Обсуждение статьи "Создание самооптимизирующихся советников на MQL5 (Часть 13): Введение в теорию управления с использованием факторизации матриц"
Вы не прикрепили включаемые файлы volatilityDoctor/Time..Trade. Ваше представление не может быть протестировано без этих двух включаемых файлов.
Majeed Odubela #:
Вы не прикрепили включаемые файлы volatilityDoctor/Time..Trade. Ваше представление не может быть протестировано без этих двух включаемых файлов.
Маджид Мне жаль слышать о вашем опыте.Вы не прикрепили включаемые файлы volatilityDoctor/Time..Trade. Ваше представление не может быть протестировано без этих двух включаемых файлов.
Однако вы должны понимать, что эта статья является частью большого семейства связанных серий, которые развивают друг друга.
Класс, который вы ищете, был создан и подключен полностью с нуля в одной из предыдущих статей.
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Опубликована статья Создание самооптимизирующихся советников на MQL5 (Часть 13): Введение в теорию управления с использованием факторизации матриц:
Финансовые рынки зачастую бывает сложно спланировать или предсказать заранее. Настроения инвесторов зачастую неустойчивы и могут быстро меняться в зависимости от глобальной конъюнктуры и актуальных проблем, доминирующих в повестке дня. Поэтому торговые стратегии, которые кажутся прибыльными в историческом контексте, зачастую оказываются неэффективными при применении на рынках в режиме реального времени.
Существует множество причин, которыми можно объяснить такое поведение в торговых приложениях. Однако важно понимать, что после разработки и развертывания наших приложений их поведение остается неизменным и, как правило, не может быть изменено без вмешательства человека. Это означает, что наши стратегии подвержены риску повторения одних и тех же ошибок снова и снова, не позволяя нам извлечь пользу из неудач или извлечь уроки из прошлых ошибок.
Рисунок 1: Стандартная архитектура, используемая для развертывания торговых приложений на финансовых рынках
Было предложено множество решений этой постоянно возникающей проблемы. Однако одно из решений, обладающее огромным потенциалом, происходит из области теории управления. Теория управления в первую очередь занимается корректировкой поведения системы, функционирующей в динамичной или хаотичной среде, с целью приведения системы в соответствие с заданной задачей.
Периодически передавая данные о результатах нашей стратегии в контроллер обратной связи — который фиксирует и отслеживает взаимодействие стратегии с рынками — мы сможем приблизительно определить взаимосвязь между поведением нашей стратегии и рыночными результатами. Этот контроллер предназначен для выявления доминирующих паттернов, связанных как с убыточными, так и с прибыльными сделками. Если такая структура существует и мы можем извлечь из неё уроки, то теоретически регулятор с обратной связью должен быть способен корректировать динамику нашей торговой системы и направлять её к прибыльности даже в хаотичных и постоянно меняющихся рыночных условиях.
Это фактически изменит структуру развертывания нашей стратегии по сравнению со схемой, представленной на рисунке 1. На рисунке 2 мы знакомим читателя с простыми обозначениями, используемыми в литературе по теории управления, и обозначили входные сигналы рынка как (M), а выходные сигналы нашей стратегии — как (S).
Рисунок 2: Мы можем переопределить наше торговое приложение, используя сокращённую нотацию для обозначения рыночных входных данных (M) и результатов стратегии (S)
Автор: Gamuchirai Zororo Ndawana