Você pode sugerir um bom conselheiro? - página 2
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Como classificar 'livre' pela popularidade?
Há tantos EAs no mercado, mesmo alguns para testar...
Eu gostaria de saber quais são as mais populares. Vamos testá-los.
EUR/USD
Quem usa quais Expert Advisors?
A resposta a esta pergunta é óbvia: todos usam o Expert Advisor que ele ou ela mais entende.
Em outras palavras, não é uma questão de se um EA é bom ou ruim, mas de onde as mãos e a cabeça do usuário estão crescendo.
Eu, por exemplo, não posso dançar, o que significa que meu escroto me impede sistematicamente de dançar. Mas isto não significa que a coreografia seja uma porcaria, significa que sou uma bailarina de sucção.
É o mesmo em algotrading. Não há maus conselheiros, mas há dançarinos de merda.
Os iniciantes, ou seja, aqueles que não têm nenhuma competência em matéria de comércio não só automatizado, mas até mesmo de comércio manual, preferem usar Expert Advisors com martin. A razão é simples: o equilíbrio parece estar crescendo sistemática e automaticamente, enquanto a probabilidade de perdas parece insignificante. E continua até ficar claro que uma probabilidade insignificante pode acabar com um grande depósito insignificante e é obviamente tolo negligenciar esta pequena probabilidade. E este processo não pode ser controlado pela presença de martin no algoritmo, porque o martin não proporciona nenhuma gestão de risco, deixando o assunto à deriva.
Assim, ao pisar em um ancinho, a competência aumenta gradualmente, e você entende que o risco também é possível de administrar, mas você precisa saber como fazê-lo. Neste ponto, começa a busca de informações sobre gestão de risco. E, o arsenal de algotraders se ampliará para incluir confiável, mas ainda assim mais confiável e, o que é mais importante, controlável (i.e., controlável). Agora, algotrading não é mais um vício do jogo, mas algo mais significativo.
Naturalmente, os comerciantes mais avançados, por causa de sua baixa competência, ainda acreditam que "quanto mais simples for o Expert Advisor, melhor será". Mas, na verdade, não é este o caso. Quanto mais simples for o algoritmo do Expert Advisor, mais compreensível é para uma pessoa semi-alfabetizada, e não porque seja melhor. Os Consultores Especialistas Simples são geralmente divididos em duas categorias elementares: tendência e contra-tendência. Isto leva ao vício porque se estabelecermos uma tendência seguindo o Expert Advisor e as tendências prevalecerem, lucraremos. Mas em caso de prevalência das tendências laterais, as perdas são inevitáveis.
Mas tendo aprendido com seus próprios erros, o algotrader chega a um ponto em que há mais independência das tendências do mercado. Mas elas não são tão simples como as que o programador vem utilizando até agora e, portanto, é necessária uma competência adicional para configurá-las. Novamente a busca de informações é iniciada a fim de preencher as lacunas desta mesma competência.
E assim por diante.
Naturalmente, quanto mais avançado o algotrader, devido à sua baixa competência, ainda acredita que "quanto mais simples for o Expert Advisor, melhor será". Mas, na verdade, não é este o caso. Quanto mais simples for o algoritmo do Expert Advisor, mais compreensível é para uma pessoa semi-alfabetizada, e não porque seja melhor.
Hmmm... E eu pensava que os simples Expert Advisors (ou melhor, não Expert Advisors, mas TS) eram melhores porque têm menos graus de liberdade e são menos propensos a "ajustar a curva".
Quando parece, é preciso ser batizado © Provérbio folclórico
Tal hipótese, ou seja, que a suposta redundância de graus de liberdade "necessariamente" levará a uma baixa generalização, é declarada na Teoria do Reconhecimento de Padrões de V. Vapnik, A. Chervonenkis.
Na verdade, tal teoria é, em princípio, errada.
Se alguém quiser aproximar os dados "limpos", digamos dados tabulares com um pequeno erro, por exemplo, uma onda sinusoidal, a curva será lisa. Nesse caso, quanto melhor o algoritmo se ajustar à curva, melhor.
Se os dados na amostra estiverem "sujos", então os resultados também estarão "sujos". O lixo nas entradas é lixo nas saídas.
Outra coisa é que não há necessidade de aproximar as funções puras da tabela nas áreas de aplicação. Na maioria das vezes é necessário aproximar os resultados dos experimentos. Mas não há curva ali, mas um conjunto de pontos espalhados de forma caótica e apinhados juntos em locais onde a curva deveria estar. Bem, ninguém proíbe a dissecação, ou seja, a pré-moldagem destes pontos muito dispersos em uma curva usando algum algoritmo adequado para este fim antes de adicioná-los às entradas. Isto é, pré-limpar o lixo e não alimentá-lo com os insumos. E então, grandes graus de liberdade do algoritmo não só impedirão uma aproximação mais precisa, mas só contribuirão para ela.
Leonardo da Vinci: "A simplicidade é a coisa mais difícil do mundo; é o limite máximo da experiência e o esforço final do gênio.
Eu também pensei que se o resultado for alcançado por meios simples, é o mais alto grau de artesanato. Pena que ambos acabamos nos enganando).Hmm... Pensei que os simples EAs (ou melhor, não EAs, mas TSs) eram melhores porque têm menos graus de liberdade e são menos propensos a "ajustar a curva".
Eu escolheria EAs que tenham monitoramento ou sinais. Você pode encaixar qualquer coisa em um testador. E quanto à simplicidade, o que você preferiria para a mobilidade, uma simples scooter ou um carro complicado, mas eficiente? :))