Il perfetto sistema di trading meccanico. - pagina 5
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3. Non è il prezzo che deve essere considerato, ma il logaritmo del prezzo.
Nei logaritmi tutto diventa più semplice e corretto.
Per piccoli cambiamenti di prezzo, non ci sarà differenza tra lavorare con il prezzo e il logaritmo,
Con grandi cambiamenti di prezzo, la differenza sarà significativa.
E potresti dare un altro suggerimento, cioè descrivere il punto 3 in modo più dettagliato (come calcolare questo logaritmo del prezzo?)
Gli indicatori autoregolanti sono un vicolo cieco. Cercherò di giustificare la mia opinione.
Ho sviluppato diversi indicatori di questo tipo, ma sembravano essere sensibili alla volatilità delle quotazioni provenienti da diverse società di intermediazione. Cioè, questi indicatori funzionano bene sui dati di una società di intermediazione e non funzionano affatto sui dati di un'altra. La cosa peggiore è che lavorano con i dati di TC. Per esempio sugli indicatori standard sullo stesso intervallo di quotazioni c'è divergenza in una società di intermediazione e non in un'altra.
La mia ricerca ha mostrato che la volatilità è il fattore principale da considerare in un indicatore di autotuning. Tuttavia, alla fine l'indicatore diventa dipendente dal modo di filtrare le quotazioni in diverse società di intermediazione e dai cambiamenti di questo metodo (che non è notificato dalle società di intermediazione).
Qui mi trovo anche di fronte al fatto che non posso "indurire" (come dice sempre Renat) l'autotuning, perché è costante (lineare), e non discreto.
Credo che l'unico modo per evitare il problema della volatilità sia ignorare i valori assoluti degli indicatori e delle quotazioni. Cioè, per prendere una decisione in MTS dovremmo usare la correlazione dei valori in una forma o nell'altra, e questo è essenzialmente il riconoscimento dei modelli.
E i parametri di filtraggio dipenderanno di nuovo dalla volatilità delle società di intermediazione... Farete un filtro per le quotazioni di NS, e poi scoprirete che la vostra società di intermediazione filtra più forte del vostro filtro, ecc.
Gli indicatori autoregolanti sono un vicolo cieco. Cercherò di giustificare la mia opinione.
Ho sviluppato diversi indicatori di questo tipo, ma sembravano essere sensibili alla volatilità delle quotazioni provenienti da diverse società di intermediazione. Cioè, questi indicatori funzionano bene sui dati di una società di brokeraggio e non funzionano affatto sui dati di un'altra. La cosa peggiore è che lavorano con i dati di TC. Per esempio sugli indicatori standard sullo stesso intervallo di quotazioni c'è divergenza in una società di intermediazione e non in un'altra.
La mia ricerca ha mostrato che la volatilità è il fattore principale da considerare in un indicatore di autotuning. Tuttavia, alla fine l'indicatore diventa dipendente dal modo di filtrare le quotazioni in diverse società di brokeraggio e dai cambiamenti di questo metodo (che non è notificato dalle società di brokeraggio).
Qui mi trovo anche di fronte al fatto che non posso "indurire" (come dice sempre Renat) l'autotuning, perché è costante (lineare), e non discreto.
Credo che l'unico modo per evitare il problema della volatilità sia ignorare i valori assoluti degli indicatori e delle quotazioni. Cioè, per prendere una decisione in MTS dovremmo usare la correlazione dei valori in una forma o nell'altra, e questo è essenzialmente il riconoscimento dei modelli.
E i parametri di filtraggio dipenderanno di nuovo dalla volatilità delle società di intermediazione... Farete un filtro per le quotazioni di National Operator, e allora apparirà che la vostra società di intermediazione filtra più intensamente della vostra.
Alla fine Expert Advisor funzionerà in modo diverso in diverse società di brokeraggio, ma redditizio in diversi modi.... Quindi, la differenza dei tassi delle diverse società di intermediazione è parte integrante del mercato e non gioca alcun ruolo nel nostro compito. Questo significa che se c'è un sistema di trading meccanico automatizzato (sistema automatico autoregolante :)) con un parametro per lavorare in una società di intermediazione redditizia, può essere non redditizio in un altro. Solo nell'altra società di intermediazione, si risintonizzerà e lavorerà di nuovo in modo redditizio.
