Sunday 19 November 2017

Parrondo Paradox Forexworld


Parrondos Paradox: A Study Joined Jun 2008 Status: Objetivo sim Subjetivo no. 11 Posts Desde que ouviu falar Parrondos Paradox (referido como PP a partir daqui em diante) e vendo as tentativas de fazê-lo funcionar para negociação, decidi verificar. SMJones parece ter surgido com uma EA que implementa o PP em seu tópico intitulado Paradox Parrondos Modificado, mas sem testar os jogos individuais ao lado do paradoxo, então o teste está realmente incompleto. Eu sei disso, porque você ainda pode usar o PP e fazer retornos positivos porque, no pior dos casos, os três jogos (ou seja, um retorno positivo para um sistema de PP não significa que os outros jogos são individualmente pior é mais provável que alguns deles sejam melhores) . Eu decidi criar um aplicativo MS Access simples e rápido (que eu vou publicar aqui mais tarde) que executa as simulações Original e Coop Parrondos Paradox para qualquer configuração que você gostaria de dar. Eu criei uma versão do Excel, mas não estava feliz com isso (principalmente porque o desempenho era uma porcaria). Eu não criei uma versão adequada porque, infelizmente, eu não vejo seu valor ainda. Nos próximos dias, eu executarei inúmeros testes usando meu aplicativo e publicarei os resultados e os gráficos para que eu possa mostrar aqueles de vocês que me fizeram perguntas sobre PP e também aqueles que estão pensando em tentar criar uma EA com isso. Para chutar, vou explicar como o simulador funciona - e este é o PP original por enquanto. Em primeiro lugar, os parâmetros gerais: Spread: isso é definido como 1 pip. Ciclos: são o número de ciclos a serem executados de uma só vez antes de redefinir algumas das variáveis ​​de rastreamento (incluindo o randomiser) Iterações: são o número de ciclos completos a serem executados. Mod: 3 (definido em 3 para o clássico PP original, mas pode ser qualquer coisa de 2 para qualquer) Parâmetros do jogo: Existem 3 jogos, denominados A, B1 e B2. Cada jogo tem o seu próprio: - Quantidades de perda e perdas em pips (tanto na propagação pré e propagação) quanto nas quantidades de perdas e ganhos em etapas (padrão de 1 isso é auto-explicativo no teste sim). - Probabilidade - Edge. A borda dá a cada jogo sua própria borda. Por favor, procure outras fontes para maior profundidade em relação aos jogos. As saídas O simulador produz todos os resultados do ciclo e da iteração para uma tabela (para fins de estudo) e também produz três gráficos diferentes. O Gráfico 1 mostra apenas os resultados passo a passo para todos os cinco jogos e combinações seguintes, enquanto o Gráfico 2 mostra os resultados de pips para estes: 1) PP 2) Jogo A apenas 3) Jogo B apenas (B1 e B2 combinados usando as mesmas regras de modificação do que o PP) 4) Jogo B1 apenas 5) Jogo B2 apenas O Gráfico 3 mostra apenas os resultados passo a passo para PP, Jogo A e Jogo B (ou seja, para fins de clareza, porque o jogo B2 é sempre rocketing) Porque eu estou usando o número aleatório semi-quebrado do VBA Gerador Eu incluí vários controles para monitorar a aleatoriedade dos valores usados. Pontos importantes a serem observados: 1) Os jogos B1 e B2 devem ser justos ou o PP não funciona. A fórmula para fazer B1 e B2 fair é: Prob (B2) (1 - Prob (B1) - Sqr (Prob (B1) - (Prob (B1) Prob (B1)))) (1 - (2 Prob (B1) )) 2) A criação e quebra do uso de PP para negociação é o rastreamento dos Passos e Pips individualmente. O lance de moeda clássico é equivalente aos passos e pips sendo o mesmo, ou seja, 1 para win, -1 para perda. Isso não é adequado para negociação. Comentários: Algo a ter em mente em relação