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Il y a tellement d'EA sur le marché, même certains à tester...
J'aimerais savoir quels sont les plus populaires. Nous aimerions les tester.
EUR/USD
Qui utilise quels Expert Advisors ?
La réponse à cette question est évidente : chacun utilise le conseiller expert qu'il comprend le mieux.
En d'autres termes, il ne s'agit pas de savoir si une EE est bonne ou mauvaise, mais de savoir d'où viennent les mains et la tête de l'utilisateur.
Moi, par exemple, je ne sais pas danser, ce qui signifie que mon scrotum m'en empêche systématiquement. Mais cela ne signifie pas que la chorégraphie est nulle, cela signifie que je suis un danseur nul.
C'est la même chose pour l'algotrading. Il n'y a pas de mauvais conseillers, mais il y a des danseurs de merde.
Les débutants, c'est-à-dire ceux qui n'ont aucune compétence en matière de trading automatisé, mais aussi de trading manuel, préfèrent utiliser les Expert Advisors avec martin. La raison en est simple : le solde semble augmenter systématiquement et automatiquement, tandis que la probabilité de pertes semble négligeable. Et cela continue jusqu'à ce qu'il devienne évident qu'une probabilité négligeable peut anéantir un dépôt important et négligeable et qu'il est évidemment stupide de négliger cette petite probabilité. Et ce processus ne peut être contrôlé par la présence de martin dans l'algorithme, car martin ne fournit aucune gestion des risques, laissant la question dériver.
Ainsi, en marchant sur un râteau, la compétence augmente progressivement, et vous comprenez que le risque est également possible à gérer, mais il faut savoir comment le faire. C'est alors que commence la recherche d'informations sur la gestion des risques. Et l'arsenal des algotraders s'élargira pour inclure des produits fiables, mais néanmoins plus fiables et, ce qui est plus important, contrôlables (c'est-à-dire contrôlables). Aujourd'hui, l'algotrading n'est plus une dépendance au jeu, mais quelque chose de plus significatif.
Bien sûr, les traders plus avancés, en raison de leur faible compétence, croient toujours que "plus le conseiller expert est simple, meilleur il est". Mais en fait, ce n'est pas le cas. Plus l'algorithme du conseiller expert est simple, plus il est compréhensible pour une personne semi-alphabète, et non parce qu'il est meilleur. Les Expert Advisors simples sont généralement divisés en deux catégories élémentaires : le suivi de tendance et la contre-tendance. Cela conduit à la dépendance, car si nous configurons un conseiller expert qui suit les tendances et que celles-ci prévalent, nous en tirerons profit. Mais en cas de prédominance des tendances latérales, les pertes sont inévitables.
Mais ayant appris de ses propres erreurs, l'algotrader en arrive à un point où il est plus indépendant des tendances du marché. Mais ils ne sont pas aussi simples que ceux utilisés jusqu'à présent et, par conséquent, une compétence supplémentaire est nécessaire pour les configurer. Une fois encore, la recherche d'informations est lancée afin de combler les lacunes de cette même compétence.
Et ainsi de suite.
Bien sûr, l'algotrader le plus avancé, en raison de sa faible compétence, croit toujours que "plus le conseiller expert est simple, meilleur il est". Mais en fait, ce n'est pas le cas. Plus l'algorithme du conseiller expert est simple, plus il est compréhensible pour une personne semi-alphabète, et non parce qu'il est meilleur.
Hmmm... Et je pensais que les conseillers-experts simples (ou plutôt, pas les conseillers-experts, mais les TS) étaient meilleurs parce qu'ils ont moins de degrés de liberté et sont moins enclins aux "ajustements à la courbe".
Quand il semble, il faut se faire baptiser © Proverbe populaire
Cette hypothèse, à savoir que la redondance supposée des degrés de liberté conduira "nécessairement" à une faible généralisabilité, est énoncée dans la théorie de la reconnaissance des formes de V. Vapnik, A. Chervonenkis.
En fait, une telle théorie est fausse par principe.
Si l'on veut approcher des données "propres", c'est-à-dire données sous forme de tableau avec une petite erreur, par exemple une onde sinusoïdale, la courbe sera lisse. Dans ce cas, plus l'algorithme s'adapte à la courbe, mieux c'est.
Si les données de l'échantillon sont "sales", les résultats seront également "sales". Des déchets à l'entrée sont des déchets à la sortie.
Par ailleurs, il n'est pas nécessaire d'approximer les fonctions de table pures dans les domaines d'application. Le plus souvent, il est nécessaire d'approximer les résultats des expériences. Mais il n'y a pas de courbe à cet endroit, mais un ensemble de points dispersés de manière chaotique et entassés aux endroits où la courbe devrait se trouver. Personne n'interdit de disséquer, c'est-à-dire de lisser au préalable ces points très épars en une courbe à l'aide d'un algorithme adapté à cet effet avant de les ajouter aux entrées. C'est-à-dire qu'il faut pré-nettoyer les déchets et ne pas les envoyer aux entrées. Et puis les grands degrés de liberté de l'algorithme non seulement empêcheront une approximation plus précise, mais ne feront qu'y contribuer.
Léonard de Vinci : "La simplicité est la chose la plus difficile au monde ; elle est la limite ultime de l'expérience et l'effort final du génie.
Moi aussi, je pensais que si le résultat est obtenu par des moyens simples, c'est le plus haut degré de l'artisanat. Dommage que nous ayons tous deux tort).Hmm... Je pensais que les EA simples (ou plutôt, pas les EA, mais les TS) étaient meilleurs parce qu'ils ont moins de degrés de liberté et sont moins enclins à "tordre la courbe".
Je choisirais des EAs qui ont un suivi ou des signaux. On peut mettre n'importe quoi dans un testeur. Et pour ce qui est de la simplicité, que préférez-vous pour vous déplacer, un simple scooter ou une voiture compliquée mais efficace ? :))