ArtemRG 21.11.2006 14:01 ha scritto (a):
E i parametri di filtraggio dipenderanno di nuovo dalla volatilità del DC... Farai un filtro
delle quotazioni NS, e poi si scoprirà che la tua società di intermediazione filtra più forte del tuo filtro, ecc.
Sì, probabilmente il filtro dovrebbe essere impostato per una certa società di intermediazione e ancor più - per una certa coppia di valute.
Ma il nostro compito non è quello di essere pienamente universali, il compito è molto più modesto:
"Il compito: posso scrivere una funzione che esegue lo storico di un mese una volta al giorno e imposta il numero ottimale per il parametro Stop Loss?
E LA COSA PIÙ GRANDE: posso usare questa funzione per controllarla nel tester? Il tester funzionerà? Risulta che deve cambiare il parametro di stop per un nuovo giorno ogni giorno nel modo tester, è possibile? Se risolviamo questo problema, il resto è la ciliegina sulla torta".
Per creare un sistema adattivo universale (se è possibile) dovremo analizzare un'enorme quantità di parametri, e non solo la "rumorosità" di un singolo giorno. E richiederà anche una discreta quantità di tempo e una notevole quantità di teste intelligenti, - di conseguenza un costo considerevole. Ma in questo caso tutto è molto più modesto. Per ora abbiamo solo bisogno di scrivere un tester nell'EA che analizzi solo un parametro.
Unisciti a noi per scrivere il codice - soprattutto perché hai molta esperienza in questo!
Un altro argomento a favore di questo approccio è l'assunzione che gli EAs adattati alla storia per la prima volta (anche se non per un lungo periodo) commerciano in modo abbastanza redditizio. Penso che il campionato possa servire come esempio - all'inizio c'erano EAs molto più redditizi (mi sembra che questo fosse dovuto al fatto che erano adattati alla storia)
Prima di scrivere un EA con un tester all'interno, prova a verificare questa ipotesi manualmente. Supponiamo che per ognuno degli ultimi 10 mesi proottimizzi qualche EA sui 6 mesi precedenti e riporti il risultato.
Se solo fosse così semplice...
Un altro argomento a favore di questo approccio è l'assunzione che gli EAs adattati alla storia all'inizio (anche se non per molto tempo) commerciano abbastanza proficuamente. Penso che il campionato possa servire come esempio - all'inizio c'erano EAs molto più redditizi (mi sembra che questo fosse dovuto al fatto che erano adattati alla storia)
Sono completamente d'accordo.
Un altro argomento a favore di questo approccio è l'assunzione che gli EAs adattati alla storia per la prima volta (anche se non per molto tempo) commerciano abbastanza proficuamente, un esempio che penso possa essere il campionato - all'inizio c'erano molti EAs più redditizi (penso che questo fosse solo dovuto al fatto che erano adattati alla storia)
Prima di scrivere un EA con un tester all'interno, prova a verificare questa ipotesi manualmente. Supponiamo che per ognuno degli ultimi 10 mesi proottimizzi qualche esperto sui 6 mesi precedenti e riporti il risultato.
Se solo fosse così semplice...
Chi lo farebbe? (in modo che nessuno perda tempo)
Devo dirvi subito io stesso che non sono riuscito a realizzare il principio descritto finora. Non posso ancora conquistare MQL :).
l'idea è in fase di sviluppo per le 4 ed è la seguente, prima abbiamo bisogno di una linea di tendenza ben filtrata, ma non in ritardo come la MA. Per esempio possiamo prendere la FATL di Kravchuk, poi si calcola la sua derivata e la seconda derivata, cioè l'accelerazione e il jerk.
Se sia l'accelerazione che il jerk sono maggiori di zero (eventualmente introducendo anche qualche delta per i falsi segnali), compriamo; se sia l'accelerazione che il jerk sono minori di zero
, vendiamo.
Ma allo stesso tempo ci saranno ancora molti falsi segnali. Per filtrarli, suggerisco una condizione - la linea di tendenza selezionata (ad esempio, FATL) è maggiore del frattale nella direzione necessaria, ma in un time frame più piccolo.
Uscendo da una posizione utilizzando un trailing stop, lo stop loss all'entrata nella posizione è uguale alla dimensione media di una candela con le ombre per le ultime 24 ore nel time frame desiderato.