Как работает технический анализ? часть 3

  В предыдущих статьях я указывал на ряд проблем, связанных с правильной классификацией реальной эффективности А.Т.
 
  Осложнения, возникающие из-за четкого различения, зависит ли чистая чистая А.Т. от конечной прибыли. или другие факторы не мешают вам использовать все доступные методы для достижения прибыльности. Суть дела заключается в том, чтобы сделать весь процесс правильно и тщательно осознанным, чтобы он мог определить все источники успехов и неудач (последние, прежде всего), а затем иметь возможность работать над ними.
  Я вспомнил одну почти апокрифическую историю, которую я хотел бы восстановить по памяти и постараться не потерять самые важные детали. Время от времени он возвращается к дискуссиям в среде трейдеров, особенно системных, но я не могу этого гарантировать, потому что я никогда не проверял, что он на 100% реален. Однако он имеет признаки подлинности, однако самое важное – это удивительная и, как обычно, образовательная мораль.
  Армия США решила инвестировать солёные средства в исследования по созданию интеллектуальной компьютерной системы для обнаружения иностранных транспортных средств на поле боя. Это улучшило бы более эффективный поиск по местности, компьютер всегда превосходил человека по механическим вопросам, а затем оптимально управлял огнем в танках. Итак, был построен оптический сканер, и, чтобы проверить его работу, возможно, если я не ошибаюсь, 100 фотографий различных боевых машин, спрятанных разными способами (за деревом, камнем, кустом и т. Д.), А затем для той же цели снова были сфотографированы точно такие же фотографии. мест (опять же 100 фото), но без наличия этих мобильных военных целей.
  Изображения были затем разделены на 2 коллекции, 50 штук с транспортными средствами и 50 без транспортных средств в том же месте. Первая партия этих фотографий на транспортном средстве была снабжена сканером, чтобы научить систему распознавать эти характерные цели. Напротив, ему теперь показали серию из 50 фотографий без машин, поэтому интеллектуальная система получила базу для улавливания и кодирования различий в памяти.
  На следующем этапе эффективность процесса обучения была проверена путем показа системой второй, не замеченной им половины фотографий с транспортными средствами, спрятанными за объектами. И сканер безошибочно обнаружил все иностранные военные машины!
  Если кто-то связывает такой процесс с работой нейронных сетей для торговли на бирже или с использованием генетических алгоритмов, то он прав. Также общеизвестным процессом среди систематических должно быть тестирование принципов обнаружения характерных паттернов на 2 независимых выборках: в выборке и вне выборки.
  Но вернемся к истории. Не было конца радости от сенсационных результатов – заказов, призов, мероприятий и т. Д. Итак, дополнительные фотографии были сделаны и застряли в глазах сканера. Результат? Поражение! Система не обнаружила ни одного транспортного средства! Что получилось? Фотографии скрытых ячеек на первом этапе – «обучения» сканера – были сделаны в пасмурную погоду, а фотографии мест без скрытых транспортных средств в солнечный день. Сканер быстро узнал, что противник там, где плохая погода, когда небо солнечное – опасности нет! Дополнительная партия фотографий была сделана, когда погода была ближе к хорошему солнечному свету, поэтому система вполне сознательно использовала свою базу “погоды” вместо базы “контуров транспортных средств”, которую он, вероятно, просто игнорировал …
  Я не хочу таким образом доказывать, что компьютеры хуже распознают характерные паттерны, они делают это намного лучше и быстрее, чем человек, при условии, что они получают точные инструкции. Тем не менее, человеческий глаз, другие чувства и интеллект являются гораздо более гибким инструментом для выявления нелинейных, нерегулярных, несколько образных повторений. Это базовая поддержка всех субъективных технических инструментов.
  Однако, нет ничего хорошего, что не могло бы быть плохим …
  Проблема в том, что, как мы знаем из предыдущего поста, повторяемость еще не определяет прибыльность. Из того, что я знаю, едва ли кто-либо из техников, участвующих в построении карт (формации, линии), действительно рассчитал, определил, протестировал или способен дать вероятность повторения для инструментов, которые он сам использует (именно из-за субъективности, дополнительно обремененной когнитивными ошибками). Не говоря уже о связи с управлением ставками, правильное использование которых определяет большую часть прибыльности.
  Это, однако, не означает, что субъективные методы не работают. Скорее всего, и хотя я не могу предоставить убедительных доказательств этого, я бы поспорил, что значительная часть успешных техников знаменитостей, которые не считают себя систематизаторами, в своих решениях используют намеки на свою интуицию, интуицию и усмотрение. Тем не менее, всегда следует иметь, и не только на затылке, что этот тип действия в значительной степени […] экземпляры, которые сработали (зерно и слепая курица) и наоборот – у инструмента может быть преимущество, которое мы испортим бесплатно.
  Единственный, но не гарантирующий, НИЧЕГО, способ улучшить такой семинар – это улучшить навыки, сотни опыта, углубить понимание рынка с точки зрения его динамики, волатильности и моторных навыков. Однако нельзя забывать, что причина неудач НЕ в такого рода субъективной торговле Технический анализ – в настоящий момент он не работает по принципу исключительности в том смысле, который мы часто имеем в виду, то есть как автоматический генератор прибыли , Его роль заключается в том, чтобы конвертировать тысячи различной информации в цены (диаграммы) и организовывать их (и мысли одновременно) в форме повторяющихся паттернов.
  А.Т. Виновный в возможных неудачах хорошо работает как психологический разрядник, используемый для разрядки плохих эмоций. Тем не менее, это не меняет фактов, для нашего же блага попробуем найти реальные мотивы “неактивности”.
 
  – Кат—
 

     

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *