O mercado é um sistema dinâmico controlado. - página 237
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É verdade,não há benefício em tais previsões. --- É isso mesmo ;)))
Muitas opções, mas nenhuma delas é útil. E se eles são inúteis, por que diabos precisamos de tantas opções?
Este tipo de previsão em si não é necessário, não por causa da não-estacionariedade do mercado etc., mas porque o objetivo não é prever o preço, mas obter lucro. Mas estas regras podem muito bem fazer parte da estratégia.
Por exemplo, que o preço seja agora 1.3000. A previsão: o preço atingirá o nível de 1,3100 antes de 1,2800 com a probabilidade de 0,75. Isto é, se estabelecermos um valor de Take Profit e um Stop Loss de 2, então Take Profit será acionado duas vezes mais vezes. Tudo está presente nesta previsão e até mesmo a probabilidade parece estar em nossa direção. Tudo menos os lucros. O modelo deve ser tal que tenhamos uma vantagem estatística e o alvo da previsão será ele, não o preço. Isto é, prevemos que nosso modelo/sistema tem uma vantagem estatística e em uma série de negócios temos uma alta probabilidade de ter lucro.
Por exemplo, temos um sistema com tp rígido=sl. Em testes, probabilidade tp=0,55, sl=0,45. MO=0,1 A meta prevista é que este MO permaneça positivo. Embora possamos dizer que a probabilidade de tp permanecerá >0,5
p.s. Eu não comercializo tais sistemas))
Há uma probabilidade de precipitação.
Sim, porque é um evento binário (ou existe ou não existe) e a única informação é a probabilidade. Os prognosticadores não têm para onde ir)) E para a temperatura, aplica-se a matriz de intervalos de confiança padrão. O Forecaster escolhe o nível de probabilidade de previsão, por exemplo 0,9. Depois ele usa seu modelo de previsão para obter a distribuição de probabilidade e seleciona limites de intervalo de modo que a probabilidade total de entrar nesse intervalo seja de 0,9. Esta é a faixa de temperatura prevista
Tentando.
Uma previsão para qualquer sistema dinâmico controlado é informação para avaliar a situação - não mais, mas não menos.
Ao mesmo tempo, a fase de avaliação da situação é diretamente seguida pela fase de tomada de decisão, portanto a previsão é interessante não no sentido de como as coisas vão acabar, mas apenas no sentido do que começou.
Daí a conseqüência: não faz sentido usar o resultado da previsão para determinar valores de TR e SL, mas é estúpido não usá-lo ao tomar decisões sobre abertura ou fechamento de posições.
Para torcer Carl Clausewitz, deixe-me tentar citá-lo: "...A ciência militar não deve acompanhar o comandante diretamente no campo de batalha, ela deve apenas prepará-lo para essa batalha...". Algo similar (:
não há previsões separadas no ponto de entrada, etc. Existe um sistema - um algoritmo que pode dar uma vantagem estatística. Quando se entra no mercado, faz-se uma previsão/betting de que este algoritmo continua a ter lucro (tem uma vantagem estatística). Não são necessárias previsões separadas em outros pontos. Eles são apenas uma conseqüência da previsão acima.
Por exemplo, o pescador sabe que uma determinada isca, método de fisgar o peixe, etc. lhe dá a oportunidade de pescar peixe suficiente para cobrir as despesas gerais na maioria das vezes. E ele não precisa prever nada em cada fundição individual do flutuador)). Ele estupidamente pesca e muda seus métodos se eles pararem de funcionar. O que ele prevê? Nada. Mas ele reage também na dinâmica, não pelo algoritmo - fundir, esperar 2 minutos, puxá-lo para fora))).
Não necessariamente para você. Mais para o analista em geral. Mais especificamente, o forecaster que muito frequentemente, dentro e fora do lugar, repete como um mantra "probabilidade-probabilidade-probabilidade...".
Você não revela a relação funcional de F(). Não pense que estou tentando provocá-lo - não. Mas suspeito, (e algo me diz ;)) que é uma regressão... e que...
É um padrão bem conhecido. É conhecida há muito tempo. Muito tem sido dito sobre isso desde os anos 60, considerado para cima e para baixo. Funciona nas seções de movimento constante. Os problemas surgem quando a tendência muda. Especialmente no modo de comutação. Muitos trabalhos têm sido dedicados a este problema. Mas não há nenhuma solução satisfatória até agora. Assim, os limites de seu trabalho satisfatório são conhecidos.
Mas há uma nuança. Se seu modelo não opera com probabilidades, então não há motivo para falar de probabilidades com base em seu modelo. A menos que você calcule de fato a freqüência do resultado do modelo em alguma região compacta. Mas estas são, em geral, muletas.
Não vejo um problema com a regressão. É conveniente e universal - é adequado para qualquer função. O problema não é a regressão, mas os dados de entrada e saída. Se a entrada e a saída for preço (autoregressivo), nada funcionará. O preço não depende de si mesmo. É por isso que há tantas tentativas fracassadas de criar modelos de mercado com um único insumo: o preço e seus indicadores. Você precisa selecionar as entradas que afetam o preço, ou seja, ir além das cotações e seus indicadores. Por exemplo, o preço das ações caiu com a notícia das perdas de uma empresa, ou seja, as perdas afetaram o preço das ações e não o que o preço estava fazendo antes. A rentabilidade de uma empresa depende de seu desempenho econômico. Embora as empresas individuais tenham suas próprias hipóteses privadas sobre sua rentabilidade (perdas contratuais, etc.), o setor econômico ou toda a economia é bastante bem previsto por modelos de regressão.
