¿Un accidente o un patrón no reconocido?

 
Me pregunto si existe algún método lógico, matemático o de otro tipo para distinguir los sucesos aleatorios de los regulares,
siempre que el patrón (si lo hay) sea insignificante y difiera del resultado medio de los eventos aleatorios independientes en sólo un 1-3%.
Es decir, la varianza neta de los sucesos aleatorios, así como la varianza mixta de los sucesos débilmente regulares y aleatorios, cubren todo el campo de probabilidad
y los acontecimientos legítimos siempre caen en su sombra.

La pregunta es, ¿cómo separar las moscas de las chuletas?
Por supuesto, estamos hablando de resultados de pruebas sobre la historia, donde inevitablemente se muestrean tanto eventos aleatorios como regulares.
El problema es que la historia con ciertas propiedades del instrumento (el área cualitativa de la investigación) está limitada en el número de eventos posibles.
Y no hay forma de ejecutar el mismo algoritmo cualitativamente 100 veces y obtener 100 variantes sobre las que hacer un análisis.
Y la división de la historia en fragmentos más pequeños comienza a no satisfacer el número mínimo de eventos que se colocan en ellos.

Colegas, cuando se buscan patrones, hay que distinguirlos del azar.
Curioso... ¿cómo?
 
vladzeit:
Me pregunto si existe algún método lógico, matemático o de otro tipo para distinguir los sucesos aleatorios de los regulares,
siempre que el patrón (si lo hay) sea insignificante y difiera del resultado medio de los eventos aleatorios independientes en sólo un 1-3%.
Es decir, la varianza neta de los sucesos aleatorios, así como la varianza mixta de los sucesos débilmente regulares y aleatorios, cubren todo el campo de probabilidad
y los acontecimientos legítimos siempre caen en su sombra.

La pregunta es, ¿cómo separar las moscas de las chuletas?
Por supuesto, estamos hablando de resultados de pruebas sobre la historia, donde inevitablemente se muestrean tanto eventos aleatorios como regulares.
El problema es que la historia con ciertas propiedades del instrumento (el área cualitativa de la investigación) está limitada en el número de eventos posibles.
Y no hay forma de ejecutar el mismo algoritmo cualitativamente 100 veces y obtener 100 variantes sobre las que hacer un análisis.
Y la división de la historia en fragmentos más pequeños comienza a no satisfacer el número mínimo de eventos que se colocan en ellos.

Colegas, cuando se buscan patrones, hay que distinguirlos del azar.
Curioso... ¿cómo?

Supongamos que vemos alguna característica interesante en el gráfico y suponemos que se trata de un patrón que puede ser utilizado para hacer un Asesor Experto rentable. Por lo tanto, si un Asesor Experto que utiliza este patrón esperado muestra beneficios sin ninguna optimización cuando se prueba en un marco de tiempo largo, podemos considerar que es un patrón real con una alta probabilidad.

 
vladzeit:
Tengo curiosidad por saber si existe algún método lógico, matemático o de otro tipo para distinguir los sucesos aleatorios de los regulares,
siempre que el patrón (si lo hay) sea insignificante y difiera del resultado medio de los eventos aleatorios independientes en sólo un 1-3%.
Es decir, la varianza neta de los sucesos aleatorios, así como la varianza mixta de los sucesos débilmente regulares y aleatorios, cubren todo el campo de probabilidad
y los acontecimientos legítimos siempre caen en su sombra.

La pregunta es, ¿cómo separar las moscas de las chuletas?
Por supuesto, estamos hablando de resultados de pruebas sobre la historia, donde inevitablemente se muestrean tanto eventos aleatorios como regulares.
El problema es que la historia con ciertas propiedades del instrumento (el campo cualitativo de la investigación) está limitada en el número de eventos posibles.
Y no hay forma de ejecutar el mismo algoritmo cualitativamente 100 veces y obtener 100 variantes sobre las que hacer un análisis.
Y la división de la historia en fragmentos más pequeños comienza a no satisfacer el número mínimo de eventos que se colocan en ellos.

Colegas, cuando se buscan patrones, hay que distinguirlos del azar.
Curioso... ¿cómo?

En mi opinión, hay un espectro de regularidades que yo identificaría de alguna manera.

Supongamos que se tiene un historial de la intensidad del factor (llamémoslo F1), que provoca un cambio de precios bastante natural. Es necesario filtrar el historial de precios para que se correlacione claramente con el historial de ese factor después de filtrarlo (por el filtro que denotamos como C1). Entonces el precio que será filtrado por C1 le dará una imagen de su movimiento regular C1, asociado a la acción de F1.

