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Parece que exagerei na minha busca de brevidade. Meu entendimento da suposição de Avals é que ao fazer hipóteses "subjetivas" usamos nosso entendimento do funcionamento do mercado, ou seja, informações externas. Em essência, vamos além do TA (lá, você é o primeiro a usar o termo :) ). Isto dá um filtro adicional, sem aplicação do qual não veremos nada além de ruído no mercado.
Sim, era isso que eu queria dizer. A hipótese nula é a razão pela qual o sistema faz dinheiro no mercado. Então a resposta à pergunta quando ela ganha está logicamente relacionada com a anterior. O contexto é a resposta para a pergunta quando o sistema ganha. Se não houver nível zero, então o sistema será um xamanismo com alguns derivativos do preço e ajuste ao histórico ou à "fase de mercado" desconhecida. Mesmo que realmente funcionasse, não está claro por que funciona e quando e o que deve ser ajustado para mantê-lo funcionando e quando não deve funcionar em absoluto.
есть только один алгоритм, который формирует все фазовое пространство, которое, в свою очередь, определяется параметризацией рынка. Этот алгоритм является следствием не моих или твоих представлений о контексте, а указанием (если хочешь - прямым) всех точек истории, в которых должны приниматься торговые решения. То есть здесь рулит именно принцип наибольшего (с точки зрения создателя ТС) профита. Эти точки отображаются в фазовом пространстве. Если они группируются, то получаются контекстные области - типы контекста. Сколько их получится заранее неизвестно.
Ainda assim, minha consciência está me roendo em relação à distorção da posição de Yuri. Buscando uma breve formulação de sua posição, parei no parágrafo citado acima. Agora, deixem-me quebrar isso até o osso.
... há apenas um algoritmo que forma todo o espaço de fase, que por sua vez é determinado pela parametrização do mercado.
Este algoritmo é uma consequência, não de minhas ou de suas idéias sobre o contexto, mas uma indicação (se você quiser - direta) de todos os pontos da história onde as decisões comerciais devem ser tomadas. Ou seja, é o princípio do maior lucro (do ponto de vista do criador do TS) que rege aqui.
Estes pontos são exibidos no espaço de fase. Se forem agrupados, então obtemos áreas de contexto - tipos de contexto. Não se sabe com antecedência quantos deles serão.
Agora estamos definitivamente tratando de "aprender" com a história. Entretanto, não há um conjunto de exemplos negativos, apenas pontos "bons" são exibidos. Assim, a questão da determinação em tempo real dos pontos de entrada paira no ar, porque nada proíbe que os pontos "ruins" fiquem nas mesmas áreas contextuais que os bons. Na verdade, pela minha experiência, geralmente é aí que eles acabam :) .
Pode não ser muito óbvio, mas é uma característica de classificação muito importante - devido à ausência de exemplos negativos, não é possível nenhuma otimização, apenas o teste das suposições iniciais é possível. Ou seja, a abordagem descrita recai novamente no primeiro tipo.
Продолжая мысль о возможных координатах.
E quanto aos eixos? Ou é apenas uma ilustração de uma das maneiras que a humanidade sabe como representar a informação?
А что по осям? Или это просто иллюстрация одного из известных человечеству способов представления информации?
eles são assinados.
E previamente definido.
Através de certos personagens - o observador "Byduge" e o "Barking Dog". ;)
Mas com que tipo de indutor medir cada um deles é que se coloca a questão.
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Se o interesse pelo tema continuar, um pouco mais tarde, continuarei o raciocínio.
E serão expressas hipóteses sobre o comportamento ideal em cada área.
они подписаны.
И ранее определены..
Ah, eu pensava que as inscrições se referiam a números e/ou zonas. Posso obter um link para as definições, eu definitivamente as perdi.
leia o raciocínio anterior.
Embora estes sejam os caracteres ideais - os requisitos para suas características são delineados.
Isto é uma consequência da tendência global durante o período de "relatório" ou houve retornos que não caíram nem na primeira nem na segunda amostra?
Uma conseqüência da tendência. Buy-and-hold está trabalhando de forma positiva para esse período :)
As devoluções não foram jogadas fora ou falhadas.
Mas é assimétrico aos movimentos para cima e para baixo, isso confunde você?
Характер движений вверх и вниз сам по себе разный.
Este parece ser o caso, mas poderia ser uma conseqüência do contexto global. Ou seja, quando mudar terá que mudar eurusd para usdeur :)
P.S. Yuri, devo ter tentado enganar os leitores em todo ou em parte deste post sobre sua abordagem, talvez você mesmo possa formulá-la brevemente (se possível, não em detrimento da exatidão)?
De jeito nenhum, dispensado. Já investi tanto esforço nisso. De que adianta repetir tudo de novo? Qualquer um que queira simplesmente reler nossas polêmicas.
Mas vou fazer algumas observações sobre sua comparação de duas abordagens.
Parece que aqui podemos identificar o micro-contextos com o parâmetro de estado, ou seja, ele coincide bastante com a abordagem de Yuri.
Vemos que avançamos uma hipótese de que a divisão em contextos por uma característica particular (ou conjunto deles) permitirá tornar positiva a expectativa de pagamento. E então esta hipótese é testada em tempo real (ou sua imitação na história).
Eu acrescentaria: é possível identificar o microcontexto com a área de valores de parâmetros de estado. Quanto ao resto, tudo está correto. Levando em conta tudo o que já foi dito antes.
A segunda abordagem que tentei formular neste tópico é que primeiro dividimos a história em contextos usando um algoritmo pré-selecionado para obter sinais comerciais. Em seguida, dividimos o conjunto de contextos obtidos em dois (ou mais) subconjuntos (tipos de contexto), a cada um dos quais será atribuída uma ou outra tática (estratégia) de negociação. Depois tentamos encontrar um algoritmo para reconhecer os tipos de contexto em tempo real. Isso é feito da mesma forma que no primeiro caso, fazendo hipóteses sobre o efeito de certos parâmetros do estado no resultado e testando-os. Em termos de redes neurais, na verdade, formamos amostras de treinamento "boas" e "ruins". Embora, é claro, NS seja apenas uma abordagem possível para o problema.
O mais arrumado de seu posto. Atrevi-me a fazer alguns extratos dela:
Primeiro dividimos o histórico em contextos usando um algoritmo pré-selecionado para obter sinais comerciais.
2. dividimos o conjunto de contextos obtidos em dois (ou mais) subconjuntos (tipos de contexto)
3. tentamos encontrar um algoritmo para reconhecer os tipos de contexto em tempo real.
Esse é o algoritmo para obter sinais comerciais - uma coisa tão altamente subjetiva que depende inteiramente de nossas idéias pessoais sobre a estratégia, os sinais e o procedimento para obtê-los - torna-se a base para nossa (próprias mãos) separação da história em contextos. Em seguida, dividimo-las em tipos. Uma vez que não são dados critérios objetivos para isso, também parece estar baseado em nossas próprias percepções/preferências/insightsights. E depois de todo esse trabalho gigantesco temos que lutar com a solução de um problema que criamos para nós mesmos - como reconhecê-los agora?
Nesses termos, na primeira abordagem, as operações de seleção e reconhecimento são simplesmente as mesmas.
A primeira abordagem parece menos objetiva, ou seja, a segunda parece mais adequada para minimizar os riscos e maximizar os lucros. Em primeiro lugar, por causa do algoritmo de separação de contexto orientado ao lucro e, em segundo lugar, por causa da possibilidade de aplicar métodos de otimização matemática. Enquanto o primeiro em sua forma pura não deve estar sujeito a nenhuma otimização. IMHO, é claro.
A primeira abordagem não pode parecer menos objetiva, porque simplesmente não existe tal coisa como menos objetiva. Eu não vi nenhum motivo objetivo na segunda abordagem descrita. Em comparação, na primeira abordagem no item 1, o ato criativo é a parametrização do espaço de fase. Se for adequado à complexidade do sistema, então a partição do espaço de fase em contextos e sua classificação são obtidas automaticamente. Portanto, na primeira abordagem, não são as "operações de seleção e reconhecimento", mas as operações de seleção e digitação de contextos que coincidem. E o reconhecimento do contexto em tempo real (item 3) é automático. E não há necessidade de encontrar um algoritmo especial para isso. Assim, toda a primeira abordagem é construída sobre a adequação da parametrização. Não é um indicador da objetividade do modelo?
Mas a segunda abordagem, infelizmente, a cada passo se limita a este mesmo "nós". É objetividade?
Quanto à otimização, eu não ficaria especialmente feliz. São sistemas subjetivamente moldados com um grande número de parâmetros que oferecem as mais amplas possibilidades de otimização. Em segundo lugar, o uso do critério de maximização do lucro (entretanto, não de uma estratégia ou algoritmo comercial particular, mas de um objetivo) é a própria fonte de formação do contexto na primeira abordagem. O segundo não tem nenhuma vantagem aqui. Eu diria até, pelo contrário, que é inferior devido à sua subjetividade. E em terceiro lugar, na primeira abordagem haverá, de qualquer forma, parâmetros que precisam ser otimizados. Isto tem sido debatido há muito tempo, então deixe-me esclarecer: a dita otimização será em sua essência personalizada a um comerciante. Por exemplo, em seu horizonte comercial, nível de risco, MM. Devemos excluir a arbitragem onde ela não pertence. E o comércio é um jogo humano, portanto, haverá necessariamente algum alcance para a arbitrariedade.
No entanto, eu destacaria a suposição de Avals a este respeito: qualquer tentativa de "objetivamente" separar contextos devido a altos níveis de ruído está fadada a falhar (ou se tornar um ajuste). A redação não parece coincidir com a do autor, deixe-o corrigir se algo estiver errado.
Felizmente há um elemento de subjetivismo também no segundo esquema, todos esperam por ele :) . Por outro lado, na primeira também há a tentação de "melhorar" através da otimização ou da adição de parâmetros (e novamente, otimização). O que, de fato, aproxima esta abordagem da segunda, pelo menos no que diz respeito a ancinhos e armadilhas.
Vou notar apenas uma coisa. Na primeira abordagem é possível verificar a eficácia de diferentes parâmetros separadamente. E, se um parâmetro se revelar ineficaz, jogue-o fora para sempre. É possível, por exemplo, verificar desta forma todos os indicadores de AT, tanto os clássicos como os mais recentes. O trabalho, é claro, não é trivial e rotineiro. Mas o diagnóstico o faz. Portanto, a primeira abordagem não precisa de acrescentar parâmetros. Ela só precisa de parâmetros, objetivos e adequados.
Quem tem ? :-)
Sim, bem, o importante é que você concorda com a classificação.
Com relação à subjetividade da segunda abordagem, acho que você dramatiza demais a situação. Temos um critério bastante objetivo para o algoritmo de aquisição de sinal - o grau de proximidade com as entradas ideais. Podemos simplesmente classificar um contexto como "bom" somente se nossos insumos estiverem suficientemente próximos dos ideais.
O problema que criamos para nós mesmos - bem, sim, mas pelo menos temos entradas e saídas claramente definidas. Sabe, uma vez eu gastei muito tempo com entradas em ziguezague perfeito. E como resultado, cheguei à conclusão de que tal abordagem não dá nenhum reconhecimento automático do contexto "objetivo" (em termos da discussão atual) e nenhum inputs-outputs "objetivos". Acontece que qualquer algoritmo sintonizado para aperfeiçoar as entradas produz tantas entradas ruins quanto as boas. Essa é a natureza do mercado. Talvez eu simplesmente não tenha encontrado a parametrização "certa", no entanto. Se você o encontrar, podemos voltar à discussão :).
Com relação à otimização, tenho a impressão de que você a entende apenas como otimização no testador. Sim, de fato, na primeira abordagem é a única forma disponível de otimização.
Entretanto, de acordo com minha nova crença, quanto mais subjetivo, melhor :) . Então seu posto apenas aqueceu minha alma :) .