文章 "组合剥头皮:分析过去的交易来提升未来交易的成效"

 

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本文所提供的技术讲述,旨在提高任何自动交易系统的有效性。 它简要解释了这个思路,以及它的基本原理、可能性和缺点。

想象一下:有一尊大炮(一套交易系统或算法)和 2 盒贝壳 — 其一是正面(盈利)交易,而另一个是负面(亏损)交易。 如果您瞄准它们射击,并研究战场上的弹坑,就会发现在整个射击历史中,一些正面交易永远不会落入负面的弹坑。

从观感上看,它可能如下所示:

图例 1. 交易历史的数字领域

图例 1. 交易历史的数字领域

作者:Oleg Besedin

 

看来,作者所说的入市前夕的这 3 根神秘蜡烛是一个有规律的分形,它是当地趋势的初始支撑。

因此,这个分形是某些交易获利的基础。而不是神秘主义!

 
似乎无法在生成的刻度上测试此类策略
 
Maxim Dmitrievsky:
似乎无法在生成的烛台上测试此类策略
我也这么认为,这也是因为在搜索形态时,使用的是烛台振幅和烛台部分的绝对值。这是不正确的,因为在不同的时间框架上,这些数值自然会不同,因为尺度不同。我们需要搜索的是规律性,即相对比率,而不是绝对比率。
 
我喜欢这篇文章,一切都很称职,而且都摆在架子上,感谢作者!

最近很少有高质量的文章了,短小精悍,切中要害)。

我同意前面的评论,我们需要相对的测量单位,例如百分比,或者将蜡烛图从 0 到 1 正常化,并留出相对于最大值的余量。

这样,就有可能找到形态本身,而不必拘泥于符号及其比例。
 
演示代码在哪里?
 
你们非常接近理想。
但你又往另一个方向走了一点
但写得很好,也很豪放。
 

感谢您分享知识!

您的意思是说,改进交易系统的方法之一是在开仓后加入一些时间到期函数,然后优化这个时间变量?

 

贡献巨大!

虽然我还在研究这种寻找模式的方法(我的代码还很粗糙),但在原始策略关闭的基础上添加特定的强制定时关闭的想法已经为我自己的几个 EA 带来了巨大的价值,即使在 OOS 和验证数据样本上也能提高它们的性能。



非常感谢你们!

 
Lenar Mansurov:
你们非常接近理想。
但你却偏离了另一个方向
但写得很好,也很豪放。
如果你不走偏,你觉得我们应该去哪里找?
 
您有示例代码吗?