Il mercato è un sistema dinamico controllato. - pagina 237
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È vero,non c'è alcun beneficio in queste previsioni. --- È vero ;)))
Un sacco di opzioni, ma nessuna di esse è utile. E se sono inutili, perché diavolo abbiamo bisogno di così tante opzioni?
Di per sé questo tipo di previsione non è necessario, non a causa della non stazionarietà del mercato ecc., ma perché l'obiettivo non è quello di prevedere il prezzo ma di ottenere un profitto. Ma queste regole possono anche far parte della strategia.
Per esempio, lasciamo che il prezzo sia ora 1,3000. La previsione: il prezzo raggiungerà il livello di 1,3100 prima di 1,2800 con la probabilità di 0,75. Cioè, se impostiamo una cifra di Take Profit e uno Stop Loss di 2, il Take Profit si attiverà due volte più spesso. C'è tutto in questa previsione e anche la probabilità sembra essere nella nostra direzione. Tutto tranne i profitti. Il modello dovrebbe essere tale da avere un vantaggio statistico e l'obiettivo della previsione sarà esso, non il prezzo. Cioè prevediamo che il nostro modello/sistema abbia un vantaggio statistico e su una serie di trade abbiamo un'alta probabilità di realizzare un profitto.
Per esempio, abbiamo un sistema con tp=sl rigido. Sui test, probabilità tp=0,55, sl=0,45. MO=0,1. L'obiettivo della previsione è che questo MO rimanga positivo. Anche se possiamo dire che la probabilità di tp rimarrà >0,5
p.s. Non commercio questi sistemi))
C'è una probabilità di precipitazioni.
Sì, perché è un evento binario (o c'è o non c'è) e l'unica informazione è la probabilità. I previsori non hanno un posto dove andare)) E per la temperatura, si applica la matrice standard degli intervalli di confidenza. Il previsore sceglie il livello di probabilità della previsione, per esempio 0,9. Poi usa il suo modello di previsione per ottenere la distribuzione di probabilità e seleziona i limiti dell'intervallo in modo che la probabilità totale di entrare in questo intervallo sia 0,9. Otteniamo solo i limiti superiore e inferiore dell'intervallo. Questo è l'intervallo di temperatura previsto
Provando.
Una previsione per qualsiasi sistema dinamico controllato è un'informazione per valutare la situazione - niente di più, ma niente di meno.
Allo stesso tempo, la fase di valutazione della situazione è direttamente seguita dalla fase di decisione, per cui la previsione è interessante non nel senso di come finiranno le cose, ma solo nel senso di ciò che è iniziato.
Da qui, la conseguenza: non ha senso usare il risultato della previsione per determinare i valori di TR e SL, ma è stupido non usarlo quando si prendono decisioni sull'apertura o la chiusura di posizioni.
Per stravolgere Carl Clausewitz, provo a citarlo: "...La scienza militare non deve accompagnare il comandante direttamente sul campo di battaglia, deve solo prepararlo a quella battaglia...". Qualcosa di simile (:
non ci sono previsioni separate al punto di ingresso, ecc. C'è un sistema - un algoritmo che può dare un vantaggio statistico. Quando si entra nel mercato, si fa una previsione/scommessa che questo algoritmo continui a fare profitti (ha un vantaggio statistico). Non sono necessarie previsioni separate in altri punti. Sono solo una conseguenza della previsione di cui sopra.
Per esempio, un pescatore sa che un'esca particolare, un metodo di aggancio del pesce, ecc. gli dà la possibilità di catturare abbastanza pesci per coprire la testa la maggior parte del tempo. E non ha bisogno di prevedere nulla in ogni singolo lancio del carro)). Pesca stupidamente e cambia i suoi metodi se smettono di funzionare. Cosa prevede? Niente. Anche se reagisce in dinamica, non secondo l'algoritmo - lancia, aspetta 2 minuti, tira fuori)).
Non necessariamente a voi. Più al previsore in generale. Più precisamente, il previsore che molto spesso, dentro e fuori posto, ripete come un mantra "probabilità-probabilità-probabilità-probabilità...".
Non riveli la relazione funzionale di F(). Non pensi che io stia cercando di tirarlo fuori... no. Ma sospetto, (e qualcosa mi dice ;)) che è una regressione... e che...
È un modello ben noto. È noto da molto tempo. Se ne è parlato molto dagli anni '60, considerato su e giù. Funziona nelle sezioni a moto costante. I problemi sorgono quando la tendenza cambia. Soprattutto nella modalità di commutazione. Molti lavori sono stati dedicati a questo problema. Ma non c'è una soluzione soddisfacente fino ad ora. Così, i limiti del suo lavoro soddisfacente sono noti.
Ma c'è una sfumatura. Se il vostro modello non funziona con le probabilità, allora non c'è motivo di parlare di probabilità sulla base del vostro modello. A meno che non si calcoli post factum la frequenza del risultato del modello in qualche regione compatta. Ma queste sono, in generale, stampelle.
Non vedo un problema di regressione. È conveniente e universale - è adatto a qualsiasi funzione. Il problema non è la regressione, ma i dati di input e di output. Se l'input e l'output è il prezzo (autoregressivo), niente funzionerà. Il prezzo non dipende da se stesso. Ecco perché ci sono così tanti tentativi falliti di creare modelli di mercato con un solo input: il prezzo e i suoi indicatori. È necessario selezionare gli input che influenzano il prezzo, cioè andare oltre le quotazioni e i loro indicatori. Per esempio, il prezzo delle azioni è sceso alla notizia delle perdite di una società, cioè le perdite hanno colpito il prezzo delle azioni e non quello che il prezzo stava facendo prima. La redditività di un'azienda dipende dalla sua performance economica. Anche se le singole aziende hanno le loro ipotesi private sulla loro redditività (perdite di contratto, ecc.), il settore economico o l'intera economia è abbastanza ben previsto dai modelli di regressione.
Il vantaggio statistico si ottiene solo in una serie di scambi. Per questo ci devono essere chiare condizioni di partenza per aprire e chiudere una posizione in tempo, non importa se è redditizia o meno. Chiunque abbia giocato a poker nei tornei mi capirà. Sulla distanza la matematica gioca un ruolo importante. Anche una serie di piccole perdite sono superate da grandi vittorie con un significativo accumulo di profitti. È lo stesso nel mercato. È solo importante scegliere la giusta fascia di prezzo in cui si può operare. Il TF non è importante. La fascia di prezzo e l'analisi dei prezzi per l'entrata e l'uscita sono importanti. E la disciplina, naturalmente. All'inizio non era così facile chiudere i trade perdenti. I trade in perdita sono inevitabili in qualsiasi TS e dovrebbero essere trattati come un elemento di questo TS.
Non riveli la relazione funzionale di F(). Non pensate che io stia cercando di prenderlo in giro - no. Ma sospetto (e qualcosa mi dice ;)) che è una regressione... e che...
Perché dovrebbe essere una regressione? Curvafitting di nuovo...
Sì, perché è un evento binario (o è o non è) e l'unica informazione è la probabilità.
Perché questa regressione? Curvafitting di nuovo...
Cosa ci impedisce di fare un TS che funzionerà solo con la probabilità? Capisco che sia un po' macchinoso, ma questo non lo rende impraticabile.Va bene se funziona.
Avals:
Forse solo per i sistemi fissi di stop and take si può parlare di frequenze e previsioni. La maggior parte dei sistemi non sa in anticipo dove sarà l'uscita e quindi scommette su un evento di mercato diverso ogni volta.
Lo sto provando.
Una previsione per qualsiasi sistema dinamico controllato è un'informazione per la valutazione della situazione - niente di più, ma niente di meno.
Allo stesso tempo, la fase di valutazione della situazione è direttamente seguita dalla fase del processo decisionale, per cui la previsione è interessante non nel senso di come le cose finiranno, ma solo nel senso di ciò che è iniziato.
Da qui, la conseguenza: non ha senso usare il risultato della previsione per determinare i valori di TR e SL, ma è stupido non usarlo quando si prendono decisioni sull'apertura o la chiusura di posizioni.
Per stravolgere Carl Clausewitz, provo a citarlo: "...La scienza militare non deve accompagnare il comandante direttamente sul campo di battaglia, deve solo prepararlo a questa battaglia...". Qualcosa di simile (:
Beh, in generale, ponendo la mia domanda, mi aspettavo di sentire una risposta non per UDF, ma per gli oppositori di UDF, o meglio, nemmeno oppositori di UDF, ma solo sostenitori della visione comune del mercato come un fenomeno casuale, soggetto al concetto probabilistico.
.
Nel mio approccio [Mercato - UDS], un sistema di tracciamento è lo strumento ottimale per rilevare la struttura di un movimento. Così, già nel processo di identificazione della struttura, si forma un vettore di stato UDS. TS in relazione a UDF è una sovrastruttura, e qui è abbastanza naturale e legittimo utilizzare il vettore di stato UDF per formare l'uscita TS.
Capisco che un'immagine esplicativa chiara, che dimostri in modo compatto l'essenza, sarebbe appropriata qui.
Non vedo un problema di regressione. È conveniente e versatile - adatto a qualsiasi funzione. Il problema non è la regressione, ma i dati di input e di output. Se l'input e l'output è il prezzo (autoregressivo), niente funzionerà. Il prezzo non dipende da se stesso. Ecco perché ci sono così tanti tentativi falliti di creare modelli di mercato con un solo input: il prezzo e i suoi indicatori. È necessario selezionare gli input che influenzano il prezzo, cioè andare oltre le quotazioni e i loro indicatori. Per esempio, il prezzo delle azioni è sceso alla notizia delle perdite di una società, cioè le perdite hanno colpito il prezzo delle azioni e non quello che il prezzo stava facendo prima. La redditività di un'azienda dipende dalla sua performance economica. Anche se le singole aziende hanno le loro ipotesi private sulla loro redditività (perdite di contratto, ecc.), il settore economico o l'intera economia è abbastanza ben previsto dai modelli di regressione.
Questo schema è più complicato di quello autoregressivo, ma è abbastanza adatto per i test tradizionali e l'ottimizzazione, quindi i risultati saranno abbastanza chiari.
Di per sé, una tale previsione non è necessaria, ma non a causa della non stazionarietà del mercato, ecc., ma perché lo scopo non è quello di prevedere il prezzo, ma di ottenere un profitto. Come parte della strategia, queste regole potrebbero essere in vigore.
Per esempio, lasciamo che il prezzo sia ora 1,3000. Previsione: il prezzo raggiungerà 1,3100 prima di raggiungere 1,2800 con probabilità 0,75. Cioè se impostiamo una cifra di take profit e uno stop loss di 2, allora il take profit si attiverà due volte più spesso. C'è tutto in questa previsione e anche la probabilità sembra essere nella nostra direzione. Tutto tranne i profitti. Il modello dovrebbe essere tale da avere un vantaggio statistico e l'obiettivo della previsione sarà esso, non il prezzo. Cioè prevediamo che il nostro modello/sistema abbia un vantaggio statistico e su una serie di trade abbiamo un'alta probabilità di ottenere un profitto.
Per esempio, abbiamo un sistema con tp=sl rigido. Sui test, probabilità tp=0,55, sl=0,45. MO=0,1. L'obiettivo della previsione è che questo MO rimanga positivo. Anche se possiamo dire che la probabilità di tp rimarrà >0,5
p.s. Non commercio questi sistemi))
Lo si sente spesso dagli analisti ("... ilprezzo raggiungerà il livello di 1.3100 prima del livello di 1.2800con la probabilità 0.75...").
Ma chi, come, quando ha calcolato queste probabilità? Nessuno fa mai questi calcoli di probabilità!!! In questi casi è opportuno parlare non di probabilità di movimenti di prezzo, ma delle aspettative dell'analista o dell'influenza mirata sul pubblico. Cioè, la sostituzione di nozioni è fatta qui - o per incomprensione, o per ingannare deliberatamente il pubblico.
ecc.