Добре дошли в Свободен Български ФОРЕКС форум.
Резултати от 1 до 5 от общо 5
  1. #1
    Потребител
    Регистриран
    07.01.2020
    Мнения
    50

    Доверителен интервал

    Матеев, случвало ли ти се е система с много добър доверителен интервал, над 99% да се представя много зле на практика?

  2. #2
    Да, разбира се. Това, което видим в миналото, не дава никаква гаранция за бъдещето.

    Припомни си, че всяка една вероятност е в състояние да изгенерира всеки един маршрут, включително и чистата случайност (50%). При това положение ние посмъртно не можем да решим обратната задача - по зададен маршрут да определим вероятноста, която го е изгенерирала. Зададения маршрут може да е красив и да създава впечатление, че е изгенериран от вероятност например 60%, но в действителност да го е изгенерирала 50%-на вероятност.

    Затова трябва да използваме статистически методи, защото те би трябвало да са по-ефективни. Тоест да търгуваме не с една, а с много на брой стратегии, давали добри резултати в миналото. Така ще увеличим вероятноста поне част от тях да са наистина печеливши в бъдещето. Ако това наистина е така, печалбата от тези стратегии би трябвало да надделее над останалите, които са чисто случайни.

    Другата алтернатива е да правим по-строг контрол над намерените печеливши стратегии, опитвайки се да подберем само такива, при които в печелившоста им има някаква пазарна логика. Трябва да си зададем въпроса защо наистина те печелят. Какво точно се случва на пазара, което те го ловят. Не може да вярваме на стратегия, която е някаква комбинация от няколко индикатора с точно определени параметри, и ако малко ги променим, стратегията се счупва. Добрите стратегии остават печеливши при широк диапазон на промяна на параметрите на индикаторите или на стопове/лимити.

  3. #3
    Има и още един начин на постигане на по-вискоа познаваемост. Намеквал съм по други форуми за този начин, но си замълчах, защото изследванията ми показаха много висока ефективност, та чак се уплаших да не издам свещенния граал. Сега обаче съм склонен да го споделя, защото осъзнах, че едва ли от него ще се възползват повече от 2-3 човека.

    Идеята е да се организира нещо като парламент от глупави депутати, които обаче в своята цялост да дават умни решения. Проверих го това на Excel и всеки може дам да си го провери - ако имаме 100 депутата с познаваемст 51%, общата познаваемост след гласуване нараства до 60% или дори повече проценти. В реалноста обаче познаваемоста на всеки един депутат (стратегия) ще е различна, затова теглото на гласа на всеки един от тях няма да е 1-ца, а толкова, колкото му е текущата познаваемост.

    Така направено ако някой депутат гласува чисто случайно, гласа му ще има тегло, близко до нулата, и той почти няма да влияе на крайния резултат. Ако обаче познава по-често, то тогава теглото на гласа му ще нараства, и влиянието му ще е по-голямо. По този начин умните депутати ще влияят повече, а глупавите - по-малко, и така общия резултат от гласуването на парламента ще е много по-добър.

    За да проработи тази концепция трябва да имаме много на брой депутати (стратегии), които да корелират колкото се може по-малко една с друга. Тоест трябва да са построени с коренно различни индикатори или с коренно различни правила.

    Логиката на работата ще е следната:
    1. Първите 10 сделки не ги отиграваме, а само следим кой какво е гласувал и дали е познал. Това при симулация на стратегията. Иначе при исторически тестове вземаме от тях началното състояние на всеки един депутат.
    2. Започваме да натрупваме статистика за неговата средна познаваемост, която статистика представлява усредняване на DH/L от всяка една сделка.
    3. За всеки един депутат се получава средно тегло на гласа в диапазона от -1 до +1.
    - ако се получи около нулата, то този депутат дава случаен глас, но той малко ще влияе
    - ако се получи в плюс например 0.3-0.4, то този депутат познава много и ще влияе с много на крайния резултат
    - ако се получи дълбоко в минус, то този депутат греши много, и ако му обърнем знака на гласа, ще получим също добра познаваемост.
    4. Извършваме гласуване, като сумираме гласовете на всички депутати и разделим сумата на броя на депутатите
    5. Слагаме някакъв филтър, например от -0.1 до +0.1, вътре в зоната на който няма да отваряме сделка поради несигурния резултат
    6. Извън диапазона на филтъра отваряме сделка в една от двете посоки, в зависимост дали е по-малко от -0.1 или по-голямо от +0.1
    7. Обемът на сделката е равен на числото от гласуването. Ако например е +0.25, то тогава ние влагаме в седлката 25% от капитала, заделен за този парламент.
    8. След края на сделката виждаме кой депутат е познал и кой - сбъркал, в резултат на което DH/L на сделката го натрупваме в неговата статистика със знак +, ако е познал, и със знак -, ако е сбъркал.
    9. Новонатрупаната статистика е теглото на гласа, с който този депутат ще гласува за следващата сделка.

