Bölümlerden birinin analizinin bir sonraki bölümünü tahmin etmeye izin vermeyen bir süreç var mı? - sayfa 16
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Ben sadece desenin aynı tanımını kastettim, Baş-Omuzlar, bayraklar veya üçgenler değil. Bir model tanımınız zaten tekrarlanabilirlik özelliğini içeriyor olsa da, yine de aynı olay dizisinin (= model) tarihte birkaç kez bulunması gerektiğini ve sayısının rastgelelikten birçok kez daha büyük olması gerektiğini ekliyorum. Örneğin, arka arkaya 5 yazı bırakmak 0,5*0,5*0,5*0,5*0,5=0,03125 olma olasılığına sahiptir. Yani 800 yazı tura ile arka arkaya 5 yazı ortalama 25 kez düşecektir. Ancak 100 veya 200 kez düşerlerse, rastgele bir olaylar koleksiyonu değil, bir "kalıpımız" olur. Etrafımızda birçok desen var. Ayrıca beynimiz verilerdeki örüntüleri veya yapıları hızlı bir şekilde tanıyacak şekilde tasarlanmıştır (bu konu hakkında uzun uzun konuşabilirim). Ancak fiyat tekliflerinin yapısını, "bu görev için uyarlanmış" beynimizle bile tespit etmek oldukça zordur. Bir aydır fiyat tekliflerindeki kalıpları belirlemek için bir algoritma üzerinde çalışıyorum. Aynı algoritma, muhtemelen çok az gürültü ve çok fazla yapı olduğu gerçeğinden dolayı, diğer herhangi bir bilgi türünde (doğa görüntüleri, konuşma) tekrar eden kalıpları çok hızlı bir şekilde ortaya çıkarır. Ama görünüşe göre alıntılarda (istatistiksel olarak önemli kalıpları tekrarlayan) çok az yapı ve çok fazla gürültü var. Ama savaşmaya devam edeceğim. Hala umut var ve konu ilginç.
harika gönderi, yardım edemedim ama fark ettim!
"Ancak alıntıların çok az yapısı (istatistiksel olarak önemli kalıpları tekrarlıyor) ve çok fazla gürültü var gibi görünüyor." veya belki alıntılarda hiçbir bilgi yok?
Varsayımsal olarak, sabit lotlu bir dökme stratejisi vardır, yani MO pip pozitiftir, ancak 0'a eşit bir spread ile.
1. Böyle bir MM (martin türevleri dahil) seçmek mümkün mü ve sistemin 0'ıncı olmayan bir spread ile bile döküleceği ve bu MM neye bağlı olacak?
2. Sistemin artık dökemeyeceği spread'in maksimum eşik değerini hesaplayabileceğiniz formül nasıl görünecek?
1 - işlemler bağımsız ise imkansızdır.
2 - bu simülasyonlar aracılığıyla yapılır.
Yayılmayı beğenmiyorsanız, onsuz işlem limiti siparişleri verin. Bu durumda, "doldurma hızı" değişkeniyle ilgili bir sorun vardır - yönün doğru tahmin edilmesi durumunda, küçük bir hacim yürütülecektir; yanlış olduğunda - tüm cilt.
Karlı işlemler gerçekleşirse, teorik olarak lotu çarparak sistemi kara çekmek mümkündür.
Böyle düşünceler var.
Sistemin bir bahis sistemi yardımıyla daha büyük bir getiriye genişletilebileceğini varsayarsak, hesaplanmayan kalıpların sistemde kaldığı ifadesini otomatik olarak kabul etmek gerekir. Bu nedenle, bir şekilde yakalanmaları gerekir. İki seçenek olabilir.
1. Alım satım sonuçlarının sırası (ödeme değeri tarafından trendi azaltılmış) tabiri caizse beyaz gürültü değilse, yani. işlemlerin sonuçları arasında korelasyonlar varsa. Bu durumda kullanmak için bu bağıntıları bulup etkisiz hale getirmek gerekir (aşağıdaki gibi)
2. Aynı şekilde, işlem dizisinde herhangi bir korelasyon yoksa, işlemden önceki fiyat davranışıyla veya en azından günün saatiyle (sıradan insanlarda - diğer faktörlerle) korelasyonlara bakmak iyi olur. filtreler). Eh, zaten sınırsız bir hayal gücü alanı var, aslında yeni bir araç yaratabilirsiniz.
(Bulunan korelasyonların kontrol edilmesi gerektiği, yani işlem setinde eğitim ve test setlerinin ayırt edilmesi gerektiği dikkate alınmalıdır.)
Her iki durumda da, çalışmanın sonucu, belirli bir işlemin sonucunun başlangıç koşulu ile MO yanlılığı arasında bir tür yazışma olmalıdır. O zaman lineer programlama devreye giriyor. Sistemin toplam MO'su MO = Sum(MO_under_such_that_conditions_i*koşulların_i*lot_i oluşma olasılığı) olarak hesaplanır, bu MO her seçenek için parametreler - lotlar seçilerek maksimize edilmelidir. Kısıtlamalar - giriş başına maksimum risk miktarı veya maksimum ortalama lot, burada da hayal edebilirsiniz.
Karlı işlemler gerçekleşirse, teorik olarak lotu çarparak sistemi kara çekmek mümkündür.
Bence böyle bariz bir gerçek kök salmadıysa, o zaman imkansız!
İstediğiniz kadar düşünebilirsiniz, bu 2x2'yi 5'e çevirmez.
harika gönderi, yardım edemedim ama fark ettim!
"Ancak alıntıların çok az yapısı (istatistiksel olarak önemli kalıpları tekrarlıyor) ve çok fazla gürültü var gibi görünüyor." veya belki alıntılarda hiçbir bilgi yok?
Şimdiye kadar, en azından daha yüksek zaman dilimlerinde (H1 ve daha fazlası) kalıplardan vazgeçtim. Bana öyle geliyor ki, H1 ve üzerinde alım satım yapmak, esasen haberlerin yönünü tahmin ediyor. İstikrarlı kalıplar mevcutsa, o zaman yalnızca saat içi, M1-M5 zaman dilimlerinde, yani tüccarların önceden yayınlanmış haberlere tepki kalıpları. Orada kazmalısın. Forex'te yüksek matematikle (karmaşık formüller, regresyonlar, Fourier, sinir ağları vb.) uzun bir uğraştan sonra hayal kırıklığına uğradım: Forex'te geçerli değil. Basit araçlarla borulama yapmak çok daha kolaydır ve daha güvenilir bir sonuç verir.
Böyle düşünceler var.
Sistemin bir bahis sistemi yardımıyla daha büyük bir getiriye genişletilebileceğini varsayarsak, hesaplanmayan kalıpların sistemde kaldığı ifadesini otomatik olarak kabul etmek gerekir. Bu nedenle, bir şekilde yakalanmaları gerekir. İki seçenek olabilir.
1. Alım satım sonuçlarının sırası (ödeme değeri tarafından trendi azaltılmış) tabiri caizse beyaz gürültü değilse, yani. işlemlerin sonuçları arasında korelasyonlar varsa. Bu durumda kullanmak için bu bağıntıları bulup etkisiz hale getirmek gerekir (aşağıdaki gibi)
2. Aynı şekilde, işlem dizisinde herhangi bir korelasyon yoksa, işlemden önceki fiyat davranışıyla veya en azından günün saatiyle (sıradan insanlarda - filtrelerde) diğer faktörlerle korelasyonları görmek iyi olur. ). Eh, zaten sınırsız bir hayal gücü alanı var, aslında yeni bir araç yaratabilirsiniz.
(Bulunan korelasyonların kontrol edilmesi gerektiği, yani işlem setinde eğitim ve test setlerinin ayırt edilmesi gerektiği dikkate alınmalıdır.)
Her iki durumda da, çalışmanın sonucu, belirli bir işlemin sonucunun başlangıç koşulu ile MO yanlılığı arasında bir tür yazışma olmalıdır. O zaman lineer programlama devreye giriyor. Sistemin toplam MO'su MO = Sum(MO_under_such_that_conditions_i*koşulların_i*lot_i oluşma olasılığı) olarak hesaplanır, bu MO her seçenek için parametreler - lotlar seçilerek maksimize edilmelidir. Kısıtlamalar - giriş başına maksimum risk miktarı veya maksimum ortalama lot, burada da hayal edebilirsiniz.