Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1151
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OOOOO E eu vim no outro dia não há nenhum tópico. Acho que não vou perturbar as mentes inflamadas, elas estão a trabalhar nisso......
E depois, eis que é para cima. Eu entrei, e aqui estão os burgueses... ugh...... Eh.... eles venderam a mãe Rússia..... Vergonha para si!!!!!!!
Naturalmente isto é uma brincadeira!!!!!!!
como escrever corretamente o iCustom para o ZigZag para dar valores de extrema?
escreve aqui:
https://www.mql5.com/ru/forum/160683
Apesar da uniformidade da sua abordagem ao cálculo de sharps para activos e carteiras, não estou preparado para o transferir para TCs individuais. Eu acredito que o TS não é de forma alguma um portfólio, mas apenas uma possível parte dele.
Não se trata sequer do sharpe em si, mas da abordagem imposta onde, em vez do meu TS, tenho de considerar um obscuro, onde muitas transacções podem ser artificialmente coladas numa só transacção e podem ser acrescentadas transacções nulas inexistentes no processo. E é só porque "tem de ser assim".
Para mim, sharpe é uma característica da distribuição dos lucros das negociações, que mostra o significado estatístico da diferença entre o lucro médio e zero. Em um caso em que o número de negociações em um TS pode variar tanto, o sharpe terá que ser modificado. Para fazê-lo, precisamos subtrair um valor como k/sqrt(n), onde n é o número de negócios. A questão é que com o aumento do número de negociações, um intervalo de confiança para a expectativa matemática é reduzido e isso pode compensar, até certo ponto, a diminuição do valor do Sharp habitual com o aumento do número de negociações. Se o número de negócios não saltar muito, então essa correção não afeta a otimização e, portanto, o Sharpe padrão pode ser usado.
Tudo bem, o Sharpe Ratio é mais para portfólios do que para TS separados e ninguém obriga a usá-lo ou não como métrica, há muitas outras métricas e você pode inventar as suas próprias, elas não são piores
Bem, experimenta...
A propósito, adicione mais preditores, acho que os padrões de velas o ajudarão a filtrar, você também pode entrar não imediatamente pelo sinal, mas através de um candelabro com algum tipo de confirmação, por exemplo
Eu não acho... Eu não vejo nenhum poder de previsão na sua série, mas se você misturar com outras características você recebe algo como "sopa de machado")
Não tão bom até agora... Não encontrei nenhum poder de previsão nas suas próprias filas, e se o misturar com outras características, é como uma "sopa de machado"))
Olhei para os dados que te enviei e não me parece bem...
Realmente um pouco minucioso, provavelmente algum lugar cometeu um erro ao escrever o código.
Dei uma vista de olhos nos dados que te enviei e parece que algo está errado...
É mesmo uma confusão, devo ter cometido um erro algures quando escrevi o código.
Seria interessante colocar o problema de forma mais geral, suponha que haja alguma matriz de dados, séries vetoriais divididas em Lern e teste, alguém soletrou algo no Lern e jogou algumas séries no teste, quero avaliar o valor dos dados para o comércio nesta série, para o seu sistema.
Se minha estimativa estiver correta, eu usaria dados brutos e depois compraria de algumas corretoras (bancos, fundos de hedge) a mesma quantidade de dados brutos e os usaria em meus modelos, se não for lucrativo comercializá-los (a menos que eu tenha condições para isso). Portanto, estou interessado em encontrar um algoritmo sensato para verificar a utilidade de algumas séries para a negociação, um procedimento formal claro e uma série de métricas.
Suponha que haja uma matriz de dados, uma série vectorial dividida em um lorn e um teste, alguém escreve algo no lorn e gera uma série no teste, você precisa estimar o valor de negociação dos dados desta série para o seu sistema.
Se alguém adivinhou que o algoritmo já produziu um "mercado de previsão fraco", então devemos indicar que este é um "mercado de previsão fraco" e algumas instituições sérias (bancos, fundos hedge) compram em massa as previsões "subspread" que não seriam rentáveis para negociar ou não teriam condições para isso e as utilizam em seus modelos (até que sejam úteis). Portanto, estou interessado em encontrar um bom algoritmo para verificar a utilidade de algumas séries para a negociação, um procedimento formal claro e uma série de métricas.
Não sei bem porquê... Existem algoritmos de "seleção futura" que resolvem o problema de separar os preditores úteis do ruído