从理论到实践。第二部分 - 页 98

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Evgeniy Chumakov:


再次感谢您!现在，这就是这个主题中的建设性对话。我有很多创造性的想法，但不知道如何以正确的方式处理这个问题。

尤金，你已经成功地让很多论坛参与者感兴趣。使用它，它们将一起帮助你接近问题。但是...只有当你的照片可以被信任的时候。这意味着它们将是可核查的。也就是说，其他任何人都能重复计算和构建，特别是直方图。那么就有可能发现你获得的结果是否可以重复。关键字是 "可重复性"。为此，你必须始终准确地知道：数据的来源；涵盖的范围（样本）；等等，等等--直到一套足以重复你对所给数据的工作，但没有你的参与。在科学文章中，这类信息往往被收集在 "实验描述 "部分。它是为了检查可重复性。没有结果的可重复性，循证工作就没有意义。
 
你也许应该看一下熵，而不是分布密度。如果你在寻找可预测性。
 
Aleksei Stepanenko:

Zhenya，我喜欢它。做一个简单的EA，例如，当注册一个波段上升时，我们买入（或卖出），下降时我们翻转。然后你在优化器中找到最小步长的值，在这个值上你可以获得整个时期的最大利润。

但进一步得到的情况是：在某些年份，利润是停滞不前的，在另一些年份是下降的，在另一些年份是增长的。事实证明，我们挑选了整个时期的中位运动规模，但在其中有一些时期有另一个最好的之字形波长规模。也就是说，中位数长度一直在变化，但其变化并不突然。它可以保持多年。问题是如何找到一个工具，将这段时间分成具有相同价格行为的部分。

也许看一下中位数长度的动态变化？如果它确实是平稳的。
我更喜欢从价格本身的动态来看价格行为的标准。级别，波动率平均化，以及所有这些在不同的规模。
通过optite获取CD的参数有很大的滞后性。德米特里夫斯基的后MO机器人不仅与酒吧增量有联系，而且与季节/时间因素有联系。
 
Maxim Dmitrievsky:
你也许应该看一下熵，而不是分布密度。如果你在寻找可预测性。

在寻找依赖性（例如对前一个膝盖）和考虑随后两个膝盖的关节长度分布的熵时可能有意义。SB的相关度或与理论上的偏差也可能是有用的。在我看来，一维连续分布的熵只是一些数学上的涉猎。离散分布的联合熵（信息）有实际价值。

 
Evgeniy Chumakov:


再次感谢您!现在，这就是这个主题中的建设性对话。我有很多创造性的想法，但对如何以正确的方式处理这个问题没有认识。

求你了，我将分享我所能做的。

 

如果我们谈论膝盖的中位数，将其与SB的理论值进行比较也是有用的，即z0*（1+ln（2））。

四分位数范围及其与中位数的比率，并将其与SB的理论值进行比较，也可能是人们感兴趣的。

 
Vladimir:
尤金，你已经成功地让很多论坛参与者感兴趣。使用它，它们将一起帮助你接近问题。但是...只有在你的照片可以信任的情况下。这意味着它们将是可核查的。也就是说，其他任何人都能重复计算和构建，特别是直方图。那么就有可能发现你获得的结果是否可以重复。关键字是 "可重复性"。为此，你必须始终准确地知道：数据的来源；涵盖的范围（样本）；等等，等等--直到足以重复你对所给数据的工作，但没有你的参与。在科学文章中，这类信息往往被收集在 "实验描述 "部分。它是为了检查可重复性。没有结果的可重复性，循证工作就没有意义。


我不明白你为什么要这样写，谁想说什么就说什么，我打断什么了？

 
Evgeniy Chumakov:


我不明白你为什么要写这些东西。 谁想要，他们想要什么，我打扰了什么？

正是由于缺乏特异性，才导致了。我怎样才能检查，例如，这个 "我已经得到了以下欧元兑美元的直方图，ZZ步数为100（5点）"？我们怎么能希望重现它呢？

你在什么地方，采取了什么数据；在什么时期；所选择的人字形是什么；除了间距之外，它有什么参数？缺乏这些信息是你（我认为是不由自主地）在那些想重复你的计算的人面前设置的障碍。

 
Vladimir:

缺乏特异性是一个障碍。如何检查，例如，这个 "对于欧元兑美元，ZZ步长为100点（5位数），我得到以下直方图："。我们怎么能希望复制它呢？

你在什么地方，采取了什么数据；在什么时期；所选择的人字形是什么；除了间距之外，它有什么参数？缺乏这些信息是你（我认为是无意中）在那些想重复你的计算的人面前设置的障碍。


你有没有看到里面的某处写着--"跟着我重复这样的画面"？

好的。

ZigZag，只有一个参数--步长=100点的五位数。

符号 - EURUSD

对于这段时间--看文件中的最后日期，我没有下载任何进一步的历史记录。


你想重复吗？或者你只是想谈谈？

 
Alexander_K2:

另一个傻瓜。

在SB增量的系列上，用俄语向你解释了两个规律性的问题。

1.这些增量的总和的集合总是形成一个正态分布

2.SB趋向于远离起点。而且，如果平均而言，变现产生的MO=初始参考点，那么一个特定的变现总是产生一个赚钱的机会。

Alexander_K2:

我记得这个巫师。他是暗杀者阿廖沙的忠实朋友和伙伴。但是，这并不能阻止他成为一个傻瓜。

为什么要粗鲁呢？我认识一个量子Alexey Bondarenko，他曾经在莫斯科的几个小型对冲基金工作，然后他去了美国，有点像在那里坐牢。我和他大概沟通过3次，然后很久以前，我刚开始的时候。他当时似乎很聪明，但以今天的标准来看，这简直是小儿科。

让我们以文明的方式处理 SB 的问题 。

我 马上会注意到 在业余爱好者中，在SB上赚钱的主题是相当普遍的，因为事实上有些人不放过和规避能量守恒定律的想法，创造一个永动机，这是正常的， 甚至 有人与mangelingale起初涉足，然后强烈参与，违背常理，这是一个典型的交易者的偏差 。 顺便说一下，读一下牛顿的传记，他到死都是一个炼金术士，他喜欢 炼金术 ， 仅此而已 ，在股市上他也 投机取巧 ， 智力和妄想往往是 一起的。


所以你说。

1.这种增长的总和的集合总是形成一个正态分布。

如果没有重叠的 集合 ，显然是的。 但它给了我们什么呢？我们交易的不是梯度，我们交易的是总和，对于梯度来说，ME （总量，窗口并不重要） 是收敛的，但对于总和来说不是，它和初始 （总量） 系列 一样是不可 预测的。 你无法预测 以下 任何 增量的总和， 所以你无法进行趋势交易。 你无法预测任何窗口中的MO，所以你不能进行反向交易。没有 "高级 "统计的基础，从自相关 的 季节性到更华丽的东西 （各种 "市场条件 "等） ，都能抓住MO 。 所有有趣的统计数据都是非平稳的。

2.SB趋向于远离起点。而平均而言，变现给了MO=最初的参考点，但特定的变现总是给了一个赚钱的机会。

我 不太清楚你在这里的意思，你是在谈论增量/回报还是总量 （价格） ，以及 "具体实现 "是什么意思 。 我们需要知道哪些是可以预测的，哪些是可以交易的。 你最好给我们一个例子。 很明显，一些片断的样本，追溯起来，可能包含幻觉模式，是趋势性的或平坦的，季节性的，等等。这对我们有什么用呢？我们知道，我们无法预测接下来会发生什么， 这是最主要的事情。 : )

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