Pas le Graal, juste un ordinaire - Bablokos ! !! - page 278
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J'ai examiné les métiers d'Alexander et de Joker, ainsi que celui de Seka. Les transactions d'Alexander se déroulent comme il l'a écrit : "Dessinez n'importe quel spread, stabilisez le canal équidistant du spread en choisissant les instruments et leurs indices de volume. En haut du canal - vendre, en bas - acheter, toute la sagesse.
Mes amis, expliquez ce point.
Lorsque nous traçons l'écart par rapport aux prix et que nous trouvons des coefficients à l'aide d'une simple régression linéaire, ces coefficients reflètent le nombre de lots pour constituer l'écart.
Comment convertir en lots si par exemple on prend log(EURGBP) = log(EURUSD) - log(GBPUSD) ou pour un spread de la forme Yi=Xi*Xi ?
hrenfx écrit que nous devons convertir les ratios en un système de lot en divisant par les fonds libres nécessaires pour ouvrir 1 lot. Je ne comprends pas pourquoi
Mes amis, expliquez ce point.
Lorsque nous traçons l'écart par rapport aux prix et que nous trouvons des coefficients à l'aide d'une simple régression linéaire, ces coefficients reflètent le nombre de lots pour constituer l'écart.
Comment convertir en lots si par exemple on prend log(EURGBP) = log(EURUSD) - log(GBPUSD) ou pour un spread de la forme Yi=Xi*Xi ?
hrenfx écrit que nous devons convertir les ratios au système de lot en divisant par les fonds libres nécessaires pour ouvrir 1 lot. Je ne peux pas comprendre pourquoi
c'est une approche très impolie et inefficace !
par exemple, un courtier comme activetrades a une marge de 1:25 pour les paires en francs.
je pense qu'il est évident qu'avec cette approche la sélection des lots pour les paires de francs serait une grande distorsion avec 1:100 pour le reste.
vous ne devez pas calculer les lots sur la base de la marge ; il est bien mieux de le faire sur la base de la valeur des positions et c'est ainsi que cela se passe :
1. nous calculons la somme des produits des prix de clôture sur la valeur du contrat par le module du coefficient de régression
2. calculer le multiplicateur du volume comme un rapport entre la valeur souhaitée du portefeuille et le montant ci-dessus
3. normaliser les lots (transformer les racines en lots) en utilisant un multiplicateur et un arrondi
il peut exister d'autres méthodes de rationnement des lots, par exemple pour un canal de volatilité donné.
mais vous devez alors considérer que les pics de volatilité peuvent être plus élevés pour les instruments non compressés et plus faibles pour les instruments compressés.
Les logarithmes de prix sont une perversion académique inutile.
voici une autre citation : la ligne rouge est le canal de nekoll. la ligne verticale gauche - ouverture du trade, la ligne verticale droite - fermeture. comment construit-il le canal ?
il a pu le capter manuellement et c'est pourquoi l'écart est aussi tordu qu'un poker, mais il est plus probable qu'il l'ait capté avec l'indicateur de leonid.
mais c'est absolument sans importance car il existe un million et demi de pâtes à tartiner différentes pour tous les goûts.
On dirait que les lignes de canal sont lissées par un certain coefficient reporté d'une moyenne mobile ou peut être l'ATR de la moyenne.
J'ai regardé les transactions d'Alexander, de Joker et de Seka. Les transactions d'Alexander apparaissent comme il l'a écrit : "Dessinez n'importe quel canal équidistant de spread et de spread stabilisé en choisissant des instruments et leurs indices de volume. En haut du canal - vendre, en bas - acheter, c'est toute la sagesse.
Il ne reste plus qu'à résoudre le problème de la propagation de la propagation et de sa renaissance en une tendance.