ao PP. Por definição, o PP original foi descoberto para mostrar dois jogos perdidos (Jogo A e Jogo B que são o jogo B1 e B2 juntos) poderiam ser combinados para criar uma estratégia vencedora global. E é isso. Tanto quanto posso ver, isso não funcionará na negociação, porque sempre haverá um jogo (principalmente B2) que sempre será melhor do que o PP. Eu acho que o truque é ver se as regras do PP podem ser curvadas, uma combinação de jogos tornará o desempenho do PP muito melhor do que qualquer um dos jogos individuais. Até agora, na minha opinião, o PP não funcionará para negociação, mas consegui alguns resultados interessantes utilizando parâmetros muito diferentes dos parâmetros originais dos PPs. Isso é sobre isso, estarei atualizando este diariamente com novos resultados de sim e algumas explicações etc. Aqui É uma amostra dos Gráficos 1 e 2: Bastante claramente, você pode ver a linha de PP amarela quais ganhos positivos no gráfico de Etapas (Gráfico 1), mas perde no gráfico de pips (Gráfico 2) Juntado em junho de 2008 Status: Objetivo sim Número subjetivo. 11 Posts Eu acho que você está indo na direção certa, mas eu não acho que é tão simples. Como mencionei antes do teste de PP modificado pela SMJones, não testar os jogos individuais (na medida em que eu esteja ciente) e não está completo. A combinação de 3 sistemas que têm uma expectativa positiva geral lhe dará um resultado positivo, não importa o que, mas combinando esses 3 sistemas, pode realmente retorná-lo menos do que apenas usar o sistema de maior expectativa. É por isso que a versão do SMJones precisa ser comparada ao nível do jogo individual. De qualquer forma, espero que eu me explique um pouco mais claro aqui: Ok, agora eu quero explicar algumas das diferenças nos parâmetros ajustáveis ​​disponíveis para negociação em comparação com o exercício de lançar moeda como o PP original define. Steps vs Pips O método clássico do PP original, como sabemos, usa as voltas de moeda e, portanto, monitoramos o sucesso dos jogos, adicionando suas vitórias e perdas que eu chamarei de etapas. Uma vitória é 1 e uma perda é -1. O rastreamento das etapas é importante para o jogo B apenas porque o rastreamento das etapas e do mod (geralmente 3) determina se o jogo B1 ou B2 é usado. Além disso, o rastreamento nos dá a pontuação final para o número de iterações para o PP. Agora, isso é bom para mostrar o conceito porque no exercício de lançar moeda, uma vitória e perda valem o mesmo em valor (ou seja, 1 cada). Ao negociar, isso não é bom, porque se tivéssemos jogos A, B1 e B2 todos com RR de 1: 1, então, jogaríamos Jogos A e B1 e manteríamos B2 (isso é claro, usando as taxas de sucesso exemplo de 49 para o Jogo A, 10 Jogo B1 e 75 para o jogo B2). Então, onde isso nos deixa Qual é o objetivo de investigar o PP para uso na negociação. Bem interessante, há muitos parâmetros de PP que podem ser ajustados e testados. Eu vou passar por estes agora e compará-los com as configurações de lançar moeda. Lotes de negociação Na moeda voa cada vitória e a perda é a mesma para cada jogo, mas na negociação podemos fazer isso. Por exemplo, jogo A 1 lote, jogo B1 0.1 lot e Game B2 3.0 lotes. No meu sim, entrei como dólares. Win Loss Steps O exercício de lançar moeda só permite 1 e -1 para ganhos e perdas, respectivamente, mas podemos mudar isso para o que quisermos, por exemplo, Game A Win 1, -1 Loss, Jogo B1 Win 2, -1 Loss, Game B2 Ganhe 1, -3 Perda. Essas etapas afetarão a escolha do mod e a alternância entre B1 e B2. Não afetará as taxas de sucesso reais. Edge e Spreads Com lançar moedas, não há spreads. Mas, como todos sabemos na