从理论到实践。第二部分 - 页 56 1...495051525354555657585960616263...180 新评论 Serqey Nikitin 2021.04.18 11:27 #551 Alexander_K2:从逻辑上讲，这正是它的特点。但我不打算争论这个问题...逻辑是好的......但如果它有实例支持的话......。网站上有很多例子，显示了长期稳定盈利的报告......这些例子显然与这个假设不冲突......。 在任何情况下，所有的 "逻辑 "结构都需要仔细检查，无论它们在第一眼看起来多么 "合乎逻辑"... Aleksey Nikolayev 2021.04.18 11:52 #552 Alexander_K2:嗯...因此，根据定义，在SB上赚钱是不可能的 是的，根据定义，股权的期望值总是等于零。在这种情况下，股权与价格不同，不会是SB，这有时会导致明显的悖论（如马丁格尔的股权）。 Alexander_K2: 和市场上的VR--同样是由于非平稳性。我理解得对吗？ 这里的情况更复杂。在SB上，平均来说总是零（不包括价差）。因为非稳态性--正确猜测方向时的良好加分项变成了正确猜测方向时的良好减分项）。 Alexander_K2: 如果我们把VR带到固定的形式，会有什么变化吗？ 交易将始终遵循原始系列）除非你试图建立一个固定的价差或几个工具的组合。 CHINGIZ MUSTAFAEV 2021.04.18 12:18 #553 Alexander_K2:一般来说，从理论上讲，是不可能赚钱的。但是，在实践中，并不是这样的! 单一事件的触发概率和总事件的触发概率是完全不同的事情。 secret 2021.04.18 12:23 #554 Aleksey Nikolayev:是的，根据SB的定义，股权的期望值总是零。在这种情况下，股权与价格不同，将不再是SB，这有时会导致看似矛盾的情况（如马丁格尔股权）。这里的情况更复杂。在SB上，平均来说总是零（不包括差价）。由于非平稳性--正确猜测方向时的良好加分项在错误猜测方向时变成了良好的减分项）赚钱的机会也是潜在的毁灭性损失）以你的系统为例--有时发现你也需要沿着趋势交易）交易总是在一个基线上进行）除非你可以尝试建立一个固定的价差或几个工具的组合。 顺便说一句，这和我两年前对A_K同志说的完全一样) Aleksey Nikolayev 2021.04.18 13:08 #555 secret: 顺便说一下，这和我两年前对A_K同志说的完全一样) "好的重复，再重复！") secret 2021.04.18 13:37 #556 Aleksey Nikolayev:股权与价格不同，将不再是SB，这有时会导致看似矛盾的情况（如股权马丁格尔）。 为什么？SB块的总和似乎应该给出SB（如果是一个恒定的地段）。这意味着不可能赚到钱。 Maxim Dmitrievsky 2021.04.18 14:19 #557 Alexander_K2:很好。然而，回到重要的一句话上 事实证明，非平稳性才是解锁市场的关键。 非稳态性表现在蜱虫流的非稳态强度和增量的非稳态分布两方面。而且对此无能为力，因为我们马上就会转到SB。 你必须把这两样东西 "照单全收"，并在你的TS中使用它们。 嗯...这当然是有道理的...... 亚历山大，嗯，这些都是一般的概念。通常他们会谈论一些需要找到的具体的市场低效率。他们不一定只躺在一个时间序列的平面内。逐个情况。这就像把SB加上一些周期，仅此而已。你不能把它适合于一个特定的市场公式，它到处都是个体。正如这里尊敬的普拉多 所写的那样 "（经典）统计学和机器学习的关键区别：它们如何处理偏差-变异权衡 的困境。一般来说，如果你知道数据产生的过程是确定的，就使用统计学。如果没有（例如，金融），则使用机器学习。" Three Machine Learning Solutions to the Bias-Variance Dilemma (Seminar Slides) by Marcos Lopez de Prado :: SSRN papers.ssrn.com Classical statistics (e.g., Econometrics) relies on assumptions that are often unrealistic in finance. Two critical assumptions are that the researcher has perf Alexander_K2 2021.04.18 15:44 #558 Maxim Dmitrievsky:亚历山大，这些都是一般的概念。他们通常谈论的是需要找到的具体的市场低效率。 如果我们从一个假说出发。 关于交易、自动交易系统和交易策略测试的论坛 从理论到实践。第二部分 Alexander_K2, 2021.04.18 10:55 事实证明，非平稳性是解开市场的关键。 非稳态性表现在蜱虫流的非稳态强度以及增量的非稳态分布上。而且对此无能为力，因为我们马上就会转到SB。 你必须把这两样东西 "照单全收"，并在你的TS中使用它们。 可见， - 通量的不稳定强度在一天中的不同时段表现出来。你们在这个领域有研究，但没有实际成果。我可能错过了什么... - 不稳定的增量强度表现为非常大的脉冲运动。我认为根本就没有这方面的研究... 然而，这些都是最明显的市场低效率。 Evgeniy Chumakov 2021.04.18 15:54 #559 Alexander_K2:假设有这样的假设。 那么很明显， - 不稳定的通量强度在一天中的不同时段表现出来。你们在这个领域有研究，但没有实际成果。我可能错过了什么... - 不稳定的增量强度表现为非常大的脉冲运动。我认为根本就没有这方面的研究... 而这些是最明显的市场低效率。 看起来样本量应该根据一天中的时间来改变。 从统计学上讲，当你遇到趋势时，样本量应该在小时内增加。 我想在mt4测试器中进行优化，但它甚至不愿意在24个参数下运行。 Aleksey Nikolayev 2021.04.18 16:29 #560 secret: 这又是为什么呢？SB块的总和似乎应该给出SB（如果是一个恒定的地段）。这意味着不可能赚到钱。 有了一个恒定的地段，情况就是这样。但所有在SB上 "挣钱 "的尝试都包括交易量和方向的不断变化。这可能会导致复杂而怪异的波动，与SB的相似性可能会丧失，尽管零预期报酬不会消失。 1...495051525354555657585960616263...180 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
从逻辑上讲，这正是它的特点。但我不打算争论这个问题...
逻辑是好的......但如果它有实例支持的话......。
网站上有很多例子，显示了长期稳定盈利的报告......这些例子显然与这个假设不冲突......。
在任何情况下，所有的 "逻辑 "结构都需要仔细检查，无论它们在第一眼看起来多么 "合乎逻辑"...嗯...因此，根据定义，在SB上赚钱是不可能的
是的，根据定义，股权的期望值总是等于零。在这种情况下，股权与价格不同，不会是SB，这有时会导致明显的悖论（如马丁格尔的股权）。
和市场上的VR--同样是由于非平稳性。我理解得对吗？
这里的情况更复杂。在SB上，平均来说总是零（不包括价差）。因为非稳态性--正确猜测方向时的良好加分项变成了正确猜测方向时的良好减分项）。
如果我们把VR带到固定的形式，会有什么变化吗？
交易将始终遵循原始系列）除非你试图建立一个固定的价差或几个工具的组合。
一般来说，从理论上讲，是不可能赚钱的。但是，在实践中，并不是这样的!
单一事件的触发概率和总事件的触发概率是完全不同的事情。
是的，根据SB的定义，股权的期望值总是零。在这种情况下，股权与价格不同，将不再是SB，这有时会导致看似矛盾的情况（如马丁格尔股权）。
这里的情况更复杂。在SB上，平均来说总是零（不包括差价）。由于非平稳性--正确猜测方向时的良好加分项在错误猜测方向时变成了良好的减分项）赚钱的机会也是潜在的毁灭性损失）以你的系统为例--有时发现你也需要沿着趋势交易）
交易总是在一个基线上进行）除非你可以尝试建立一个固定的价差或几个工具的组合。
顺便说一下，这和我两年前对A_K同志说的完全一样)
"好的重复，再重复！")
股权与价格不同，将不再是SB，这有时会导致看似矛盾的情况（如股权马丁格尔）。
很好。
然而，回到重要的一句话上
事实证明，非平稳性才是解锁市场的关键。
非稳态性表现在蜱虫流的非稳态强度和增量的非稳态分布两方面。而且对此无能为力，因为我们马上就会转到SB。
你必须把这两样东西 "照单全收"，并在你的TS中使用它们。
嗯...这当然是有道理的......
亚历山大，嗯，这些都是一般的概念。通常他们会谈论一些需要找到的具体的市场低效率。他们不一定只躺在一个时间序列的平面内。逐个情况。
这就像把SB加上一些周期，仅此而已。你不能把它适合于一个特定的市场公式，它到处都是个体。
正如这里尊敬的普拉多 所写的那样
"（经典）统计学和机器学习的关键区别：它们如何处理偏差-变异权衡 的困境。一般来说，如果你知道数据产生的过程是确定的，就使用统计学。如果没有（例如，金融），则使用机器学习。"亚历山大，这些都是一般的概念。他们通常谈论的是需要找到的具体的市场低效率。
如果我们从一个假说出发。
关于交易、自动交易系统和交易策略测试的论坛
从理论到实践。第二部分
Alexander_K2, 2021.04.18 10:55
事实证明，非平稳性是解开市场的关键。
非稳态性表现在蜱虫流的非稳态强度以及增量的非稳态分布上。而且对此无能为力，因为我们马上就会转到SB。
你必须把这两样东西 "照单全收"，并在你的TS中使用它们。
可见，
- 通量的不稳定强度在一天中的不同时段表现出来。你们在这个领域有研究，但没有实际成果。我可能错过了什么...
- 不稳定的增量强度表现为非常大的脉冲运动。我认为根本就没有这方面的研究...
然而，这些都是最明显的市场低效率。
假设有这样的假设。
那么很明显，
- 不稳定的通量强度在一天中的不同时段表现出来。你们在这个领域有研究，但没有实际成果。我可能错过了什么...
- 不稳定的增量强度表现为非常大的脉冲运动。我认为根本就没有这方面的研究...
而这些是最明显的市场低效率。
看起来样本量应该根据一天中的时间来改变。 从统计学上讲，当你遇到趋势时，样本量应该在小时内增加。
我想在mt4测试器中进行优化，但它甚至不愿意在24个参数下运行。
这又是为什么呢？SB块的总和似乎应该给出SB（如果是一个恒定的地段）。这意味着不可能赚到钱。
有了一个恒定的地段，情况就是这样。但所有在SB上 "挣钱 "的尝试都包括交易量和方向的不断变化。这可能会导致复杂而怪异的波动，与SB的相似性可能会丧失，尽管零预期报酬不会消失。