Моделирование бара

Используя искусственных людей, которые выбирают наугад k (скажем, 6 или 12, или 23) различных предикторов среди нескольких дюжин сфокусированных гипотез, много раз реплицируемых, мы можем с помощью компьютерного моделирования исследовать то, что получается. Каждый искусственный человек обладает k предикторами или гипотезами, которые он может выбирать на каждом шаге, и он выбирает тот, который лучше всего соответствовал действительности в прошлом (даже если он не использовался). Эта детерминированная динамика дает посещаемость бара, показанную на Рис. 44. Примечательный результат -предикторы самоорганизовываются в модель равновесия, в которой наиболее  [c.124]


Их можно считать схожими только в том случае, если реальную торговлю будет осуществлять советник в автоматическом режиме и условия получения котировок при боевом применении будут совпадать с условиями получения при моделировании развития бара. Кроме того, методы торговли, основанные на пересечении МА, предполагают постоянное наличие открытых позиций, что очень осложняет их использование.  [c.324]

Вход производится по лимитному приказу в пределах бара. Если бы использовались целевая прибыль и защитная остановка в пределах бара, то возникли бы проблемы. Помещение многих приказов внутри одного бара может сделать моделирование недостоверным последовательность выполнения этих приказов невозможно отследить по данным на конец дня, а повлиять на результат они могут серьезно. Поэтому стандартный выход основан на приказах, использующих только цены закрытия.  [c.112]

Неверно полагать, что бизнес-моделирование актуально лишь для больших или бурно развивающихся компаний. Даже в маленькой фирме число функций исчисляется сотнями. Но дело не в самих функциях, их все худо-бедно распределяют. Часто бывает, что функции распределены, а процесс ломается . Именно поэтому в русском баре официантка всегда задержится или что-то забудет, а в таком же немецком баре клиента обслужат точно в срок. Здесь важно, как прописан бизнес-процесс.  [c.193]


Теперь перейдем к рассмотрению отличия процесса тестирования от реальной торговли, связанного с моделированием развития ценового бара. Это, на наш взгляд, наиболее принципиальный момент. Дело в том, что, как мы уже указывали, тестирование проводится на прошлых данных, которые хранятся в виде баров в памяти терминала MetaTraden Мы имеем бар, но незнаем, как происходило формирование этого бара во времени. Приходится каким-то образом моделировать этот процесс. В принципе рыночную информацию можно было бы хранить и в виде тиковых цен, но это порождает технические проблемы, требует огромной памяти, и эти издержки в целом неоправданны, о чем мы расскажем ниже, В клиентском терминале MetaTradej имеется три модели формирования бара. Перед началом тестирования пользователь должен выбрать одну из них путем установки в меню Model (см. рис. 81).  [c.307]

Условия торговли при тестировании. Теперь перейдем к собственно советникам, созданным на основе простейших торговых систем и результатам их тестирования. Во всех примерах торговля проводилась одним лотом, размер начального депозита составлял 10 000 дол., для моделирования развития бара была выбрана модельspread/Д тестирование всех советников проводилось на валютной паре евро/доллар, период графика был выбран один час. На всех графиках доходности, полученных при тестировании различных советников, вдоль оси абсцисс (времени) отложено количество совершенных сделок.  [c.311]

Смотреть страницы где упоминается термин Моделирование бара

: [c.307]    [c.137]    [c.107]    [c.184]