negociação, existem spreads e comissões que imediatamente nos aproximam da expectativa negativa. Neste sim, podemos especificar qualquer propagação (eu escolhi 1 pip), mas também podemos dar a qualquer um dos jogos uma vantagem que queremos. A vantagem é dada em dólares e esse parâmetro é usado para ajustar a expectativa de cada jogo. Seqüência, ciclos e iterações. São os mesmos que no exercício de lançar moedas, mas merecem uma breve menção. No sim, podemos selecionar uma seqüência recorrente dos Jogos A e B até um máximo de 5 (Por exemplo AAAAB, ABBAB e assim por diante). Os ciclos são definidos em torno de 1000 e cada iteração consiste no número completo de ciclos. As variáveis ​​de rastreamento são redefinidas para cada iteração e os valores são salvos para os gráficos. A maioria dos sims que executei terá um mínimo de 1000 ciclos e 500 iterações, o que equivale a 500 000 jogos. Objetivos possíveis Havia uma ligeira esperança de que, quando comecei a pesquisar PP, usando uma combinação de jogos de expectativa negativa poderia ser transformado em resultado positivo, mas isso ainda não foi evidente (e eu não estou segurando minha respiração por aquele). Mas e quanto a apenas um dos jogos com expectativa negativa ou dois ou nenhum. A combinação de 3 jogos com expectativa positiva produz resultados melhores do que o jogo individualmente (ou mesmo o Jogo B no total). Quanto minhas expectativas são para este pequeno exercício, não tenho nenhum. Posso publicar todos os gráficos e resultados úteis que possamos e o mais rápido possível e publicarei o próprio sim uma vez que eu o limpe e o torne mais fácil de usar. Juntado em janeiro de 2010 Status: Membro 86 Posts Eu acredito que é quase impossível aplicar isso em negociação. O jogo PP é jogado sob a condição de que a taxa de ganho de ganhos do jogo A, B1 e B2 seja garantida consistente. Uma combinação de sequerence é apenas jogar para aproveitar a taxa de alta vitória do Game B2 para obter uma vitória geral no final. Claro que vai funcionar, tudo se resume ao fator de lucro positivo. O mercado atual é bastante diferente da teoria da taxa de ganhos fixa. Nenhuma estratégia pode manter a taxa de vitórias constante. Às vezes, é melhor, um pouco pior. Portanto, o winlose não é previsível. Eu vi o sistema smjones PP, do seu resultado, você notará que sua taxa global de vitórias (ou comprar ou vender) é muito maior. Isso faz com que eu me pergunte que seu jogo. Uma taxa vencedora é realmente melhorada do que o sistema PP padrão. Smjone é tão incrivelmente bom que ele sugere escolher o jogo de perda. RI MUITO. Mas seja qual for o sistema que ele esteja usando, ele fez muito bem com o sistema individual, e o sistema combinado de PP combinado é, portanto, superior. Esse é o meu palpite, a menos que a Smjone possa esclarecer o contrário. Como o rangebound disse, se você tiver um jogo de taxa de vitoria mais alto e menor taxa de vitória um, seria tolo jogar o mais tarde. O problema é que a nossa taxa de alta vitória é muitas vezes inferior ao resultado devido à mudança de mercado. Portanto, a única busca de valor é abrir o comércio que tem maiores chances de ganhar, com base no fato de seu comércio anterior ser um comércio perdedor. Então, talvez haja algum mérito na combinação de compatibilidade de dois ou três sistemas diferentes. Use o sistema de taxa de vitoria mais alto como o jogo A, mas use o resgate de estradegy (efeito de catraca) após o jogo perdedor. Penso que hedging, ou pelo menos abrir a posição oposta do comércio existente, é bastante útil com isso. O que significa que você precisa de um corretor fora dos EUA. Os membros devem ter pelo menos 0 vouchers para postar neste tópico. 0 comerciantes que visualizam agora Forex Factoryreg é uma marca registrada. Desenvolvimento em Parrondos Paradox Harmer, G. P. e Abbott, D. As estratégias de perda podem ganhar pelo paradoxo de Parrondos, Nature 402 864 (1999). CrossRef Arena, P. Fazzino, S. Fortuna, L. e Maniscalco, P. Teoria dos jogos e dinâmicas não-lineares: o estudo de caso Parrondo Paradox, Caos, Solitons amp Fractals 17 (23) 545555 (2003). MATH CrossRef Behrends, E. O fundo matemático do paradoxo Parrondos, Proc. Ruído SPIE em sistemas complexos e dinâmica estocástica II. Maspalomas, Espanha, Ed: Zoltan Gingl, 5471 510517 (2004). Von Neumann, J. and Morgenstern, O. Teoria dos Jogos e Comportamento Econômico, Princeton University Press, Nova York, (1954). Blackwell, D. e Girshick, M. A. Teoria dos Jogos e Decisões Estatísticas, John Wiley amp Sons, Nova York (1954). MATH Behrends, paradoxo de E. Parrondos: estratégias a priori e adaptativas, Preprint: A-02-09, math. fu-berlin. de (2002). Groeber, P. On Parrondos, jogos generalizados por Behrends, Notas de aula em Controle e Ciências da Informação. 341 223230 (2006). CrossRef MathSciNet Abbott, D. Davies, P. C. W. e Shalizi, C. R. Ordem da desordem: o papel do ruído nos processos criativos: uma questão especial sobre a teoria do jogo e a visão evolutiva dos processos, flutuação e ruído, 2 C1C12 (2002). CrossRef MathSciNet Allison, A. Pearce, C. E. M. e Abbott, D. Encontrando palavras-chave entre o ruído: classificação automática de texto sem análise, Proc. SPIE Noise and Stochastics in Complex Systems and Finance, Florença, Itália, Eds: Jnos Kertsz, Stefan Bornholdt e Rosario N. Mantegna 6601 660113 (2007). Davies, P. C. W. Física e vida: A Palestra Memorial de Abdus Salam, Sexta Conferência de Trieste sobre Evolução Química, Trieste. Itália, Eds: J. Chela-Flores, T. Tobias e F. Raulin, Kluwer Academic Publishers 1320 (2001). Parrondo, J. M. R. Como enganar um matemático ruim, na rede HCampM da CEE sobre Complexidade e Caos (ERBCHRX-CT940546), ISI, Torino, Itália (1996), não publicado. Adjari, A. e Prost, J. Drift induzida por um potencial periódico de baixa simetria: dielectroforese pulsada, C. R. Acad. Science Paris, Srie II, 315 16351639 (1993). Johnson, N. F. Jeffries, P. e Hui, P. M. Complexidade do mercado financeiro. Oxford University Press, Oxford (2003). Lee, C. F. Johnson, N. F. Rodriguez, F. e Quiroga, L. Coerência quântica, ruído correlacionado e jogos Parrondo, Flutuação e Noise Letters 2 (4) L293L297 (2002). CrossRef MathSciNet Meyer, D. A. e Blumer, jogos H. Quantum Parrondo: parcial e imparcial, Flutuação e Noise Letters 2 (4) L257L262 (2002). CrossRef MathSciNet Wolf, D. M. Vazirani, V. V. e Arkin, A. P. Diversidade em tempos de adversidade: estratégias probabilísticas em jogos de sobrevivência microbiana, Journal of Theoretical Biology 234 227253 (2005). CrossRef MathSciNet Reed, F. A. Epistasia de dois locus com seleção sexualmente antagônica: um paradoxo de parrondos genéticos, Genetics, 176. 19231929 (2007). CrossRef Masuda, N. e Konno, N. Comportamento subcrítico na dinâmica supercrítica alternativa de Domany-Kinzel, European Physical Journal B 40 313319 (2004). Harmer, G. P. e Abbott, D. Uma revisão do paradoxo de Parrondos, Flutuação e Noise Letters, 2 (2) R71R107 (2002). CrossRef Pinsky, R. e Scheutzow, M. Algumas observações e exemplos relativos à transiente e recorrência de difusões aleatórias, Annales de linstituto Henri PoincarProbabilits et Statistiques 28 519536 (1992). MATH MathSciNet Maslov, S. e Zhang, Y. Estratégia de investimento ideal para ativos de risco, International Journal of Theoretical and Applied Finance 1 377387 (1998). MATH CrossRef Westerhoff, H. V. Tsong, T. Y. Chock, P. B. Chen Y. e Astumian, R. D. Como as enzimas podem capturar e transmitir energia livre contida em um campo elétrico oscilante, Procedimentos da Academia Nacional de Ciências 83 47344738 (1986). CrossRef Key, E. S. Exemplos computaveis do expoente máximo de Lyapunov, Teoria da Probabilidade e Campos Relacionados 75 97107 (1987). MATH CrossRef MathSciNet Abbott, D. Resumo: Problemas não resolvidos de ruído e flutuações, Caos. 11 526538 (2001). MATH CrossRef Luenberger, D. G. Investment Science, Oxford University Press, Oxford (1997). Rosato, A. Strandburg, K. J. Prinz F. e Swendsen, R. H. Por que as nozes do Brasil estão no topo: segregação de tamanho da matéria em partículas agitando, Physical Review Letters 58 10381040 (1987). CrossRef MathSciNet Allison, A. e Abbott, D. A base física para os jogos Parrondos, Flutuação e Ruído. 2 (4) L327L341 (2002). CrossRef MathSciNet Toral, R. Amengual, P. e Mangioni, jogos de S. Parrondos como uma catraca discreta, Physica A. 327 (12) 105110 (2003). MATH CrossRef MathSciNet Amengual, P. Allison, A. Toral, R. e Abbott, D. Mortes de tempo discreto, equação de Fokker-Planck e paradoxo de Parrondos, Proceedings of the Royal Society London A. 460 (2048), 22692284 (2004). MATH MathSciNet CrossRef Harmer, G. P. Abbott, D. e Taylor, P. G. O paradoxo dos jogos de Parrondos, Actas da Royal Society London A 456 247259 (2000). MATH MathSciNet Key, E. S. Kosek, M. M. Abbott, D. No paradoxo de Parrondos: como construir jogos injustos compondo jogos justos, ANZIAM J. 47. 495511 (2006). MATH MathSciNet CrossRef Allison, A. e Abbott, D. Ressonância estocástica em uma catraca browniana, Flutuação e Noise Letters 1 (4) L239L244 (2001). CrossRef MathSciNet Moraal, H. Comportamento contra-intuitivo em jogos com base em modelos de spin, Journal of Physics A. 33 L203L206 (2000). MATH CrossRef MathSciNet Costa, A. Fackrell, M. e Taylor, PG Dois problemas em torno do paradoxo de Parrondos, Avanços em Jogos Dinâmicos: Aplicações para Economia, Finanças, Otimização e Controle Estocástico, Eds: Andrzej S. Nowak e Krzysztof Szajowski, 7 599609 (2005). MathSciNet Parrondo, J. M. R. Harmer, G. P. e Abbott, D. Novos jogos paradoxais baseados em catracas brownianas, Physical Review Letters 85 52265229 (2000). CrossRef Kay, R. J. e Johnson, N. F. Combinações vencedoras de jogos dependentes da história, Physical Review E 67 056128 (2003). Toral, R. Cooperativa Parrondos games, Flutuação e Noise Letters 1 L7L12 (2001). CrossRef MathSciNet Allison, A. e Abbott, D. Sistemas de controle com feedback estocástico, Chaos 11 715724 (2001). MATH CrossRef Bishop, C. M. Redes Neurais para Reconhecimento de Padrões, Oxford Press Oxford Capítulo 9, 346349 (1996). MATH Van den Broeck, C. Reimann P. Kawai, R. e Hnggi, P. Motores brownianos acoplados, Notas de aula na física: Mecânica estatística da biocomplexidade, Eds: D. Reguera, M. Rubi e JMG Vilar, 527 Springer - Verlag: Berlim, Heidelberg, Nova Iorque, 93111 (1999). Onsager, L. Relações recíprocas em processos irreversíveis I, Physical Review 37 405426 (1931). MATH CrossRef Onsager, L. Relações recíprocas em processos irreversíveis II, Physical Review 38 2265 (1931). Cleuren, B. e Van den Broeck C. Random caminha com mobilidade negativa absoluta, Physical Review E, 64 030101 (2002). CrossRef Di Crescenzo, A. Um paradoxo Parrondo na teoria da confiabilidade, The Mathematical Scientist 32 (1) 1722 arXiv: math0602308v2 (2007). MATH MathSciNet Kocarev, L. e Tasev, Z. Expositores de