Не Грааль, просто обычненький такой - Баблокос!!! - страница 285

 
Joker:
Да.
благодарю. 
 

Джокер, привет. Задам вопрос про известный пример Неколлы. Раз уж начали обсуждать (может какие мысли появятся новые).
Если мы в последней строчке при увеличении лота до 5-ти получим -5000?? Это же 50 на 50 в итоге. И МО наше снова нулевое.

Модель Неколлы с наращиванием лотов (мартини) понятна, читал и много в экселе экспериментировал,
но так, чтобы на случайном ряде ВСЕГДА выигрывать...

/***********************************************************************/ 

посмотришь Ширше - ММ применишь: Мля..Прибыль коекакая получается...
1 -48054,6 49942,6
1 -24024,5 23985,3
0,1 -1301,33 1099,09
0,1 -1000,63 299,58
0,2 -1202,1 799,72
0,4 -801,4 1599,16
0,8 -800 797,76
1,6 -1600 0
5 0 5000 5000 (!!!!!!! - вот это случайность)
4738,65 -78784,56 83523,21 4738,65_
=====

/***********************************************************************/  

 
ara66676:
ПРАВИЛЬНО ... К НУЖНОМУ ВИДУ....  я и хочу грубо говоря найти  синтетик через сравнение шаблона с синтетиком, но для сравнения не могу подобрать инструмент. А на счет регресии, разве она не является линейной? у нас то далеко не линейный ... хотя если ряд раздробить на части получим несколько линейных....

линейность регрессии не следует путать с линейностью независимой функции

с практической точки зрения нужна как правило только линейная регрессия 

мы ведь все равно не сможем торговать квадратными или логарифмическими лотами

а вот нелинейность независимой переменной может быть произвольной (под задачу)

поиск синтетика по шаблону делается относительно несложно

загоняем шаблон в массив: for(j=0; j<points; j++) MODEL[j]=/* здесь прописывается шаблон либо функция */;

сдвигаем функцию к нулю: double zero_shift=-MODEL[0]; if(zero_shift!=0) for(j=0; j<points; j++) MODEL[j]+=zero_shift;

если регрессия со свободным членом (aka intercept) то это действие выполнять не обязательно 

загоняем переменные (предварительно посчитанные эквити) в матрицу: for(i=0; i<variables; i++) for(j=0; j<points; j++) MATRIX[j].Set(i,EQUITY[j,i]);

загоняем модель в матрицу: for(j=0; j<points; j++) MATRIX[j].Set(variables,MODEL[j]);

считаем регрессию: CAlglib::LRBuildZ(MATRIX,points,variables,info,LM,AR);

извлекаем корни: CAlglib::LRUnpack(LM,ROOTS,variables);

не забываем отмасштабировать и округлить лоты

-- зашел случайно и быстро убежал --

 
transcendreamer:

линейность регрессии не следует путать с линейностью независимой функции

с практической точки зрения нужна как правило только линейная регрессия 

мы ведь все равно не сможем торговать квадратными или логарифмическими лотами

а вот нелинейность независимой переменной может быть произвольной (под задачу)

поиск синтетика по шаблону делается относительно несложно

загоняем шаблон в массив: for(j=0; j<points; j++) MODEL[j]=/* здесь прописывается шаблон либо функция */;

сдвигаем функцию к нулю: double zero_shift=-MODEL[0]; if(zero_shift!=0) for(j=0; j<points; j++) MODEL[j]+=zero_shift;

если регрессия со свободным членом (aka intercept) то это действие выполнять не обязательно 

загоняем переменные (предварительно посчитанные эквити) в матрицу: for(i=0; i<variables; i++) for(j=0; j<points; j++) MATRIX[j].Set(i,EQUITY[j,i]);

загоняем модель в матрицу: for(j=0; j<points; j++) MATRIX[j].Set(variables,MODEL[j]);

считаем регрессию: CAlglib::LRBuildZ(MATRIX,points,variables,info,LM,AR);

извлекаем корни: CAlglib::LRUnpack(LM,ROOTS,variables);

не забываем отмасштабировать и округлить лоты

-- зашел случайно и быстро убежал --

 

