Случайность или непознанная закономерность?

Новый комментарий
 
Любопытно, есть ли какой то логический, математический или иной метод, отличить случайные события, от закономерных, 
при условии, что закономерность (если она есть) незначительная и отличается от среднего результата независимых случайных событий лишь на 1-3%.
То есть, чистая дисперсия случайных событий, равно как и смешанная дисперсия слабо закономерных и случайных событий покрывают всё поле вероятности
и закономерные события всегда попадают в их тень.

Вопрос, как отделить мух от котлет?
Речь, конечно же идёт о результатах тестирования на истории, где, и случайные, и закономерные события неизбежно построены по выборкам.
Проблема в том, что история с определёнными свойствами инструмента (качественная область исследований) ограниченна количеством возможных событий.
и нет возможности один и тот же алгоритм качественно прогнать 100 раз и получить 100 дисперсий, по которым можно было бы провести анализ.
А дробление истории на более мелкие фрагменты начинают не удовлетворять по минимальному количеству событий, которые в них размещаются.

Коллеги, когда Вы ищите закономерности, то должны же их как то отличать от случайностей.
Любопытно... как?
 
vladzeit:
Любопытно, есть ли какой то логический, математический или иной метод, отличить случайные события, от закономерных, 
при условии, что закономерность (если она есть) незначительная и отличается от среднего результата независимых случайных событий лишь на 1-3%.
То есть, чистая дисперсия случайных событий, равно как и смешанная дисперсия слабо закономерных и случайных событий покрывают всё поле вероятности
и закономерные события всегда попадают в их тень.

Вопрос, как отделить мух от котлет?
Речь, конечно же идёт о результатах тестирования на истории, где, и случайные, и закономерные события неизбежно построены по выборкам.
Проблема в том, что история с определёнными свойствами инструмента (качественная область исследований) ограниченна количеством возможных событий.
и нет возможности один и тот же алгоритм качественно прогнать 100 раз и получить 100 дисперсий, по которым можно было бы провести анализ.
А дробление истории на более мелкие фрагменты начинают не удовлетворять по минимальному количеству событий, которые в них размещаются.

Коллеги, когда Вы ищите закономерности, то должны же их как то отличать от случайностей.
Любопытно... как?

Допустим мы на графике увидели какую-то интересную особенность и предположили, что это закономерность и её можно использовать, чтобы сделать прибыльный эксперт. Так вот, если эксперт ,использующий эту предполагаемую закономерность, без всякой оптимизации будет показывать прибыль при тестировании на длительном временном интервале, то можно с высокой степенью вероятности считать, что это действительно закономерность.

 
vladzeit:
Любопытно, есть ли какой то логический, математический или иной метод, отличить случайные события, от закономерных, 
при условии, что закономерность (если она есть) незначительная и отличается от среднего результата независимых случайных событий лишь на 1-3%.
То есть, чистая дисперсия случайных событий, равно как и смешанная дисперсия слабо закономерных и случайных событий покрывают всё поле вероятности
и закономерные события всегда попадают в их тень.

Вопрос, как отделить мух от котлет?
Речь, конечно же идёт о результатах тестирования на истории, где, и случайные, и закономерные события неизбежно построены по выборкам.
Проблема в том, что история с определёнными свойствами инструмента (качественная область исследований) ограниченна количеством возможных событий.
и нет возможности один и тот же алгоритм качественно прогнать 100 раз и получить 100 дисперсий, по которым можно было бы провести анализ.
А дробление истории на более мелкие фрагменты начинают не удовлетворять по минимальному количеству событий, которые в них размещаются.

Коллеги, когда Вы ищите закономерности, то должны же их как то отличать от случайностей.
Любопытно... как?

На мой взгляд есть целый спектр закономерностей, что я бы выявлял как-то так.

Допустим, что у Вас есть история интенсивности действия того фактора (назовем его Ф1), что вызывает вполне закономерные изменения цены. Нужно так отфильтровать историю цены, чтобы она, после фильтрации (фильтром, что обозначим С1), четко коррелировала  с историей этого фактора. Тогда  отфильтрованная фильтром С1 цена даст картину  ее закономерного  движения Ц1, связанного с действием Ф1. 

