Skarso
Forumer attivo
Provo a fare un riepilogo da newbie. Vediamo cosa ho capito.
1. Per raggiungere un risultato positivo (gain alle 17.30), fisso un'orario X<17.30, orario al quale deciderò se e come procedere con l'acquisto di un titolo, sulla base di uno o più indicatori.
2. Nel primo dei due esempi l'indicatore è l'andamento del titolo dall'apertura all'orario X, diciamo G%
3. Per determinare la probabilità di guadagno, misuro la relazione causa-effetto in un set di dati, assegnando punteggi di "winning bet" al verificarsi di alcune condizioni, es. G%<A, G%<B, G%>C, G%>D. A,B,C,D sono soglie stabilite sulla base della distribuzione dei risultati.
4. Per dare robustezza al sistema, nel secondo esempio individuo una variabile esogena che influisce sull'andamento della scommessa (quindi ben correlata a quella sotto osservazione), valutando la relazione causa-effetto tra le due variabili (esogena e osservata).
Se fin qui va bene, poi procedo![]()
questa volta il newbie sono io perché vabbè che sono scarso ma non ho capito un “tubbo” . . .
![Sono confuso :-? :-?](/images/smilies/icon_confused.gif)
se parliamo di una eventuale “relazione causa-effetto in un set di dati”, x chiarimenti esaustivi rimando a quanto scritto in passato dal Maestro molto + versato nella divulgazione e che ha anche fornito una routine in easy language x calcolarla . . .
io questa routine non ce l’ ho perché lo EL, come tutti i linguaggi dei vari programmi “pacco” molto usati dai frequentatori del forum, mi fa sinceramente skifo non potendo essere di nessun aiuto ai problemi che incontro nel mio lavoro a causa delle enormi limitazioni . . .
se parliamo di “vicini + vicini” non ci sono soglie e condizioni, ma si cerca di confrontare il valore di oggi del predittore usato ( ad esempio il rendimento h16 vs h9 ) con valori “simili” assunti nel passato
x valori simili si intendono valori vicini come misura: ad es se oggi il predittore utilizzato vale 1.60, si cercherà di confrontarlo con giornate in cui ha assunto ad es valori di 1,50 e/o 1.70 e dalla media dei risultati di quelle giornate passate si cercherà di fare una previsione x l’ esito della giornata di oggi
quando i predittori o variabili esplicative sono solo 1 allora i valori sono geometricamente distribuiti su una retta, se sono 2 allora sono distribuiti in 1 piano ( 2 dimensioni ), se sono 3 sono distribuiti nello spazio (3 dimensioni ), se sono “n” saranno distribuiti in un iperspazio ad “n” dimensioni . . .
è subito chiaro che maggiore è il numero delle variabili esplicative usate, minore sarà il numero di “vicini” simili . . .
mi sono spiegato meglio ? devo aprire un thread a parte ?