Faire la moyenne d'un écart déchiré est une tâche très ingrate.
vous devez changer les instruments et les volumes sélectionnés, parfois plusieurs fois.
il vaut mieux trader les tendances directionnelles sur les spreads que la réversion moyenne, comme il a été dit à plusieurs reprises
traiter les volumes en positionnant artificiellement le canal est pire qu'un prêt hypothécaire sur devises
lire le fil de discussion...
j'ai trouvé la citation suivante :
hrenfx a donné au graphique une propriété telle que la faible dispersion. quelle propriété dois-je réellement donner au graphique ?
minimiser la dispersion est une chose très relative et n'est pas toujours utile
En général, le critère d'optimisation peut être quelconque et il n'existe pas de méthode "correcte".
Tout dépend du modèle que vous allez échanger.
si l'on veut s'affranchir de la volatilité, il est logique de la freiner, en superposant la corrélation négative dans le portefeuille
puis, par exemple, en construire un à court terme avant la grande nouvelle et monter en force
il est possible de replier la corrélation positive et de comprimer la tendance sur l'intervalle d'optimisation pour le trading de rebond.
vous pouvez définir le mouvement initial avec la fonction asymétrique et attendre la phase de correction
Vous pouvez tout ignorer et construire un tas d'écarts en les filtrant sur l'avant comme un Joker au second avènement.
vous pouvez pyramider en dur les éléments de la diffusion comme Saint Nicolas à l'époque pré-apostolique
c'est-à-dire que pour différents modèles, il y aura différentes fonctions cibles et différents critères d'optimisation.
.... avec mes respects, votre expert mimidien du soir
C'est une approche très impolie et inefficace !
par exemple, un courtier comme activetrades a une marge de 1:25 sur les paires en francs.
il est clair qu'avec cette approche la sélection des lots pour les paires de francs sera une grande distorsion à 1:100 pour le reste
vous ne devez pas calculer les lots sur la base de la marge ; il est bien mieux de le faire sur la base de la valeur des positions et c'est ainsi que cela se passe :
1. nous calculons la somme des produits des prix de clôture sur la valeur du contrat par le module du coefficient de régression
2. calculer le multiplicateur du volume comme un rapport entre la valeur souhaitée du portefeuille et le montant ci-dessus
3. normaliser les lots (transformer les racines en lots) en utilisant un multiplicateur et un arrondi
il peut exister d'autres méthodes de rationnement des lots, par exemple pour un canal de volatilité donné.
mais dans ce cas, nous devons tenir compte du fait que les pics de volatilité peuvent être plus élevés pour les instruments non compressés, et plus faibles pour les instruments compressés.
Les logarithmes de prix sont une perversion académique inutile.
Je peux vous montrer un exemple ?
Et voilà.
double total_value=0; // зануляем объем
for(int i=0; i<total; i++) // перебираем все инструменты
total_value += closing[i] * ContractValue(SYMBOLS[i],limit_time,timeframe) * MathAbs(LOTS[i]); // считаем объем для i-ого инструмента, ContractValue - функция оценки контрактов
if(total_value==0) { Alert("Incorrect volume scaling!"); error=true; first_run=false; return; } // сообщаем об ошибке если ноль, мало ли
scale_volume=portfolio_value/total_value; // определяем множитель
for(int i=0; i<total; i++) // снова перебираем все инструменты
LOTS[i]=NormalizeDouble(LOTS[i]*scale_volume,lots_digits); // рассчитываем лоты
transcendreamer:
Mais il s'avère alors que nous ramenons linéairement tous les coefficients de régression à la valeur du portefeuille par le biais du coefficient échelonné. Mais si je comprends bien, l'idéal est que le graphique des actions soit aussi proche que possible du graphique synthétique, ce qui n'est pas le cas avec cette approche.
En termes généraux, la formule d'équitabilité pour 3 actifs :
equity=Volume[1]*Prix[1]*Coût de 1 lot+ Volume[2]*Prix[2]*Coût de 1 lot+ Volume[2]*Prix[2]*Coût de 1 lot
Alors que le graphique synthétique dans le cas d'une régression linéaire simple
spread= a*Price[1]+b*Price[2]+c*Price[3]
I.e.
