Uno studio sull'applicabilità della martingala utilizzando simulazioni del gioco della moneta - pagina 3
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Ora che l'ho scritto, ne scriverò ancora. Perché so che la teoria della probabilità non si applica al mercato? Ho controllato. Ho scritto un Expert Advisor su input casuali. Prendere e fermare sono uguali. Ottengo il rapporto 50/50 di trade redditizi e perdenti. ) Ma la prima metà del tempo l'Expert Advisor perdeva costantemente e la seconda metà guadagnava. Alla fine il profitto era 0. Il saldo avrebbe dovuto essere uguale a zero.
Il compito è quello di analizzare l'applicabilità, l'utilità (o di capire la sua assenza) del metodo martingala - è inteso come aumentare diversamente le puntate in caso di sconfitta, e tornare a quella iniziale in caso di vittoria.
Con l'aiuto di simulazioni del gioco si può chiaramente, da un punto di vista pratico, trovare l'aspettativa matematica, cioè il profitto (e altre proprietà) senza formule complicate, ecc.
Inoltre, fa meraviglia che nei giochi d'azzardo le case da gioco permettano di aumentare la puntata un certo numero di volte. La domanda è: perché? Quindi funziona in qualche modo, e si può usare per ottenere un vantaggio?
L'obiettivo è quello di dare un senso a tutto questo. Mi sento più a mio agio a scrivere in Java, stenderò il codice, ma non è complicato, e non dovrebbe essere troppo difficile da capire. Inoltre, naturalmente, posterò una descrizione della simulazione e i risultati.
Spiegazione - per una stima più chiara della varianza/mat aspettativa usiamo il conteggio delle iterazioni per il conteggio delle ripetizioni, con l'output dei risultati di ogni ripetizione separatamente.
Se volete capire qualcosa, scrivete i vostri codici direttamente in MQL5, e il tester mostrerà immediatamente tutti i vostri errori. La simulazione non funziona nel mercato.
E iniziare con una moneta curva, il mercato non è esattamente un processo casuale dopo tutto.
Ora che l'ho scritto, ne scriverò ancora. Perché so che la teoria della probabilità non si applica al mercato? Ho controllato. Ho scritto un Expert Advisor su input casuali. Prendere e fermare sono uguali. Ottengo il rapporto 50/50 di trade redditizi e perdenti. ) Ma la prima metà del tempo l'Expert Advisor perdeva costantemente e la seconda metà guadagnava. Il profitto totale era 0. Il saldo avrebbe dovuto essere in bilico vicino allo zero in teoria.
Ma perché dovrebbe oscillare vicino allo zero? Questa è esattamente la varianza che dovrebbe avere. Esatto, l'aspettativa è zero, la varianza è grande, cioè ci potrebbero essere lunghi tratti di profitto/perdita.
Cerchiamo di trarre alcune conclusioni. Dal momento che il piano è quello di rendere tutto il più pratico possibile, è necessario pensare a dove nella vita reale si può giocare e soprattutto quante scommesse/transazioni/qualsiasi altra cosa si può fare in un anno. È molto importante pensare in termini di tempo specifico, nella vita reale non esiste l'infinito e ci sono molte limitazioni. Non so dove sarebbe possibile farlo, ma immaginiamo che sia possibile fare una puntata ogni 10 secondi. Non credo che sarebbe possibile farlo più spesso nella vita reale. Quante partite giocate all'anno allora? Calcoliamo - 6 per un minuto - è 6*60=360 per ora - è 360*24=8640 per giorno - è 8640*365=3153600 per anno. Assumeremo che non c'è modo di aggirare questo limite.
Ma dovremmo essere pronti per una serie di 32 perdite, che, come abbiamo visto, sono apparse a 100 milioni di iterazioni. Potremmo, naturalmente, optare per un numero più basso (ad esempio 28), ma allora la probabilità che ciò accada non sarebbe vicina allo zero, sarebbe una questione di fortuna, e abbiamo bisogno di una garanzia. Bene, calcoliamo il bankroll per resistere.
Sono 858.993.471,8 - 850 milioni, e questo con una puntata iniziale di 0,1 dollari. Va bene, diciamo che abbiamo quasi un miliardo di dollari. Vediamo quanto possiamo guadagnare in un anno, possiamo fare 3 153 600 scommesse a 0,1 dollari, l'aspettativa da ogni transazione abbiamo capito 0,05 dollari a questo tasso, contare, e risulta = 157 860 dollari netti! Sì, infatti, si può quasi garantire di guadagnare così tanto. Ma aspetta, quanto è l'1% di un miliardo? 10 milioni di dollari! In breve, se è possibile investirlo allo 0,01% (un centesimo di percentuale) sarà quasi altrettanto in profitto. Penso che ci siano probabilmente opzioni almeno allo 0,1 per cento.
Se volete capirlo, scrivete i vostri codici direttamente in MQL5, e il tester vi darà subito tutti i vostri errori e malintesi. La simulazione non funziona nel mercato.
E iniziare con una curva di una moneta, il mercato non è esattamente un processo casuale dopo tutto.
Il programma qui non è così complicato, tutti possono fare simulazioni simili nel loro linguaggio di programmazione preferito, non è così importante qui.
La persona che sostiene che Martin è l'inevitabile scarico sta quindi automaticamente affermando inequivocabilmente che l'anti-Martin è l'inevitabile profitto (leggi: il Graal).
Se qualcuno sa dove sto sbagliando qui - punta il dito, per favore...
La persona che sostiene che Martin è l'inevitabile scarico sta quindi automaticamente affermando inequivocabilmente che l'anti-Martin è l'inevitabile profitto (leggi: il Graal).
Se qualcuno sa dove sto sbagliando qui - punta il dito, per favore...
Un errore nella comprensione di Anti-Martin. Anti-martin è cosa?
Questa è la diminuzione del lotto dopo un trade perdente, o
È la posizione opposta a quella di scambio con Martin?
abbiamo due variabili binarie, cioè 4 opzioni, e solo una di esse è Martin, presumibilmente le altre 3 sono Anti-Martin.
Una persona che sostiene che Martin è uno scarico inevitabile sta automaticamente affermando inequivocabilmente che l'anti-Martin è un profitto inevitabile (leggi: il Graal).
Se il vostro anti-martin è dotato di anti-spread, anti-commissione e slittamento positivo
Se il vostro anti-martin è dotato di anti-spread, anti-commissione e slittamento positivo
Yyyyyesssssssss.