Lyanpunov, sincronização induzida por ruído e paradoxo Parrondos, Physical Review E 65 046215 (2002). CrossRef MathSciNet Buceta, J. Lindenberg, K. e Parrondo, J. M. R. Formação de padrões induzida por alternância de dinâmica global de não-equilíbrio, Physical Review E 66 036216 (2002). CrossRef MathSciNet Almeida, J. Peralta-Salas, D. e Romera, M. Pode dois sistemas caóticos dar origem à ordem Physica D 200 124132 (2005). MATH CrossRef MathSciNet Boyarsky, A. Gra, P. e Shafiqul Islam, Md. Mapas caóticos escolhidos aleatoriamente podem dar origem a um comportamento quase ordenado, Physica D 210 284294 (2005). MATH CrossRef MathSciNet Harmer, G. P. Abbott, D. Taylor, P. G. e Parrondo, J. M. R. Parrondos e catracas brownianas, Chaos 11 705714 (2001). MATH CrossRef Atkinson, D. e Peijnenburg, J. Atuando racionalmente com estratégias irracionais: Aplicações do efeito Parrondo, Razão, Racionalidade, Probabilidade, Eds: Maria Carla Galavotti, Roberto Scazzieri e Patrick Suppes, CSLI Publications, Stanford (2007). Diamond, J. M. Por que o sexo é divertido. A Evolução da Sexualidade Humana, Harper Collins, Nova Iorque (1997). Arizmendi, C. M. Caminho paradoxal para perdedores em um jogo de namoro, Procedimentos do AIP Mecanismos estatísticos não desejáveis ​​e Física não-amarelada: XV Conferência sobre Mecânica Estatística de Não-equilíbrio e Física Não-linear. Mar del Plata, Argentina, 48 de dezembro de 2006, Eds: Orazio Descalzi, Osvaldo A. Rosso e Hilda A. Larrondo, 913. 2025 arXiv: physics0703189v1 (2007). Satinover, J. B. e Sornette, D. Ilusão de controle na minoria do horizonte temporal e nos jogos Parrondo, The European Physical Journal B 60 (3) 369384 (2007). CrossRef MathSciNet Satinover, J. B. e Sornette, D. Ilusão de controle em um jogo browniano, Physica A 386 (1) 339344 (2007). CrossRef Boman, M. Johansson, SJ e Lyback, estratégias de D. Parrondo para comerciantes artificiais, em Intelligent Agent Technology: Pesquisa e Desenvolvimento, Eds: Ning Zhong, Jiming Liu, Setsuo Ohsuga, Jeffrey Bradshaw, World Scientific, 150159 arXiv: cs. Ce0204051 (2001). Wah-Sui Almberg, W-S. E Boman, M. Um algoritmo de gerenciamento de portfólio de agentes ativos, Inteligência Artificial e Ciência da Computação. Ed: Susan Shannon, Nova Science Publishers, Inc. Hauppauge NY Capítulo 4, 123134 (2005). Fernholz, R. e Shay, B. Teoria estocástica da carteira e equilíbrio do mercado de ações, Journal of Finance, 37 615624 (1982). CrossRef Cover, T. M. e Ordentlich, E. Carteiras universais com informações laterais, IEEE Transactions on Information Theory 42 (2), 348363 (1996). MATH CrossRef MathSciNet Dempster, M. A. H. e Evstigneev, I. G. Crescimento financeiro induzido pela volatilidade, Finanças Quantitativas 7 (2) 151160 (2007). MATH CrossRef MathSciNet Heath, D. Kinderlehrer, D. e Kowalczyk, M. Caudalas discretas e contínuas: do lance de moedas ao motor molecular, sistemas dinâmicos discretos e contínuosSeries B. 2 153167 (2002). MATH CrossRef MathSciNet Amengual, P. Toral R. Allison, A. e Abbott, D. Eficiência de catracas discretas, arXiv: cond-mat0410173 (2004). Feynman, R. P. Leighton, R. B. e Sands, M. The Feynman Lectures on Physics, 1 46.146.9 Addison-Wesley, Reading, MA (1963). Chaitin, G. J. The Unknowable, Springer-Verlag Berlin (1999). MATH Pearce, CEM Allison, A. e Abbott, D. Sistemas singulares perturbantes e correlação de seqüências aleatórias não correlacionadas, Procedimentos da Conferência Internacional AIP sobre Análise Numérica e Matemática Aplicada, Corfu, Grécia, Eds: Theodore E. Simos, George Psihoyios , E Ch. Tsitouras, 936 699 (2007).

No comments:

Post a Comment