Determina todos los demás factores importantes para la fijación de precios (Ф2, ..., Фn) y encuentra sus correspondientes filtros (С2, ..., Сn), lo que dará un espectro de movimientos regulares de precios (Ц1, ..., Цn).

 
vladzeit:
Tengo curiosidad por saber si existe algún método lógico, matemático o de otro tipo para distinguir los sucesos aleatorios de los regulares,
siempre que el patrón (si lo hay) sea insignificante y difiera del resultado medio de los eventos aleatorios independientes en sólo un 1-3%.
Es decir, la varianza neta de los sucesos aleatorios así como la varianza mixta de los sucesos débilmente regulares y aleatorios cubren todo el campo de probabilidad
y los acontecimientos legítimos siempre caen en su sombra.

La pregunta es, ¿cómo separar las moscas de las chuletas?
Por supuesto, estamos hablando de resultados de pruebas sobre la historia, donde inevitablemente se muestrean tanto eventos aleatorios como regulares.
El problema es que la historia con ciertas propiedades del instrumento (el campo cualitativo de la investigación) está limitada en el número de eventos posibles.
Y no hay forma de ejecutar el mismo algoritmo cualitativamente 100 veces y obtener 100 variantes sobre las que hacer un análisis.
Y la división de la historia en fragmentos más pequeños comienza a no satisfacer el número mínimo de eventos que se colocan en ellos.

Colegas, cuando se buscan patrones, hay que distinguirlos del azar.
Curioso... ¿cómo?

Es una tontería buscar un patrón al azar. Toda regularidad debe basarse en una teoría, justificada por la lógica del curso de los procesos o en suposiciones basadas en el análisis de los resultados de la observación, o en un postulado plausible. Por lo tanto, cualquier regularidad tiene que ser buscada conscientemente, con la expectativa aproximada de cómo debe aparecer. En consecuencia, la búsqueda de un patrón es un trabajo minucioso y agotador y debe comenzar con la formulación de las posiciones mencionadas. Durante los últimos casi 8 años de búsqueda he conseguido formular sólo 3 supuestos en los que he logrado encontrar 3 regularidades que me han llevado a resultados positivos. Pero todos ellos confirmaron mi suposición de que en un mercado tan perfecto como el Forex es imposible conseguir resultados extraordinarios. Los beneficios fluctúan entre el 10 y el 15 por ciento anual, y eso cuando se componen a lo largo de 10-20 años. Ni siquiera es posible garantizar un beneficio dentro de estos límites para un año concreto, tomado al azar, de la historia. Conclusión - es imposible, en principio, obtener un beneficio estable y garantizado en el mercado, que es mucho mayor que el de un banco, porque Forex es, ante todo, un instrumento interbancario. Por otro lado, esta es mi opinión personal y de ninguna manera la estoy imponiendo a otros investigadores y ladrones del mercado. Les deseo suerte en la búsqueda de mejores resultados.

Y las propias 3 teorías que he desarrollado e investigado son conocidas por todos:

1. El modelo de regresión universal para predecir el precio del mercado https://www.mql5.com/ru/articles/250;

2. teoría del mercado https://www.mql5.com/ru/articles/1825;

3. análisis de la fuerza del toro y del oso https://www.mql5.com/ru/code/19139 ,https://www.mql5.com/ru/code/19142.

Универсальная регрессионная модель для прогнозирования рыночной цены
Универсальная регрессионная модель для прогнозирования рыночной цены
  • www.mql5.com
к. т. н., доцент кафедры Экономики и предпринимательства  Института Экономики и Торговли Таджикского государственного университета коммерции ( ИЭиТ ТГУК )  УДК 330.115 Введение Рыночная цена складывается в результате устойчивого равновесия между спросом и предложением, которые, в свою очередь, зависят от множества экономических, политических и...
 
vladzeit:
Me pregunto si existe algún método lógico, matemático o de otro tipo para distinguir los sucesos aleatorios de los regulares,
siempre que el patrón (si lo hay) sea insignificante y difiera del resultado medio de los eventos aleatorios independientes en sólo un 1-3%.
Es decir, la varianza neta de los sucesos aleatorios, así como la varianza mixta de los sucesos débilmente regulares y aleatorios, cubren todo el campo de probabilidad
y los acontecimientos legítimos siempre caen en su sombra.

La pregunta es, ¿cómo separar las moscas de las chuletas?
Por supuesto, estamos hablando de resultados de pruebas sobre la historia, donde inevitablemente se muestrean tanto eventos aleatorios como regulares.
El problema es que la historia con ciertas propiedades del instrumento (el área cualitativa de la investigación) está limitada en el número de eventos posibles.
Y no hay forma de ejecutar el mismo algoritmo cualitativamente 100 veces y obtener 100 variantes sobre las que hacer un análisis.
Y la división de la historia en fragmentos más pequeños comienza a no satisfacer el número mínimo de eventos que se colocan en ellos.

