O sistema de comércio mecânico perfeito. - página 5
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3. Não é preciso olhar para o preço, é preciso olhar para o logaritmo do preço.
Em logaritmos tudo se torna mais simples e mais correto.
Para pequenas mudanças no preço, não haverá diferença entre trabalhar com o preço e o logaritmo,
Com grandes mudanças no preço, a diferença será significativa.
E você poderia dar outra dica, ou seja, descrever o ponto 3 com mais detalhes (como calcular este logaritmo de preço?)
Os indicadores auto-ajustáveis são um beco sem saída. Vou tentar justificar minha opinião.
Desenvolvi vários desses indicadores, mas eles pareciam ser sensíveis à volatilidade das cotações provenientes de diferentes empresas de corretagem. Ou seja, estes indicadores funcionam bem nos dados de uma corretora e não funcionam de forma alguma nos dados de outra empresa. O pior de tudo é que eles trabalham com dados TC. Por exemplo, nos indicadores padrão no mesmo intervalo de cotações, há divergências em uma corretora e não em outra.
Minha pesquisa mostrou que a volatilidade é o principal fator a ser considerado em um indicador de autoajuste. Entretanto, eventualmente o indicador torna-se dependente da forma de filtragem das cotações em diferentes corretoras e das mudanças deste método (que não é notificado pelas corretoras).
Aqui também me deparei com o fato de que não posso "endurecer" (como Renat sempre diz) o autoajuste, porque é constante (linear), e não discreto.
Creio que a única maneira de evitar o problema da volatilidade é ignorar os valores absolutos dos indicadores e das citações. Ou seja, para tomar uma decisão na MTS devemos usar a correlação de valores de uma forma ou de outra, e isto é essencialmente o reconhecimento de padrões.
E os parâmetros de filtragem dependerão novamente da volatilidade das corretoras. Você fará um filtro para cotações de NS, e então descobrirá que sua empresa de corretagem filtra mais forte que seu filtro, etc.
Os indicadores auto-ajustáveis são um beco sem saída. Vou tentar justificar minha opinião.
Desenvolvi vários desses indicadores, mas eles pareciam ser sensíveis à volatilidade das cotações vindas de diferentes corretoras. Ou seja, estes indicadores funcionam bem nos dados de uma corretora e não funcionam de forma alguma nos dados de outra empresa. O pior de tudo é que eles trabalham com dados TC. Por exemplo, nos indicadores padrão no mesmo intervalo de cotações, há divergências em uma corretora e não em outra.
Minha pesquisa mostrou que a volatilidade é o principal fator a ser considerado em um indicador de autoajuste. Entretanto, eventualmente o indicador torna-se dependente da forma de filtragem das cotações em diferentes corretoras e das mudanças deste método (que não é notificado pelas corretoras).
Aqui também me deparei com o fato de que não posso "endurecer" (como Renat sempre diz) o autoajuste, porque é constante (linear), e não discreto.
Creio que a única maneira de evitar o problema da volatilidade é ignorar os valores absolutos dos indicadores e das citações. Ou seja, para tomar uma decisão na MTS devemos usar a correlação de valores de uma forma ou de outra, e isto é essencialmente o reconhecimento de padrões.
E os parâmetros de filtragem dependerão novamente da volatilidade das corretoras. Você fará um filtro para cotações do Operador Nacional, e então aparecerá que sua empresa de corretagem filtra mais intensamente do que a sua.
No resultado final, o Expert Advisor trabalhará de maneira diferente em diferentes corretoras, mas lucrativo de maneiras diferentes.... Portanto, a diferença nas taxas das diferentes corretoras é parte integrante do mercado e não desempenha nenhum papel em nossa tarefa. Isto significa que se houver um sistema de comércio mecânico automático (sistema de auto-ajuste automático :) com um parâmetro para trabalhar em uma corretora lucrativa, pode não ser lucrativo em outra corretora. Somente na outra corretora, ela voltará a sintonizar e a trabalhar lucrativamente.
ArtemRG 21.11.2006 14:01 escreveu (a):
E os parâmetros de filtragem dependerão novamente da volatilidade na CD. Você fará um filtro
de cotações NS, e então descobrirá que sua corretora filtra mais forte do que seu filtro, etc.
Sim, provavelmente o filtro deve ser configurado para uma determinada corretora e ainda mais - para um determinado par de moedas.
Mas a tarefa não é ser universal, a tarefa é muito mais modesta:
"A tarefa: posso escrever uma função que funcione uma vez por dia no histórico de um mês e defina o número ideal para o parâmetro Stop Loss?
E O MAIOR: posso usar esta função para verificá-la no testador? O testador vai funcionar? Acontece que no modo de teste ele deve mudar o parâmetro de parada para um novo dia a cada dia... É possível? Se resolvermos este problema, o resto é gelo no bolo"
Para criar um sistema adaptativo universal (se for possível) precisaremos analisar uma enorme quantidade de parâmetros, e não apenas o "barulho" de um único dia. E também exigirá uma quantidade razoável de tempo e uma quantidade considerável de cabeças inteligentes, - como conseqüência, um custo considerável. Mas, neste caso, tudo é muito mais modesto. Por enquanto, só precisamos escrever um testador na EA que analisará apenas um parâmetro.
Junte-se a nós para escrever o código - especialmente porque você tem muita experiência nisto!
Mais um argumento a favor desta abordagem é a suposição de que os EAs ajustados à história pela primeira vez (mesmo que não por muito tempo) são bastante rentáveis. Penso que o Campeonato pode servir de exemplo - no início havia EAs muito mais rentáveis (parece-me que isso se deveu ao fato de que eles foram ajustados à história)
Antes de escrever um EA com um testador dentro, tente verificar esta hipótese manualmente. Suponhamos que, para cada um dos últimos 10 meses, se propicie alguma EA nos 6 meses anteriores e se informe o resultado.
Se ao menos fosse assim tão simples...
Outro argumento a favor desta abordagem é a suposição de que os EAs ajustados à história no início (mesmo que não por um longo tempo) comercializam de forma bastante lucrativa. Penso que o Campeonato pode servir de exemplo - no início havia EAs muito mais lucrativos (parece-me que isso se deveu ao fato de que eles foram ajustados à história)
Concordo plenamente.
Outro argumento a favor desta abordagem é a suposição de que os EAs ajustados à história pela primeira vez (mesmo que não por um longo tempo) comercializam de forma bastante lucrativa, um exemplo que eu acho que pode ser o Campeonato - no início havia muito mais EAs lucrativos (acho que isso se deveu apenas ao fato de que eles foram ajustados à história)
Antes de escrever um EA com um testador dentro, tente verificar esta hipótese manualmente. Suponhamos que, para cada um dos últimos 10 meses, se propicie alguma EA nos 6 meses anteriores e se informe o resultado.
Se ao menos fosse assim tão simples...
Quem o faria? (para que ninguém perca tempo)
Eu mesmo tenho que lhe dizer, não consegui perceber o princípio descrito até agora. Ainda não posso conquistar o MQL :).
a idéia está sendo desenvolvida para as 4 horas e é o seguinte, primeiro precisamos de uma linha de tendência bem filtrada, mas não ficando para trás como MA. Por exemplo, podemos tomar o FATL de Kravchuk. Depois calculamos sua derivada e a segunda derivada, ou seja, aceleração e empurrão.
Desde que tanto a aceleração quanto o jerk sejam maiores que zero (possivelmente introduzindo também algum delta para sinais falsos), nós compramos; se tanto a aceleração quanto o jerk forem menores que zero
, nós vendemos.
Mas ao mesmo tempo ainda haverá muitos sinais falsos. Para filtrá-los, sugiro uma condição - a linha de tendência selecionada (por exemplo, FATL) é maior que o fractal na direção necessária, mas em um período de tempo menor.
Saindo de uma posição utilizando uma parada de arraste, a perda da parada na entrada na posição é igual ao tamanho médio de uma vela com as sombras durante as últimas 24 horas no tempo desejado.