Volume[1]=a/(Coût d'un lot du ticker 1)
Volume[2]=b/(Coût d'un lot du ticker 2)
Volume[3]=c/(Coût d'un lot du ticker 3)
Mais cela suppose que nous ayons recherché la régression Prix[1]=b/a*Prix[2]+c/a*Prix[3].
Et si nous ne prenons pas le prix pur, mais le décomposons en une base de fonctions, dans sa forme la plus simple (base {x;sinx}) Prix[1]=A(Prix[2]+a*sin(2*PI*b*Prix[2]))+B(Prix[3]+c*sin(2*PI*d*Prix[3])
(Il n'est pas important maintenant de savoir comment trouver les coefficients optimaux a,b,c,d pour une telle fonction, mais l'approche elle-même est intéressante).
Maintenant, afin d'équilibrer les téléscripteurs, nous devons amener les coefficients de façon non linéaire pour aller vers les lots :
Volume[2]=A(Prix[2]+a*sin(2*PI*b*Prix[2]))/(Coût d'un lot de téléscripteur 2)
Volume[3]=B(Prix[3]+c*sin(2*PI*d*Prix[3]))/(Coût d'un lot du ticker 3)
C'est-à-dire que les coefficients ne sont pas constants et qu'il est nécessaire de rééquilibrer les volumes en permanence lorsque les prix changent.
Veuillez me dire où je me trompe.
Et comment trouver des coefficients dans les lots pour ouvrir une position pour les spreads, où différentes dépendances fonctionnelles pas toujours linéaires ont été recherchées ?
Ou bien ne nous soucions-nous pas de la dépendance fonctionnelle elle-même (elle peut être n'importe quoi) et les coefficients de régression A,B sont traduits linéairement dans le système de lot via la réduction de la valeur du portefeuille (et de la valeur du lot) ?
kirill_K:
...
Non, ce n'est pas vrai, j'utilise un seul multiplicateur d'échelle pour tous les ratios de régression, ainsi les ratios de lot correspondent aux ratios d'origine autant que possible, les écarts ne sont que des erreurs d'arrondi à 0,01 (lot minimum), alors que LOT[i] = ROOT[i] * scale_volume, où LOT[i] est le yième lot, ROOT[i] est la yième racine, scale_volume ne viole pas la structure des ratios, Théoriquement, bien sûr, on peut sélectionner des lots pour "deviner" la phase du marché et améliorer le portefeuille, mais dans ce cas le modèle de régression perd son sens, il vaudrait mieux analyser les instruments séparément, ce serait une variante du trading multi-instrumental, qui fait aussi partie de l'approche portefeuille, mais d'une autre branche.
transcendantal,
Vous et moi avons juste des perceptions différentes des synthétiques. En général, j'ai compris comment travailler avec les coefficients dynamiques.
J'ai exécuté le code de Portfolio Optimizer (bien que je n'aie jamais écrit en MQL). Votre formule synthétique est identique à celle d'Equity (sauf pour les arrondis) et la régression est construite à partir des données d'Equity. Et la formule synthétique comporte déjà un lot de conversion viaContractValue pourprofit[i].
Mais nous pouvons ajouter des dépendances stochastiques et divers cycles, etc. à la formule synthétique si nous le voulons, et ces dépendances ne sont pas toujours linéaires. En général, nous devons trouver les caractéristiques de la formule synthétique qui nous permettent de rester à l'écart le plus longtemps possible. En construisant une régression linéaire simple, notre chaîne (décrite par la variance) s'effondre rapidement, car elle est influencée par des composants non pris en compte de la formule synthétique, de sorte que l'erreur s'accumule rapidement. Vous avez donc une mise en œuvre d'un cas particulier.
Dans tous les cas, je vous remercie de vos commentaires.
J'ai une version bêta ici - ))))