Colegas, cuando se buscan patrones, hay que distinguirlos del azar.
Curioso... ¿cómo?

En un artículo mío reciente se analiza la desviación del precio respecto a la deriva aleatoria después de los gaps.

 
Aleksey Nikolayev:

En un artículo mío reciente se analiza la desviación del precio respecto a un paseo aleatorio después de los gaps.

Alexey, excelente artículo en línea con el problema de la búsqueda de patrones, especialmente la sobria conclusión sobre el beneficio insignificante, que coincide con mis conclusiones. Busquemos nuevas direcciones en este viaje. Gracias por el enlace.

 
Aleksey Nikolayev:

En un artículo mío reciente se analiza la desviación del precio respecto a la deriva aleatoria después de los gaps.

Alexei. Gracias, ya lo he leído y me he familiarizado con los resultados y los métodos, al igual que su artículo anterior con la estimación del riesgo.

Especialmente estoy cerca de su método descrito de paseo aleatorio del precio, porque en mi pregunta (post) me refiero exactamente a esta característica.

Pero para aplicar su método como una plantilla a la decisión del problema, no creo, tanto en lo fundamental como en la experiencia aplicada, no soy tan fuertemente conocedor como usted, que de forma fiable y rápida para resolver este problema.

Dígame, Alexey, si le proporciono un algoritmo que creo que crea un 50/50% de probabilidad de adivinar un evento, ¿evaluará su credibilidad o su falta de fiabilidad?

Mi algoritmo para encontrar un precio funciona según el principio de un teorema, pero garantiza la repetibilidad del resultado en toda la muestra de la historia, así como en algunas partes de ella.

Se ve así:

El algoritmo tiene sólo tres variables SL, TP y Punto de Entrada al Mercado.

Establecí un cierto rango de valores para cada una de estas variables para disolver/promover la influencia del ajuste.

SL de 40 a 70

TP de 40 a 70

Punto de entrada al mercado de 0 a 12.

Total de 12 493 variables.

Resultados de las pruebas sobre el historial de 10 años:

Nube n1

Tarea.

Identificar/probar: ¿Este resultado es puramente un ajuste o existe un algoritmo en el que la probabilidad de resultados aleatorios e independientes puede ser mayor que el 50/50?

Alexey. ¿Lo harás?

Soy escéptico a mis resultados, supongo que fueron causados por error en el código o condiciones lógicas, pero desde la semana completa no puedo encontrar ni uno ni otro.

Ayuda... Y el diamante de tu generosidad brillará en el marco de mi gratitud)

 
vladzeit:

Identificar/probar: ¿Es este resultado puramente un ajuste, o hay un algoritmo en el que la probabilidad de resultados aleatorios e independientes puede ser mayor que 50/50.

Para saber si es apto o no, compruebe en el delantero

 
khorosh:

Supongamos que vemos alguna característica interesante en un gráfico y asumimos que es una regularidad y que puede ser utilizada para hacer un Asesor Experto rentable. Por lo tanto, si un Asesor Experto que utiliza este patrón esperado muestra beneficios sin ninguna optimización cuando se prueba en un marco de tiempo largo, podemos considerar que es un patrón real con alta probabilidad.

Pues este método lo tengo claro, pero no lo demuestra de forma fehaciente, sólo crea prerrequisitos de probabilidad... más/menos.

Gracias de todos modos)

De repente me acordé de la definición de Platón de lo que es un ser humano:

En una ocasión se pidió a los discípulos del antiguo filósofo griego Platón que definieran al hombre, a lo que éste respondió:

"El hombre es un animal con dos patas y sin plumas". Sin embargo, después de que Diógenes de Sinop..,

Diógenes de Sinop llevó a la Academia un gallo desplumado y lo presentó como hombre de Platón,

Platón tuvo que añadir a su definición: "Y con las uñas planas".

)))

 
elibrarius:

Para saber si es apto o no, compruebe en el delantero

Debería probarlo... Pero no entiendo muy bien la utilidad de Forward.

Si lo he entendido bien, el reenvío tomará una parte del historial y realizará una ejecución adicional sobre él...

Pero si ya estoy utilizando todo el historial (de calidad) en la prueba, ¿tiene sentido correr hacia adelante?

 
vladzeit:

Debería probarlo... Pero no entiendo muy bien la utilidad de Forward.

Si lo he entendido bien, el reenvío tomará una parte del historial y realizará una ejecución adicional sobre él...

Pero si ya estoy en la prueba utilizando todo el historial (de calidad), ¿merece la pena avanzar?

Pero la sección principal de la historia se ajustará a la historia o se encontrarán las regularidades.
Si la rentabilidad de la estrategia se mantiene en el avance, entonces hemos encontrado un patrón, si no, entonces sólo se ajusta a la historia.
Razón de la queja: