Le système de trading mécanique parfait. - page 5
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Je peux te donner un petit indice ? :)
...
3. Ce n'est pas le prix qui doit être pris en compte, mais le logarithme du prix.
En logarithmes, tout devient plus simple et plus correct.
Pour de petits changements de prix, il n'y aura pas de différence entre travailler avec le prix et le logarithme,
En cas de variation importante du prix, la différence sera significative.
Et pourriez-vous donner un autre indice, c'est-à-dire décrire le point 3 plus en détail (comment calculer le logarithme de ce prix ?).
Les indicateurs auto-ajustables sont une impasse. Je vais essayer de justifier mon opinion.
J'ai développé plusieurs indicateurs de ce type, mais ils semblaient être sensibles à la volatilité des cotations provenant de différentes sociétés de courtage. C'est-à-dire que ces indicateurs fonctionnent bien sur les données d'une société de courtage et ne fonctionnent pas du tout sur les données d'une autre société. Le pire, c'est qu'ils travaillent avec les données du CT. Par exemple sur les indicateurs standards sur le même intervalle de cotation il y a une divergence dans une société de courtage et pas dans une autre.
Mes recherches ont montré que la volatilité est le principal facteur à prendre en compte dans un indicateur auto-adaptatif. Cependant, l'indicateur finit par dépendre de la méthode de filtrage des cotations dans les différentes sociétés de courtage et des changements de cette méthode (qui n'est pas notifiée par les sociétés de courtage).
Ici, je suis également confronté au fait que je ne peux pas "durcir" (comme Renat le dit toujours) l'auto-réglage, parce qu'il est constant (linéaire), et non discret.
Je pense que la seule façon d'éviter le problème de la volatilité est d'ignorer les valeurs absolues des indicateurs et des cotations. En d'autres termes, pour prendre une décision dans le SMT, nous devons utiliser la corrélation des valeurs sous une forme ou une autre, et il s'agit essentiellement de la reconnaissance des formes.
Et les paramètres de filtrage dépendront à nouveau de la volatilité des sociétés de courtage... Vous ferez un filtre pour les cotations de NS, puis vous constaterez que votre société de courtage filtre plus fort que votre filtre, etc.
Les indicateurs auto-ajustables sont une impasse. Je vais essayer de justifier mon opinion.
J'ai développé plusieurs indicateurs de ce type, mais ils semblaient être sensibles à la volatilité des cotations provenant de différentes sociétés de courtage. C'est-à-dire que ces indicateurs fonctionnent bien sur les données d'une société de courtage et ne fonctionnent pas du tout sur les données d'une autre société. Le pire, c'est qu'ils travaillent avec les données du CT. Par exemple sur les indicateurs standards sur le même intervalle de cotation il y a une divergence dans une société de courtage et pas dans une autre.
Mes recherches ont montré que la volatilité est le principal facteur à prendre en compte dans un indicateur auto-adaptatif. Cependant, l'indicateur finit par dépendre de la manière de filtrer les cotations dans les différentes sociétés de courtage et des changements de cette méthode (qui n'est pas notifiée par les sociétés de courtage).
Ici, je suis également confronté au fait que je ne peux pas "durcir" (comme Renat le dit toujours) l'auto-réglage, parce qu'il est constant (linéaire), et non discret.
Je pense que la seule façon d'éviter le problème de la volatilité est d'ignorer les valeurs absolues des indicateurs et des cotations. En d'autres termes, pour prendre une décision dans le SMT, nous devons utiliser la corrélation des valeurs sous une forme ou une autre, et il s'agit en fait de la reconnaissance des formes.
Et les paramètres de filtrage dépendront à nouveau de la volatilité des sociétés de courtage... Vous ferez un filtre pour les cotations de l'opérateur national, et il apparaîtra alors que votre société de courtage filtre plus intensivement que la vôtre.
Au final, le conseiller expert fonctionnera différemment selon les sociétés de courtage, mais sera rentable de différentes manières..... Ainsi, la différence entre les taux des différentes sociétés de courtage fait partie intégrante du marché et ne joue aucun rôle dans notre tâche. Cela signifie que s'il existe un système de trading mécanique automatisé (système automatique auto-ajustable :)) avec un paramètre pour fonctionner dans une société de courtage rentable, il peut être non rentable dans une autre. Ce n'est que dans l'autre société de courtage qu'il se réaccordera et fonctionnera à nouveau de manière rentable.
ArtemRG 21.11.2006 14:01 a écrit (a) :
Et les paramètres de filtrage dépendront à nouveau de la volatilité du DC... Vous ferez un filtre
des cotations NS, et ensuite il s'avérera que votre société de courtage filtre plus fort que votre filtre, etc.
Oui, probablement le filtre devrait être configuré pour une certaine société de courtage et encore plus - pour une certaine paire de devises.
Mais notre tâche n'est pas d'être pleinement universel, la tâche est beaucoup plus modeste :
"La tâche : puis-je écrire une fonction qui exécute l'historique d'un mois une fois par jour et fixe le nombre optimal pour le paramètre Stop Loss ?
ET LA PLUS GRANDE chose : puis-je utiliser cette fonction pour la vérifier dans le testeur ? Le testeur fonctionnera-t-il du tout ? Il s'avère qu'il faut changer le paramètre d'arrêt pour un nouveau jour chaque jour dans le mode testeur, est-ce possible ? Si nous résolvons ce problème, le reste n'est que la cerise sur le gâteau"
Pour créer un système adaptatif universel (si cela est possible), nous devrons analyser une quantité énorme de paramètres, et pas seulement le "bruit" d'une seule journée. Et cela demandera aussi pas mal de temps et une quantité considérable de têtes pensantes, - par conséquent un coût considérable. Mais dans ce cas, tout est beaucoup plus modeste. Pour l'instant, il nous suffit d'écrire un testeur dans l'EA qui n'analysera qu'un seul paramètre.
Rejoignez-nous dans l'écriture du code - d'autant plus que vous avez beaucoup d'expérience dans ce domaine !
Un autre argument en faveur de cette approche est l'hypothèse que les EAs ajustés à l'historique pour la première fois (même si ce n'est pas depuis longtemps) font des échanges assez rentables. Je pense que le Championnat peut servir d'exemple - au début il y avait des EAs beaucoup plus rentables (il me semble que c'était dû au fait qu'ils étaient ajustés à l'historique).
Avant d'écrire un EA avec un testeur à l'intérieur, essayez de vérifier cette hypothèse manuellement. Supposons que, pour chacun des 10 derniers mois, on prooptimise un certain EA sur les 6 mois précédents et que l'on rapporte le résultat.
Si seulement c'était aussi simple...
Un autre argument en faveur de cette approche est l'hypothèse que les EA ajustés à l'historique au début (même si ce n'est pas pour longtemps) tradent de manière assez rentable. Je pense que le championnat peut servir d'exemple - au début il y avait des EA beaucoup plus rentables (il me semble que c'était dû au fait qu'ils étaient ajustés à l'historique).
Je suis tout à fait d'accord.
Un autre argument en faveur de cette approche est l'hypothèse que les EA ajustées à l'histoire pour la première fois (même si ce n'est pas depuis longtemps) négocient de manière assez rentable, un exemple que je pense peut être le Championnat - au début il y avait beaucoup plus d'EA rentables (je pense que c'était juste dû au fait qu'elles étaient ajustées à l'histoire).
Avant d'écrire un EA avec un testeur à l'intérieur, essayez de vérifier cette hypothèse manuellement. Supposons que pour chacun des 10 derniers mois, un expert prooptimise les 6 mois précédents et rapporte le résultat.
Si seulement c'était aussi simple...
Qui le ferait ? (afin que personne ne perde de temps)
Je dois vous dire tout de suite moi-même que je n'ai pas réussi à réaliser le principe décrit jusqu'à présent. Je ne peux pas encore conquérir MQL :).
l'idée est en cours de développement pour 4 heures et est la suivante, d'abord nous avons besoin d'une ligne de tendance bien filtrée, mais pas retardée comme MA. Par exemple nous pouvons prendre la FATL de Kravchuk, puis sa dérivée et la dérivée seconde est calculée, c'est-à-dire l'accélération et la secousse.
Si l'accélération et la secousse sont toutes deux supérieures à zéro (en introduisant éventuellement un delta pour les faux signaux), nous achetons ; si l'accélération et la secousse sont toutes deux inférieures à zéro
, nous vendons.
Pour les filtrer, je propose une condition : la ligne de tendance sélectionnée (par exemple, FATL) est plus grande que la fractale dans la direction nécessaire, mais dans un cadre temporel plus petit.
En sortant d'une position à l'aide d'un stop suiveur, le stop loss à l'entrée de la position est égal à la taille moyenne d'une bougie avec les ombres des dernières 24 heures dans le cadre temporel souhaité.