 

 

реальное большое спасибо, с коментами построчно становится гораздо понятнее.... ещё раз спасибо...
 
transcendreamer:

загоняем шаблон в массив: for(j=0; j<points; j++) MODEL[j]=/* здесь прописывается шаблон либо функция */;  

Примерчик можно, если не затруднит. 
Как правильно прописывать шаблон и как правильно прописывать функцию ?

 
b2v2:

Джокер, привет. Задам вопрос про известный пример Неколлы. Раз уж начали обсуждать (может какие мысли появятся новые).
Если мы в последней строчке при увеличении лота до 5-ти получим -5000?? Это же 50 на 50 в итоге. И МО наше снова нулевое.

Модель Неколлы с наращиванием лотов (мартини) понятна, читал и много в экселе экспериментировал,
но так, чтобы на случайном ряде ВСЕГДА выигрывать...

/***********************************************************************/ 

посмотришь Ширше - ММ применишь: Мля..Прибыль коекакая получается...
1 -48054,6 49942,6
1 -24024,5 23985,3
0,1 -1301,33 1099,09
0,1 -1000,63 299,58
0,2 -1202,1 799,72
0,4 -801,4 1599,16
0,8 -800 797,76
1,6 -1600 0
5 0 5000 5000 (!!!!!!! - вот это случайность)
4738,65 -78784,56 83523,21 4738,65_
=====

/***********************************************************************/  

Приветствую.

Думаю его стратегия имеет право на жизнь и вот почему. Система ставок что он применяет фактически длиной этой комбинации ставок может отражать размер рыночного цикла, где в данном случае размер ставки является статистической вероятностью истинности принятия решения в тот или иной момент. Фактически размер его ставки - это коэффициент значимости или истинности ( верности )  принятия решения. Показатель эффективности системы ставок в текущий момент - размер прибыли который принесла эта система ставок в текущий момент. Мое предположение что он выбирает 4 максимальных системы ставок (для 4-х инструментов) из набора 7 мажоров на основе двухнедельной статистики например или как-то так....

Стратегия у него следующая например:

1. Он открвыается в сторону закрытия предыдущей свечи

Для одиночного инструмента в каждый момент оптимальная система ставок например для глубины свечей может быть:

EURUSD 0.11 0.42 0.11 0.31 ( макс прибыль например 5000 У.Е )

USDCHF 0.25 0.66 ( макс прибыль например 3000 У.Е )

...

USDJPY .... ( макс прибыль например 25 У.Е )


Эта таблица и система ставок постоянно пересчитывается с течением времени. Каждая система ставок в определенный момент является максимально эффективной для каждого отдельного инструмента.

Возможно он выбирает 4 с максимальными показателями, чем увеличивает свою вероятность успешного совокупного завершения сделок.

Направление входа в сделку - например входить в сторону предыдущего закрытия свечи или как-то так.

В какой-то степени это является частным случаем и своеобразной регрессионной моделью, только через теорию игр.

[Deleted]  
Джокер, ещё давно, в начале ветки, когда ты разгадал "ключик", ты сказал, что это похоже на вероятностный эмпирический анализ. И что тебе помогли подсказки Александра - не пришлось даже копаться в стейте. Но при этом систему Александра ты вроде раскрутил ближе к концу ветки. Выходит, что в подсказках было что-то такое, из чего ты, на основе существующей своей моно-системы, воспроизвёл её уже динамическим синтетиком. Если всё дело в волшебной функции, то неужели ты её раскрутил исходя из тех подсказок?
 

GerbertX:
Aleksander, что действительно можно зарабатывать на случайных числах, или ты троллишь?

 paukas:

Можно. 


 

Таки шо я слышу! Ребе! Ребе, принеси-ка нам бутылочку своего самого лучшего. Да не жмись ты, я говорю лучшего! Такой день! Наш Мойша стал такИ совсем взрослый!

 
Кому-то удалось повторить систему Джокера?
 
GerbertX:
Кому-то удалось повторить систему Джокера?
Зачем повторять, он вроде как выкладывал скрипты....