    Има доста нюанси и подробности, но в общия случай това е концепцията, която поне на теория показва блестящи резултати. Пак повтарям - при тази концепция много на брой глупави депутати (стратегии) в сумарния си напън успяват да постигнат впечатляващи резултати, много по-добри от единичните резултати на който и да е от тях. Адаптирането се извършва с всяка една сделка, така че случайните стратегии много бързо започват да гласуват с почти нулево тегло и така спират да влияят на крайния резултат. Усилията и познаваемоста на останалите обаче се мултиплицират, а случайноста на същите се подтиска.

  4. #4
    Наблюдател
    Регистриран
    24.01.2020
    Мнения
    13
    Цитат Първоначално публикувано от Mateev Виж публикацията
    Има и още един начин на постигане на по-вискоа познаваемост. Намеквал съм по други форуми за този начин, но си замълчах, защото изследванията ми показаха много висока ефективност, та чак се уплаших да не издам свещенния граал. Сега обаче съм склонен да го споделя, защото осъзнах, че едва ли от него ще се възползват повече от 2-3 човека.

    Идеята е да се организира нещо като парламент от глупави депутати, които обаче в своята цялост да дават умни решения. Проверих го това на Excel и всеки може дам да си го провери - ако имаме 100 депутата с познаваемст 51%, общата познаваемост след гласуване нараства до 60% или дори повече проценти. В реалноста обаче познаваемоста на всеки един депутат (стратегия) ще е различна, затова теглото на гласа на всеки един от тях няма да е 1-ца, а толкова, колкото му е текущата познаваемост.

    Така направено ако някой депутат гласува чисто случайно, гласа му ще има тегло, близко до нулата, и той почти няма да влияе на крайния резултат. Ако обаче познава по-често, то тогава теглото на гласа му ще нараства, и влиянието му ще е по-голямо. По този начин умните депутати ще влияят повече, а глупавите - по-малко, и така общия резултат от гласуването на парламента ще е много по-добър.

    За да проработи тази концепция трябва да имаме много на брой депутати (стратегии), които да корелират колкото се може по-малко една с друга. Тоест трябва да са построени с коренно различни индикатори или с коренно различни правила.

    Логиката на работата ще е следната:
    1. Първите 10 сделки не ги отиграваме, а само следим кой какво е гласувал и дали е познал. Това при симулация на стратегията. Иначе при исторически тестове вземаме от тях началното състояние на всеки един депутат.
    2. Започваме да натрупваме статистика за неговата средна познаваемост, която статистика представлява усредняване на DH/L от всяка една сделка.
    3. За всеки един депутат се получава средно тегло на гласа в диапазона от -1 до +1.
    - ако се получи около нулата, то този депутат дава случаен глас, но той малко ще влияе
    - ако се получи в плюс например 0.3-0.4, то този депутат познава много и ще влияе с много на крайния резултат
    - ако се получи дълбоко в минус, то този депутат греши много, и ако му обърнем знака на гласа, ще получим също добра познаваемост.
    4. Извършваме гласуване, като сумираме гласовете на всички депутати и разделим сумата на броя на депутатите
    5. Слагаме някакъв филтър, например от -0.1 до +0.1, вътре в зоната на който няма да отваряме сделка поради несигурния резултат
    6. Извън диапазона на филтъра отваряме сделка в една от двете посоки, в зависимост дали е по-малко от -0.1 или по-голямо от +0.1
    7. Обемът на сделката е равен на числото от гласуването. Ако например е +0.25, то тогава ние влагаме в седлката 25% от капитала, заделен за този парламент.
    8. След края на сделката виждаме кой депутат е познал и кой - сбъркал, в резултат на което DH/L на сделката го натрупваме в неговата статистика със знак +, ако е познал, и със знак -, ако е сбъркал.
    9. Новонатрупаната статистика е теглото на гласа, с който този депутат ще гласува за следващата сделка.

    Има доста нюанси и подробности, но в общия случай това е концепцията, която поне на теория показва блестящи резултати. Пак повтарям - при тази концепция много на брой глупави депутати (стратегии) в сумарния си напън успяват да постигнат впечатляващи резултати, много по-добри от единичните резултати на който и да е от тях. Адаптирането се извършва с всяка една сделка, така че случайните стратегии много бързо започват да гласуват с почти нулево тегло и така спират да влияят на крайния резултат. Усилията и познаваемоста на останалите обаче се мултиплицират, а случайноста на същите се подтиска.
    Принципно това е интересна теория но според мен пак няма да проработи на практика тъй като пак си играем със случайността вместо да търсим някаква реална и логична статистическа зависимост.

    Между другото тази теория не си я измислил само ти. Много хора са мислили в тази посока но до колкото знам никой не е успял да я приложи успешно на практика и да спечели милиони от пазара.

    Преди няколко години имах един разговор със основателите на брокер/платформата Darwinex. Там ми обясняваха почти същата теория само че формурана малко по различно. Там първоначалната им идея беше да привлекат десетки хиляди трейдъри от цял свят, да им дадат най добрите условия за търговия и от тези десетки хиляди трейдъри примерно 1% ще постигат добри резултати. Брокера пък ще започне да им дава външен капитал който да управляват като се вземат само сигналите на стратегиите но отделно се прилага управление на риска чрез външен алгоритъм. Самата комбинация от сигнала на стратегията + алгоритъма на брокера за управление на риска се обединява в нещо като акция наречена DARWIN и се търгува на виртуална борса и всеки може да инвестира там.

    Основната идеята беше да се създаде нов вид хедж фонд съставен от стратегиите на хиляди дребни трейдъри а риска да се управлява централно от автоматизирана система от страната на брокера.
    Теорията им беше е че ако вземем примерно 10 000 случайни стратегии и започнем да копираме сделките на 10-те най добри като постоянно обновяваме инвестициите така че винаги да имаме най много капитал вложен в топ 10 можем някакси незнайно как да победим пазара. Реално обаче не се получава.

    В крайна сметка нищо не излезе от това. Аз си бях отворил демо сметка там и в продължение на 1 година копирах сделките на най добрите стратегии като постоянно обновявах инвестициите. Нетния резултат беше отрицателен почти през цялото време и никога не излезе на сериозен плюс.

  5. #5
    Такава идея имах и аз като бях брокер. Дори това беше един от доводите ми, когато предлагах този бизнес на съдружниците си и исках бюджет. Аз също се надявах да се появят печеливши трейдери, които да ги детектирам, и да търгувам паралелно с тях. И аз също се провалих с тази идея основно поради факта, че до последно не можах да намеря начин със сигурност да детектирам кои точно са печелившите трейдери и има ли въобще такива.

    Сега от позицията на бъдещето вече знам, че трейдерите няма как да бъдат разделени на печеливши и губещи. Това е така защото всички без изключение са СЛУЧАЙНО ТЪРГУВАЩИ ТРЕЙДЕРИ, като в търговията само при някои от тях има вплетена по-малко или повече познаваемост. Тоест нямаме ситуация да/не, а ситуация на плавен преход от чиста случайност (50%) към чиста случайност + някаква слаба познаваемост (50% + N%), като това N може да е 1,2,3 или дори 10-15.

    При такава една ситуация трябва да се опитаме да извлечем познаваемоста от морето със случайност, и начина за това е именно описаната от мене методология, която има свойството да подтиска случайноста и да усилва познаваемостта. Метода би се провалил само ако наистина няма никаква познаваемост и всички депутати (стратеги) са чисто случайни (50%).

    В практически план логиката изглежда така:
    1. Имаме много депутати (стратегии)
    2. Всичките от тях в исторически план показват някаква дребна познаваемост (вероятност, малко по-голяма от 50%, определена по маршрута/екюитито)
    3. Да, ама ние не знаем дали тази вероятност е истинска, или маршрута е плод на флуктуации на 50-те процента.
    4. Следователно имаме много на брой уж познаващи стратегии, но само част от тях имат истинска познаваемост, а другите имат флуктуации.
    5. Със сигурност ние не сме в състояние да отделим познаващите от тези с флуктуации. Знаем/предполагаме, че ги има, но не знаем кои са.
    6. Следователно трябва да измислим метод да ги експлоатираме, без да знаем кои са те.
    7. Ами този метод с гласуването на депутатите мисля, че решава проблема.
    8. Вероятно са възможни и други методи за експлоатация на печеливши стратегии, които не ги знаеш кои точно са те.

    В заключение:
    Всичко това са разсъждения, базирани на три неоспорими математически доказани истини:
    1. Последователност от числа с вероятност P=50% винаги клони към НУЛА.
    2. Последователност от числа с вероятност P>50% винаги клони към + БЕЗКРАЙНОСТ.
    3. Последователност от числа с вероятност P<50% винаги клони към - БЕЗКРАЙНОСТ.

    Следователно е близко до ума, че ако изкуствено смесим две последователности, едната от които е с 50% (чиста случайност), а другата е различна от 50%, то тогава числата на първата ще клонят към нула, а числата на втората ще клонят към - или + безкрайност. Най-важното обаче е, че общата (смесената) последователност ще клони към +/- безкрайност. Тоест случайноста ще се подтиска, а познаваемоста ще се усилва дори и при смесване на различни последователности с различна вероятност.

    ПП: Експерименти на Excel го доказват това. Реални експерименти със стратегии обаче все още не съм правил, защото софтуера доста насложня и сега се пилтява в него.

 

 

Информация за темата

Потребители разглеждащи тази тема

В момента има 1 потребител (и), разглеждащ (и) тази тема. (0 потребител (и) и 1 гост (и))

Разрешения за писане

  • Вие не може да да публикувате нови теми
  • Вие не може да публикувате мнения
  • Вие не може да публикувате прикачени файлове
  • Вие не може да редактирате вашите мнения
  •