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Je semble avoir exagéré dans ma quête de concision. Si j'ai bien compris l'hypothèse d'Avals, en formulant des hypothèses "subjectives", nous utilisons notre compréhension du fonctionnement du marché, c'est-à-dire des informations externes. En fait, nous allons au-delà de l'AT (là, vous êtes le premier à utiliser ce terme :) ). Cela donne un filtre supplémentaire, sans lequel nous ne verrons que du bruit sur le marché.
Oui, c'est ce que je voulais dire. L'hypothèse nulle est la raison pour laquelle le système gagne de l'argent sur le marché. Alors la réponse à la question quand il gagne est logiquement liée à la précédente. Le contexte est la réponse à la question de savoir quand le système gagne. S'il n'y a pas de niveau zéro, alors le système est un chamanisme avec quelques dérivés du prix et un ajustement à l'histoire ou à la "phase de marché" inconnue. Même s'il fonctionnait vraiment, on ne sait pas très bien pourquoi il fonctionne et quand et ce qu'il faut ajuster pour qu'il continue à fonctionner et quand il ne devrait pas fonctionner du tout.
есть только один алгоритм, который формирует все фазовое пространство, которое, в свою очередь, определяется параметризацией рынка. Этот алгоритм является следствием не моих или твоих представлений о контексте, а указанием (если хочешь - прямым) всех точек истории, в которых должны приниматься торговые решения. То есть здесь рулит именно принцип наибольшего (с точки зрения создателя ТС) профита. Эти точки отображаются в фазовом пространстве. Если они группируются, то получаются контекстные области - типы контекста. Сколько их получится заранее неизвестно.
Pourtant ma conscience me ronge à propos de la déformation de la position de Yuri. En cherchant une brève formulation de sa position, je me suis arrêté au paragraphe cité ci-dessus. Maintenant, laissez-moi le décomposer jusqu'à l'os.
... il n'y a qu'un seul algorithme qui forme l'ensemble de l'espace de phase, qui est à son tour déterminé par le paramétrage du marché.
Cet algorithme est une conséquence non pas de mes ou de vos idées sur le contexte, mais une indication (si vous voulez - directe) de tous les points de l'histoire, dans laquelle les décisions de trading devraient être prises. En d'autres termes, c'est le principe du profit le plus important (du point de vue du créateur de TS) qui prévaut ici.
Ces points sont affichés dans l'espace des phases. S'ils sont regroupés, nous obtenons alors des zones de contexte - des types de contexte. On ne sait pas à l'avance combien il y en aura.
Aujourd'hui, il s'agit bel et bien de "tirer les leçons" de l'histoire. Cependant, il n'y a pas d'ensemble d'exemples négatifs, seuls les "bons" points sont affichés. Ainsi, la question de la détermination en temps réel des points d'entrée reste en suspens, car rien n'interdit aux "mauvais" points de se trouver dans les mêmes zones contextuelles que les bons. En fait, d'après mon expérience, c'est généralement là qu'ils finissent :) .
Ce n'est peut-être pas tout à fait évident, mais c'est une caractéristique de classification très importante - en raison de l'absence d'exemples négatifs, aucune optimisation n'est possible, seul le test des hypothèses initiales est possible. Autrement dit, l'approche décrite relève à nouveau du premier type.
Продолжая мысль о возможных координатах.
Et les axes ? Ou est-ce simplement une illustration de l'une des façons dont l'humanité sait représenter l'information ?
А что по осям? Или это просто иллюстрация одного из известных человечеству способов представления информации?
ils sont signés.
Et défini précédemment.
A travers certains personnages - l'observateur "Byduge" et le "Chien qui aboie". ;)
Mais la question est de savoir avec quel type d'inducteur mesurer chacun d'eux.
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Si l'intérêt pour le sujet se maintient, un peu plus tard, je poursuivrai le raisonnement.
Et des hypothèses sur le comportement optimal dans chaque domaine seront exprimées.
они подписаны.
И ранее определены..
Ah, je pensais que les inscriptions faisaient référence à des nombres et/ou des zones. Puis-je avoir un lien vers les définitions, je les ai certainement manquées.
lire le raisonnement précédent.
Bien qu'il s'agisse de personnages idéaux, les exigences relatives à leurs caractéristiques sont décrites.
S'agit-il d'une conséquence de la tendance globale au cours de la période de "déclaration" ou y a-t-il eu des retours qui n'entraient pas dans le premier ou le second échantillon ?
Une conséquence de la tendance. L'achat et la conservation fonctionnent de manière positive pour cette période :)
Les retours n'ont pas été rejetés ou manqués.
Mais il est asymétrique par rapport aux mouvements de haut en bas, cela ne vous perturbe-t-il pas ?
Характер движений вверх и вниз сам по себе разный.
Cela semble être le cas, mais cela pourrait être une conséquence du contexte mondial. C'est-à-dire que lorsqu'il changera, il devra changer eurusd en usdeur :)
P.S. Yuri, j'ai dû essayer d'induire les lecteurs en erreur dans tout ou partie de ce post au sujet de votre approche, peut-être pourriez-vous la formuler brièvement vous-même (si possible, pas au détriment de l'exactitude) ?
Pas moyen, pas moyen. J'ai déjà fait tellement d'efforts. Quel est l'intérêt de tout répéter à nouveau ? Quiconque le souhaite peut simplement relire nos polémiques.
Mais je ferai quelques remarques sur votre comparaison de deux approches.
Il semble qu'ici nous puissions identifier le micro-contexte avec le paramètre d'état, c'est-à-dire que cela coïncide plutôt avec l'approche de Yuri.
Nous voyons que nous avançons une hypothèse selon laquelle la division en contextes par une caractéristique particulière (ou un ensemble de caractéristiques) permettra de rendre l'espérance de gain positive. Puis cette hypothèse est testée dans le trading en temps réel (ou son imitation sur l'historique).
J'ajouterais : il est possible d'identifier le microcontexte avec le domaine des valeurs des paramètres d'état. Pour le reste, tout est correct. En tenant compte de tout ce qui a été dit auparavant.
La deuxième approche que j'ai essayé de formuler dans ce fil de discussion consiste à décomposer l'historique en contextes en utilisant un algorithme présélectionné pour obtenir des signaux de trading. Ensuite, nous divisons l'ensemble de contextes obtenu en deux (ou plusieurs) sous-ensembles (types de contextes), à chacun desquels sera attribuée l'une ou l'autre tactique (stratégie) de négociation. Ensuite, nous essayons de trouver un algorithme pour reconnaître les types de contexte en temps réel. On procède de la même manière que dans le premier cas en faisant des hypothèses sur l'effet de certains paramètres d'état sur le résultat et en les testant. En termes de réseaux neuronaux, nous formons en fait de "bons" et de "mauvais" échantillons de formation. Bien entendu, la NS n'est qu'une approche possible du problème.
Le point le plus important de votre post. J'ai osé en faire quelques extraits :
1. nous décomposons d'abord l'historique en contextes en utilisant un algorithme présélectionné pour obtenir des signaux de trading.
2. nous divisons l'ensemble de contextes obtenu en deux (ou plus) sous-ensembles (types de contextes)
3. nous essayons de trouver un algorithme pour reconnaître les types de contexte en temps réel.
En d'autres termes, l'algorithme d'obtention des signaux de trading - une chose aussi hautement subjective qui dépend entièrement de nos idées personnelles sur la stratégie, les signaux et la procédure pour les obtenir - devient la base de notre séparation (de nos propres mains) de l'histoire en contextes. Nous les divisons ensuite en types. Étant donné qu'aucun critère objectif n'est donné pour cela, il semble également être basé sur nos propres perceptions/préférences/intelligences. Et après tout ce travail gigantesque, nous devons nous débattre avec le problème que nous avons créé pour nous-mêmes : comment les reconnaître maintenant ?
En ces termes, dans la première approche, les opérations de sélection et de reconnaissance sont simplement les mêmes.
La première approche semble moins objective, c'est-à-dire que la seconde semble plus adaptée pour minimiser les risques et maximiser les profits. D'une part, en raison de l'algorithme de séparation des contextes axé sur le profit, et d'autre part, en raison de la possibilité d'appliquer des méthodes d'optimisation mathématique. Alors que le premier, dans sa forme pure, ne devrait faire l'objet d'aucune optimisation. IMHO, bien sûr.
La première approche ne peut pas paraître moins objective, car il n'existe tout simplement pas de chose moins objective. Je n'ai pas du tout vu de motifs objectifs dans la deuxième approche décrite. Par comparaison, dans la première approche du point 1, l'acte créateur est la paramétrisation de l'espace des phases. S'il est adapté à la complexité du système, alors le partitionnement de l'espace de phase en contextes et leur classification sont obtenus automatiquement. Par conséquent, dans la première approche, ce ne sont pas les "opérations de sélection et de reconnaissance" mais les opérations de sélection et de typage des contextes qui coïncident. Et la reconnaissance du contexte en temps réel (point 3) est automatique. Et il n'est pas nécessaire de trouver un algorithme spécial pour cela. Ainsi, toute la première approche est construite sur l'adéquation de la paramétrisation. N'est-ce pas un indicateur de l'objectivité du modèle ?
Mais la seconde approche, malheureusement, s'arrête à chaque étape à ce même "nous". Est-ce l'objectivité ?
Quant à l'optimisation, je ne serais pas particulièrement heureux. Ce sont les systèmes à moulage subjectif avec un grand nombre de paramètres qui offrent les plus grandes possibilités d'optimisation. Deuxièmement, l'utilisation du critère de maximisation du profit (toutefois, pas d'une stratégie ou d'un algorithme de trading particulier, mais d'un objectif) est la source même de la formation du contexte dans la première approche. Le second n'a aucun avantage ici. Je dirais même qu'au contraire, elle est inférieure en raison de sa subjectivité. Et troisièmement, dans la première approche, il y aura de toute façon des paramètres qui devront être optimisés. Cette question a été débattue depuis longtemps, aussi permettez-moi de la clarifier : ladite optimisation sera essentiellement personnalisée pour un trader. Par exemple, sur son horizon de négociation, son niveau de risque, MM. Nous devons exclure l'arbitrage là où il n'a pas sa place. Et le commerce est un jeu humain, donc il y aura nécessairement une certaine marge d'arbitraire.
Je tiens toutefois à souligner l'hypothèse d'Avals à cet égard : toute tentative de séparer "objectivement" les contextes dus à des niveaux de bruit élevés est vouée à l'échec (ou à se transformer en crise). La formulation ne semble pas coïncider avec celle de l'auteur, qu'il corrige si quelque chose est faux.
Heureusement, il y a aussi un élément de subjectivisme dans le deuxième schéma, tout espoir pour lui :) . En revanche, dans le premier cas également, la tentation est grande de l'"améliorer" par l'optimisation ou l'ajout de paramètres (et encore, l'optimisation). Ce qui, en fait, rapproche cette approche de la seconde, du moins en ce qui concerne les râteaux et les pièges.
Je ne noterai qu'une seule chose. Dans la première approche, il est possible de vérifier l'efficacité de différents paramètres séparément. Et, si un paramètre s'avère inefficace, jetez-le pour de bon. Il est possible, par exemple, de vérifier de cette manière tous les indicateurs TA, aussi bien les classiques que les plus récents. Le travail, bien sûr, n'est pas anodin et routinier. Mais le diagnostic le fait. La première approche n'a donc pas besoin d'ajouter des paramètres. Il faut juste des paramètres, objectifs et adéquats.
Qui l'a fait ? :-)
Oui, eh bien, l'important est que vous soyez d'accord avec la classification.
Concernant la subjectivité de la seconde approche, je pense que vous dramatisez la situation. Nous disposons d'un critère tout à fait objectif pour l'algorithme d'acquisition du signal - le degré de proximité des entrées idéales. Nous pouvons simplement classer un contexte comme "bon" uniquement si nos entrées sont suffisamment proches des entrées idéales.
Le problème que nous créons pour nous-mêmes - eh bien, oui, mais au moins nous avons des entrées et des sorties clairement définies. Vous voyez, une fois, j'ai passé beaucoup de temps sur des entrées parfaites en zigzag. Et j'en suis arrivé à la conclusion qu'une telle approche ne donne aucune reconnaissance automatique du contexte "objective" (en termes de discussion actuelle) et aucune entrée-sortie "objective". Il s'avère simplement que tout algorithme réglé sur des entrées parfaites produit autant de mauvaises entrées que de bonnes. C'est la nature du marché. Peut-être n'ai-je pas trouvé le "bon" paramétrage, cependant. Si vous le trouvez, nous pourrons reprendre la discussion :).
En ce qui concerne l'optimisation, j'ai l'impression que vous la comprenez uniquement comme une optimisation dans le testeur. Oui, en effet, dans la première approche, c'est le seul moyen d'optimisation disponible.
Cependant, selon ma nouvelle conviction, plus c'est subjectif, mieux c'est :) . Votre message a donc réchauffé mon âme :) .