada!

Déjeme explicarle. Estaba respondiendo a la pregunta concreta de Vladimir.
 
Alexander_K2:

:))))))))))))))) Así es como soy. Como ha dicho alguien aquí, "¡exijo la continuación del banquete!" :))))))


¿Qué banquete? ¡Muéstrame tus resultados intermedios! )

 
Максим Дмитриев:

¿Qué banquete? ¡Muéstrame tus resultados intermedios! )

Y desde el público me gritan: ¡Dame los detalles! (с)


Oh, tendrás que escribir un artículo, Alexander). Por cierto, dan dinero por los artículos). Los de verdad, no los de demostración.

 
Alexander_K2:
Um... No, soy perezoso. Estoy acostumbrado a supervisar exclusivamente, pero si algún alumno, de los aquí presentes, escribe un trabajo trimestral sobre estacionariedad/no estacionariedad en base a métodos no paramétricos, y lo cuelga aquí con la firma de un supervisor... ¡eso será SÍ!

Me ha inspirado. Y como viejo y experimentado provocador, no pude resistirme).

No soy una escama ni media escama, me senté a masticar un pan negro, no dejaba de mirar al chico de gafas de Ksen'kin, la forma en que pretendía ser un científico. 

Tal vez yo mismo sea un seminarista. 
Tal vez sea un chófer para la ocasión, veo que hasta los invitados se han dormido, Incluso Ksen'ka, veo, es una nube en una nube. 

Pero canta como un coro en toda la noche, todo sobre las equis, las y y los senos, pero su traje no tiene nada que ver: 
Una cola de sastre de sastre de sastre. 

Y no vive en Dubna, sino en algún instituto de investigación cerca de Kashira. 

Le dirá: "Multiplica veinticinco por nueve y una centésima". Y luego se sentará allí, pataleando y gimiendo, mientras ella trabaja. 

Y funciona sin un murmullo, ¡Las luces del mando a distancia son aerodinámicas! 
¿Qué somos nosotros, entre los robots, qué vamos a hacer los que estamos perdidos?
 
Alexander_K2:
... Si algún estudiante de aquí escribe un trabajo trimestral...

Los estudiantes son extremadamente raros aquí. Tampoco hay muchos jóvenes (menores de 30 años). El contingente principal tiene entre 40+ y 70+, por lo que es un error ser viejo. Tu condición de edad en este foro se acerca más a la de los jóvenes.

 
Alexander_K2:

Hmmm... ¿Por qué tardan tanto con esta tarea, señores?


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