Определяем все остальные значимые  для ценообразования факторы (Ф2,  ..., Фн)  и находим соответствующие им  фильтры (С2,  ..., Сн),  что  дадут  спектр  закономерных движений цены   (Ц1,  ..., Цн).   

 
vladzeit:
Любопытно, есть ли какой то логический, математический или иной метод, отличить случайные события, от закономерных, 
при условии, что закономерность (если она есть) незначительная и отличается от среднего результата независимых случайных событий лишь на 1-3%.
То есть, чистая дисперсия случайных событий, равно как и смешанная дисперсия слабо закономерных и случайных событий покрывают всё поле вероятности
и закономерные события всегда попадают в их тень.

Вопрос, как отделить мух от котлет?
Речь, конечно же идёт о результатах тестирования на истории, где, и случайные, и закономерные события неизбежно построены по выборкам.
Проблема в том, что история с определёнными свойствами инструмента (качественная область исследований) ограниченна количеством возможных событий.
и нет возможности один и тот же алгоритм качественно прогнать 100 раз и получить 100 дисперсий, по которым можно было бы провести анализ.
А дробление истории на более мелкие фрагменты начинают не удовлетворять по минимальному количеству событий, которые в них размещаются.

Коллеги, когда Вы ищите закономерности, то должны же их как то отличать от случайностей.
Любопытно... как?

Глупо искать закономерность наугад. В основе любой закономерности должна лежать какая-либо теория, обоснованная логикой течения происходящих процессов или предположения, основанные на анализ результатов наблюдений, либо правдоподобный постулат. Поэтому, любую закономерность нужно искать осознанно, приблизительно ожидая в каком виде она должна проявиться. Следовательно, поиск закономерностей - это кропотливый и изнурительный труд и должен начинаться с формулировки указанных выше позиций. За последние почти 8-ми летних поисков, мне удалось сформулировать всего 3 предположения, в рамках которых удалось найти 3 закономерности, которые привели к положительным результатам. Но, все они подтвердили моё предположение о том, что, на таком совершенном рынке, как Форекс, невозможно добиваться выдающихся результатов. Прибыль колеблется в пределах 10-15 процентов годовых, и то при сложном их исчислении на протяжении 10-20 лет. Даже не удается гарантировать прибыль в указанных пределах за конкретный, наугад взятый, год из истории. Вывод - стабильно и гарантированно получать прибыль на рынке, значительно превышающая банковскую, невозможно в принципе, поскольку Форекс является, в первую очередь, межбанковским инструментом. С другой стороны, это моё личное мнение и ни в коем случае, его не навязываю другим исследователям рынка и граальщикам. Им я желаю удачу в поисках  лучших результатов.

А сами 3 теории, которых я разработал и исследовал, известны всем:

1.  Универсальная регрессионная модель для прогнозирования рыночной цены https://www.mql5.com/ru/articles/250;

2. Теория рынка https://www.mql5.com/ru/articles/1825;

3. Анализ силы быков и медведей https://www.mql5.com/ru/code/19139 , https://www.mql5.com/ru/code/19142.

Универсальная регрессионная модель для прогнозирования рыночной цены
Универсальная регрессионная модель для прогнозирования рыночной цены
  • www.mql5.com
к. т. н., доцент кафедры Экономики и предпринимательства  Института Экономики и Торговли Таджикского государственного университета коммерции ( ИЭиТ ТГУК )  УДК 330.115 Введение Рыночная цена складывается в результате устойчивого равновесия между спросом и предложением, которые, в свою очередь, зависят от множества экономических, политических и...
 
vladzeit:
Любопытно, есть ли какой то логический, математический или иной метод, отличить случайные события, от закономерных, 
при условии, что закономерность (если она есть) незначительная и отличается от среднего результата независимых случайных событий лишь на 1-3%.
То есть, чистая дисперсия случайных событий, равно как и смешанная дисперсия слабо закономерных и случайных событий покрывают всё поле вероятности
и закономерные события всегда попадают в их тень.

Вопрос, как отделить мух от котлет?
Речь, конечно же идёт о результатах тестирования на истории, где, и случайные, и закономерные события неизбежно построены по выборкам.
Проблема в том, что история с определёнными свойствами инструмента (качественная область исследований) ограниченна количеством возможных событий.
и нет возможности один и тот же алгоритм качественно прогнать 100 раз и получить 100 дисперсий, по которым можно было бы провести анализ.
А дробление истории на более мелкие фрагменты начинают не удовлетворять по минимальному количеству событий, которые в них размещаются.

Коллеги, когда Вы ищите закономерности, то должны же их как то отличать от случайностей.
Любопытно... как?

В недавней моей статье есть подобное - исследуется отклонение цены от случайного блуждания после гэпов.