A vantagem estatística só é obtida em uma série de negócios. Para isso, deve haver condições claras de abertura e fechamento de uma posição em tempo hábil, não importa se é lucrativa ou não lucrativa. Qualquer pessoa que tenha jogado pôquer em torneios me entenderá. A matemática à distância desempenha um papel importante. Mesmo uma série de pequenas perdas são compensadas por grandes vitórias com uma significativa acumulação de lucros. É a mesma coisa no mercado. É importante apenas escolher a faixa de preço correta na qual você pode operar. A TF não é importante. A faixa de preços e a análise de preços para entrada e saída são importantes. E a disciplina, é claro. No início, não era tão fácil fechar negócios perdidos. O comércio de perdas é inevitável em qualquer TS e deve ser tratado como um elemento deste TS.
Você não revela a relação funcional de F(). Não pense que eu estou tentando provocar - não. Mas eu suspeito (e algo me diz ;)) que é uma regressão... e que...
Por que seria uma regressão? Voltando a montar curvas...
Sim, porque é um evento binário (ou é ou não é) e a única informação é a probabilidade.
Por que esta regressão? Voltando a montar curvas...
O que nos impede de fazer um TS que funcione apenas com probabilidade? Sei que é um pouco pesado, mas isso não faz com que não funcione.Não há problema se funcionar.
Avals:
Talvez somente para sistemas fixos de parada e tomada podemos falar de freqüências e previsão. A maioria dos sistemas não sabe antecipadamente onde será a saída e, portanto, aposta em um evento de mercado diferente a cada vez.
Estou experimentando.
Uma previsão para qualquer sistema dinâmico controlado é informação para avaliação da situação - não mais, mas não menos.
Ao mesmo tempo, a fase de avaliação da situação é diretamente seguida pela fase de tomada de decisão, portanto a previsão é interessante não no sentido de como as coisas vão acabar, mas apenas no sentido do que começou.
Daí a conseqüência: não faz sentido usar o resultado da previsão para determinar valores de TR e SL, mas é estúpido não usá-lo ao tomar decisões sobre abertura ou fechamento de posições.
Para torcer Carl Clausewitz, deixe-me tentar citá-lo: "...A ciência militar não deve acompanhar o comandante diretamente no campo de batalha, ela deve apenas prepará-lo para essa batalha...". Algo similar (:
Bem, em geral, colocando minha pergunta, esperava ouvir uma resposta não para o UDF, mas para os adversários do UDF, ou melhor, não mesmo os adversários do UDF, mas apenas apoiadores da visão comum do mercado como um fenômeno aleatório, sujeito ao conceito probabilístico.
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Em minha abordagem [Mercado - UDS], um sistema de rastreamento é a ferramenta ideal para detectar a estrutura de um movimento. Assim, já no processo de identificação da estrutura, um vetor do estado UDS é formado. TS em relação ao UDF é uma superestrutura, e aqui é bastante natural e legítimo usar o vetor do estado UDF para formar a saída TS.
Entendo que um quadro explicativo claro, demonstrando de forma compacta a essência, seria apropriado aqui.
Não vejo um problema com a regressão. É conveniente e versátil - adequado para qualquer função. O problema não é a regressão, mas os dados de entrada e saída. Se a entrada e a saída for preço (autoregressivo), nada funcionará. O preço não depende de si mesmo. É por isso que há tantas tentativas fracassadas de criar modelos de mercado com um único insumo: o preço e seus indicadores. Você precisa selecionar as entradas que afetam o preço, ou seja, ir além das cotações e seus indicadores. Por exemplo, o preço das ações caiu com a notícia das perdas de uma empresa, ou seja, as perdas afetaram o preço das ações e não o que o preço estava fazendo antes. A rentabilidade de uma empresa depende de seu desempenho econômico. Embora as empresas individuais tenham suas próprias hipóteses privadas sobre sua rentabilidade (perdas contratuais, etc.), o setor econômico ou toda a economia é bastante bem previsto por modelos de regressão.
Este esquema é mais complicado do que o autoregressivo, mas é bastante adequado para testes e otimização tradicionais, de modo que os resultados serão bastante claros.
Em si mesma, tal previsão não é necessária, mas não devido à não-estacionariedade do mercado, etc., mas porque o objetivo não é prever o preço, mas obter lucro. Como parte da estratégia, estas regras podem muito bem estar em vigor.
Por exemplo, que o preço seja agora 1.3000. Previsão: o preço chegará a 1,3100 antes de atingir 1,2800 com probabilidade de 0,75. Isto é, se estabelecermos um valor de take profit e um stop loss de 2, então o take profit será acionado duas vezes mais vezes. Tudo está presente nesta previsão e até mesmo a probabilidade parece estar em nossa direção. Tudo menos os lucros. O modelo deve ser tal que tenhamos uma vantagem estatística e o alvo da previsão será ele, não o preço. Isto é, prevemos que nosso modelo/sistema tem uma vantagem estatística e em uma série de negócios temos uma alta probabilidade de ter lucro.
Por exemplo, temos um sistema com tp rígido=sl. Em testes, probabilidade tp=0,55, sl=0,45. MO=0,1 A meta prevista é que este MO permaneça positivo. Embora possamos dizer que a probabilidade de tp permanecerá >0,5
p.s. Eu não comercializo tais sistemas))
É comum ouvir isso de analistas ("...preço atingirá o nível de 1,3100 antes do nível de 1,2800com a probabilidade de 0,75...").
Mas quem, como, quando calculadas estas probabilidades ??? Ninguém nunca faz tais cálculos de probabilidade!!! Nesses casos, é apropriado falar não sobre probabilidades de movimentos de preços, mas sobre as expectativas do analista ou influência direcionada sobre o público. Isto é, a substituição de noções é feita aqui - seja por mal-entendido, seja para enganar deliberadamente o público.
etc.