Parameter des variablen Marktes - Seite 7
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100 Balken machen keinen Sinn. 120 - 132 macht für mich mehr Sinn. 10 Jahre, 2 Jahre, Quartal, 3 Wochen, Arbeitszeit der Woche)
Es hat etwas mit dem Herauszoomen zu tun))) Ich habe die Wahrheit noch nicht herausgefunden. Sermyazhnaya Wahrheit gegen die ältere TF nicht so zu gehen, aber vielleicht gibt es etwas)
100 wurde von der Decke genommen, es gibt noch viele Dinge zu tun, Anzahl der Balken, Modellparameter, Parameter für die Optimierung, Anzahl der Werte für die Berechnung der Optimierungsparameter, usw.
Es funktioniert nicht mit Balken (Candlesticks); das Time Sampling fügt eine Zufallskomponente hinzu, wir sollten andere Methoden des Samplings verwenden.
Ich habe folgende Idee für die Bestimmung der optimalen Anfangsanzahl von Balken: Zunächst sollten wir uns für die Art des Musters entscheiden, für das wir die Anfangsdaten vorbereiten. Wir beginnen die Berechnung mit dem ausgewählten Muster mit der geringsten Menge an Eingabedaten. Bestimmen Sie den Fehler des Modells im Vergleich zu den tatsächlichen Daten. Erhöhen Sie dann die Menge der Quelldaten um eine Einheit, wiederholen Sie den Prozess der Ermittlung des relativen Fehlers und speichern Sie ihn ebenfalls. Die Menge der Ausgangsdaten, die einen minimalen Fehler ergibt, wird als die optimale Menge der Ausgangsdaten zum jetzigen Zeitpunkt angesehen. Diese Suche wird jedes Mal durchgeführt, wenn ein neuer Balken erscheint. Ich kenne keinen anderen Weg. Was meinen Sie dazu? Ich werde demnächst einen speziellen Thread eröffnen, um dieses Problem zu diskutieren.
Balken (Candlesticks) funktionieren nicht, da die Zeitstichprobe eine Zufallskomponente enthält.
Ich habe es in Bezug auf Tsos und Kotelnikov herausgefunden. Es stellt sich heraus, dass man die Ticks nehmen, sie glätten und erst dann in TFs aufteilen muss. Andernfalls kommt es zu Aliasing, dem Auftreten nicht vorhandener Frequenzen. Andererseits führt die Glättung zu einer Verzögerung.
Im Allgemeinen sollten wir versuchen, Preise, Filter, Rendering und Aktien vorzubehandeln. Wir sollten auch versuchen, die Währungspaare in einzelne Währungen zu zerlegen.
Ich habe folgende Idee für die Bestimmung der optimalen Anfangsanzahl von Balken: Zunächst sollten wir uns für die Art des Musters entscheiden, für das wir die Anfangsdaten vorbereiten. Wir beginnen die Berechnung mit dem ausgewählten Muster mit der geringsten Menge an Eingabedaten. Bestimmen Sie den Fehler des Modells im Vergleich zu den tatsächlichen Daten. Erhöhen Sie dann die Menge der Quelldaten um eine Einheit, wiederholen Sie den Prozess der Ermittlung des relativen Fehlers und speichern Sie ihn ebenfalls. Die Anzahl der Ausgangsdaten, die einen minimalen Fehler ergibt, ist die derzeit optimale Anzahl der Ausgangsdaten. Diese Suche wird jedes Mal durchgeführt, wenn ein neuer Balken erscheint. Ich kenne keinen anderen Weg. Was meinen Sie dazu? Ich werde demnächst einen speziellen Thread eröffnen, um dieses Problem zu diskutieren.
Ansatz aus einer anderen Perspektive, wenn wir zunächst genügend Balken für ein zuverlässiges Ergebnis sammeln und sehen, welches mathematische Modell mit der geringsten Anzahl von Parametern/Polynomen am besten passt. Und dann die Anzahl der Balken reduzieren.
Ich habe es in Bezug auf Tsos, Kotelnikov herausgefunden. Es stellt sich heraus, dass man die Ticks nehmen, sie glätten und erst dann in TFs aufteilen muss. Andernfalls kommt es zu Aliasing, dem Auftreten nicht vorhandener Frequenzen. Andererseits führt die Glättung zu einer Verzögerung.
Im Allgemeinen sollten wir versuchen, Preis, Filterung, Rendering und Aktien vorzubehandeln. Wir sollten auch versuchen, Währungspaare in separate Währungen aufzuteilen.
Die Glättung von Zecken durch eine Skalenstufe ist eine interessante, aber kostspielige Aufgabe. Und es gibt die Möglichkeit, und es erscheint logisch, Zyklen zu finden, die durch reale äußere Faktoren bedingt sind, die an die Zeit ihres Einflusses gebunden sind, d.h. ein Arbeitschart.
Es gibt zu viele Parameter, um sie zu optimieren, und die Verfügbarkeit einer optimalen Lösung hängt von der Wahl ab. Wenn die Parameter falsch gewählt werden, gibt es möglicherweise keine Lösung.
Die Glättung von Zecken in einer Skalenstufe ist eine interessante, aber kostspielige Aufgabe. Und es gibt die Möglichkeit, und das erscheint logisch, Zyklen zu finden, die auf reale externe Faktoren zurückzuführen sind, die mit dem Zeitpunkt ihrer Wirkung, d. h. einem Arbeitsplan, verbunden sind.
Es gibt zu viele Parameter, um sie zu optimieren, und die Verfügbarkeit einer optimalen Lösung hängt von der Wahl ab. Wenn die Parameter falsch gewählt werden, gibt es möglicherweise keine Lösung.
Es gibt keine Zyklen, es wird kontrolliert.
Ich habe das Modell im Optimierer laufen lassen und fand es nicht gut, dass sich die Parameter bei jedem Takt drastisch ändern - ich hätte gerne eine bessere Stabilität.
Es gibt keine Zyklen, es ist getestet worden.
Ich habe das Modell im Optimierer laufen lassen. Mir gefiel nicht, dass sich bei jedem Takt die Parameter drastisch ändern, ich hätte gerne mehr Stabilität.
Ich habe es nicht in seiner reinen Form. Es gibt ähnliche Wiederholungen von Preisbewegungen). Bei SB-ähnlichen Prozessen gibt es per Definition keine Stabilität der Parameter. Wenn die Stabilität gegeben ist, handelt es sich um andere Prozesse).
In seiner reinsten Form gibt es so etwas nicht. Es gibt ähnliche Wiederholungen von Preisbewegungen). Bei SB-ähnlichen Prozessen gibt es per Definition keine Parameterstabilität. Wenn es Stabilität gibt, sind das andere Prozesse).
Das ist es, was wir brauchen: Erkennung, Clustering
Ich habe es in Bezug auf Tsos und Kotelnikov herausgefunden. Es stellt sich heraus, dass man die Ticks nehmen, sie glätten und erst dann in TFs aufteilen muss. Andernfalls kommt es zu Aliasing, dem Auftreten nicht vorhandener Frequenzen. Andererseits führt die Glättung zu einer Verzögerung.
Im Allgemeinen sollten wir versuchen, Preis, Filterung, Rendering und Aktien vorzubehandeln. Wir sollten auch versuchen, Währungspaare in separate Währungen aufzuteilen.
Wir brauchen eine Stichprobenmethode, die keine Zufälligkeit einführt. Die Zeit hat keine Bedeutung für den Markt, eine Stundenkerze kann eine beliebige Anzahl von Trades und einen beliebigen Handelsumsatz enthalten. Der Preis wird durch Geld, Handel und die Umschichtung von Mitteln bestimmt. Um zu verstehen, warum Candlesticks nicht geeignet sind und was benötigt wird, können wir ein einfaches Modell erstellen: Wir nehmen einen Sinus, sampeln ihn mit einer zufälligen Abtastrate und erhalten am Ausgang eine Zufallsdarstellung. Das heißt, der Prozess ist bekannt und einfach, und wir haben ihn gebrochen. Ist es nun möglich, das ursprüngliche Signal mit einer ausreichend großen Stichprobe zu rekonstruieren? Wahrscheinlich irgendwie, aber ich weiß nicht wie.
Bei Zecken ist es besser, aber perfekt ist es auch nicht. Der wichtigste Preistreiber ist die ausgeführte Handelsoperation und ihr Volumen. Wenn wir einen Tick nehmen, kennen wir das Volumen und die Anzahl der Geschäfte nicht.
Das ist es, was wir brauchen: Erkennung, Bündelung.
Ja.
Sie benötigen ein Stichprobenverfahren, das keine Zufallskomponente enthält. Die Zeit hat keine Bedeutung für den Markt, eine Stundenkerze kann eine beliebige Anzahl von Trades und einen beliebigen Handelsumsatz enthalten. Der Preis wird durch Geld, Handel und die Umschichtung von Mitteln bestimmt. Um zu verstehen, warum Candlesticks nicht geeignet sind und was benötigt wird, können wir ein einfaches Modell erstellen: Wir nehmen einen Sinus, sampeln ihn mit einer zufälligen Abtastrate und erhalten am Ausgang eine Zufallsdarstellung. Das heißt, der Prozess ist bekannt und einfach, und wir haben ihn gebrochen. Ist es nun möglich, das ursprüngliche Signal mit einer ausreichend großen Stichprobe zu rekonstruieren? Wahrscheinlich irgendwie, aber ich weiß nicht wie.
Bei Zecken ist es besser, aber perfekt ist es auch nicht. Der wichtigste Preistreiber ist der ausgeführte Handelsvorgang und sein Volumen. Wenn wir einen Tick nehmen, wissen wir nicht, wie viel Volumen und wie viele Vorgänge vergangen sind.
Kantarovichs Vorlesungen zur Ökonometrie geben in der ersten Vorlesung einen Überblick über das Thema. Die Schlussfolgerung ist, dass der Zusammenbruch eines mathematischen Modells, das für den bisherigen historischen Zeitraum genau genug ist, bei der Schätzung der zeitlichen Wirtschaftsparameter nicht vorhergesagt werden kann.