 
Aleksey Nikolayev:

В недавней моей статье есть подобное - исследуется отклонение цены от случайного блуждания после гэпов.

Алексей, отличная статья в русле постановки задачи поиска закономерностей, особенно, трезвый вывод о незначительной прибыли, который совпадает с моими выводами. Будем искать новые направления в этом пути. Спасибо за ссылку.

 
Aleksey Nikolayev:

В недавней моей статье есть подобное - исследуется отклонение цены от случайного блуждания после гэпов.

Алексей. Спасибо, я читал её уже, и знакомился с результатами и методами, равно как и предыдущую Вашу статью с оценкой рисков. 

Особенно мне близок описанный у Вас метод случайного блуждания цены, так как в своём вопросе (поста) я подразумеваю именно эту особенность. случайное блуждание.

Но применить Ваш метод, как трафарет к решению своей задачи, пока не соображу как, и фундаментально и и в прикладном опыте, я не настолько сильно подкован как Вы, что бы достоверно и быстро решить эту задачу.

Скажите Алексей, а если я Вам предоставлю Алгоритм, который как я считаю создаёт вероятность угадывания события больше чем 50/50%, Вы возьмётесь оценить достоверность или недостоверность этого?

Мой алгоритм нахождения цены работает на принципе теорвера, но при этом обеспечивает повторяемость исходов как на всей выборке истории, так и на отдельных её участках.

Выглядит это примерно так:

У алгоритма есть всего три переменных SL, TP, и точка вхождения в рынок.

Каждой из этих переменных я задаю некий диапазон значений, так что бы растворить/усреднить влияние подгонки.

SL от 40 до 70

TP от 40 до 70

Точка вхождения в рынок от 0-12.

Итого 12 493 переменных.

Результаты теста на истории 10 лет. выглядят так:

Облако н1

Задача.

Выявить/доказать: Является ли данный результат чисто подгонкой, или же есть алгоритм при котором вероятность случайных, независимых исходов может быть больше чем 50/50.

Алексей. Возьмётесь?

Сам я скептически отношусь, к полученным мной результатам, допускаю, что они стали причиной ошибки в коде или логических условиях, но вот уже целую неделю, не могу выявить ни одно не другое.

Помогите... И бриллиант Вашей щедрости будет сиять в оправе моей благодарности)

 
vladzeit:

Выявить/доказать: Является ли данный результат чисто подгонкой, или же есть алгоритм при котором вероятность случайных, независимых исходов может быть больше чем 50/50.

Чтобы узнать подгонка или нет - проверьте на форварде

 
khorosh:

Допустим мы на графике увидели какую-то интересную особенность и предположили, что это закономерность и её можно использовать, чтобы сделать прибыльный эксперт. Так вот, если эксперт ,использующий эту предполагаемую закономерность, без всякой оптимизации будет показывать прибыль при тестировании на длительном временном интервале, то можно с высокой степенью вероятности считать, что это действительно закономерность.

Ну этот метод мне понятен, только он ведь он достоверно не доказывает, а только создаёт предпосылки вероятности... больше/меньше.

Всё равно спасибо)

Мне вдруг вспомнилось определение Платона что такое человек:

Ученики древнегреческого философа Платона однажды попросили его дать определение человека, на что тот ответил: 

«Человек есть животное на двух ногах, лишённое перьев». Однако после того, 

как Диоген Синопский принёс в Академию ощипанного петуха и предъявил его в качестве платоновского человека, 

Платону пришлось добавить к своему определению: «И с плоскими ногтями».

)))

 
elibrarius:

Чтобы узнать подгонка или нет - проверьте на форварде

Надо бы попробовать...  Но я не очень понял полезность Форварда.  

Если я правильно понимаю, то при форварде, будет взят какой то участок истории и по нему будет проведён дополнительный прогон...

Но если я итак в тесте использую всю (качественную) историю, то есть ли смысл проводить форвард?

 
vladzeit:

Надо бы попробовать...  Но я не очень понял полезность Форварда.  

Если я правильно понимаю, то при форварде, будет взят какой то участок истории и по нему будет проведён дополнительный прогон...

Но если я итак в тесте использую всю (качественную) историю, то есть ли смысл проводить форвард?

Но основном участке истории происходит подгонка под историю или нахождение закономерностей.
Если на форварде доходность стратегии сохранилась, то нашли закономерности, если нет - то это лишь подгонка под историю.
123456789
Новый комментарий
Причина обращения: