Erkennen von Veränderungen im "Verhalten" einer finanziellen Zeitreihe (Handel mit Nachrichten) - Seite 3

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Aleksander:

write - es ist einfach, Parameter über Print... in eine Protokolldatei auszugeben. oder vorzugsweise in eine separate Datei über Dateioperationen...

und dann auch eine Tabelle nach Exodus machen, wann es ++ und nach welcher Anzahl von Minuspunkten gab...

weil es möglich ist, dass zumindest die Gesamtzahl von --- größer ist als +++

aber durch Manipulation von Partien kann man das Ergebnis im Allgemeinen in +++ ausgeben


Sobald ich anfing, in mql zu programmieren, schrieb ich ein Angebot, das in Excel hochgeladen wurde.

Sie schlagen vor, zu Differenzen zu gehen, wenn D(Währung)>0, dann "+" sonst "-". dann, wenn Nachbarn "+" und "-", dann Ergebnisvariable y(t)=1.

 

Aha - zu den Unterschieden... und die +-+-+++-+-+-+-+-+-+-+-+

um die Ergebnisse zu tabellieren... + -+ -+ + + --+ -+ -+ -+

+ erschien bei 1 "Drehung" - 4 Mal

+ Erschien in "Runde 2" (-+) 5 Mal

+ Erschien bei 3 "Drehungen" ( --+ ) 1 Mal

---

Dies macht es einfacher zu sehen, was wir als nächstes mit der Probe tun können....

 
Aleksander:

Aha - zu den Unterschieden... und die +-+-+++-+-+-+-+-+-+-+-+

um die Ergebnisse zu tabellieren... + -+ -+ + + --+ -+ -+ -+

+ erschien bei 1 "Drehung" - 4 Mal

+ Erschien in "Runde 2" (-+) 5 Mal

+ Erschien bei 3 "Drehungen" ( --+ ) 1 Mal

---

Dies macht es einfacher zu sehen, was wir als nächstes mit der Probe tun können....


wird definitiv nicht funktionieren, im Wesentlichen eine Verschiebung zur Wahrscheinlichkeit, keine Verbindung zu irgendetwas.
 
orb:

Erkennen von Veränderungen im "Verhalten" einer finanziellen Zeitreihe (Handel mit Nachrichten)

Beginnen Sie mit dem Sammeln von Statistiken. Sammeln Sie zunächst alle positiven Nachrichten und sehen Sie, wie sich der Kurs vor und nach den Nachrichten verhalten hat. Tun Sie dasselbe für negative Nachrichten. Wenn Sie ein Muster finden, können Sie ein effektiver "Agent" werden.
 
C-4:
Beginnen Sie mit dem Sammeln von Statistiken. Beginnen Sie damit, alle positiven Nachrichten zu sammeln und zu sehen, wie sich der Kurs davor und danach verhalten hat. Tun Sie dasselbe für negative Nachrichten. Wenn Sie ein Muster finden, können Sie ein effektiver "Agent" werden.
Es gibt keine solche Korrelation. Positive Nachrichten können den Markt entweder nach oben oder unten treiben oder ihn überhaupt nicht bewegen. Es ist eine bekannte Tatsache.
 
faa1947:
Es gibt keinen solchen Zusammenhang. Positive Nachrichten können dazu führen, dass der Markt entweder steigt oder fällt oder sich überhaupt nicht bewegt. Das ist schon seit langem bekannt.


Nein, natürlich nicht. Aber er muss es mit eigenen Augen sehen, sonst wird er sich weiterhin täuschen.

s.s. Was soll man sagen, selbst 9/11 hatte keine Auswirkungen auf den Dollar, aber das ist neu.

 
faa1947:

Es gibt keine vollständige Lösung, nur Ansätze.

Das Problem ist intuitiv verständlich. Für die Anpassung des Modells gilt: Je größer die Stichprobe, desto besser. Doch je größer die Stichprobe ist, desto weniger berücksichtigt sie die aktuelle Situation. Es scheint, dass AP(1) ideal ist - nur vorherige Kerze, aber nein, es funktioniert, aber sehr selten.

Das Modell sollte die Unterbrechungen vorhersagen, aber wie macht man das?

Warum vorhersagen, wenn es möglich ist, sie zu erkennen, und zwar früh genug.

Vielleicht habe ich mich unklar ausgedrückt, aber die Idee ist nicht, das "kürzeste" Modell zu wählen, sondern das ausgewählte "manchmal funktionierende" Modell zu fixieren, aber zu verlangen, dass die Daten sehr genau mit dem Modell übereinstimmen, viel genauer als gewöhnlich (sagen wir, innerhalb von 0,1-0,2 Sigma). Wenn wir über dieses enge Intervall hinausgehen, stellen wir den Handel sofort ein. Kommen Sie zurück und handeln Sie erneut.

 
alsu:

Vielleicht habe ich mich nicht klar ausgedrückt, aber die Idee ist nicht, das "kürzeste" Modell zu wählen, sondern das "manchmal funktionierende" Modell festzulegen, aber zu verlangen, dass die Daten sehr genau mit dem Modell übereinstimmen, viel genauer als gewöhnlich (sagen wir, innerhalb von 0,1-0,2 Sigma). Wenn wir über dieses enge Intervall hinausgehen, stellen wir den Handel sofort ein. Kommen Sie zurück und handeln Sie erneut.

Das Ergebnis wird in Econometrics: One Step Forecast angezeigt. Die Genauigkeit der Modellanpassung innerhalb einer Stichprobe hat keinen Einfluss auf die Genauigkeit der Prognose. Man muss in der Lage sein, die Vorhersage zu nutzen, was ein separates Problem darstellt, das "Vorhersagbarkeit" genannt wird. Ich habe dieses Problem in diesem Thread angesprochen, ich habe das Team bis zu diesem Punkt gebracht, aber niemand hat es verstanden.
 
C-4:


Das ist natürlich nicht der Fall. Aber er muss es mit eigenen Augen sehen, sonst wird er sich weiterhin täuschen.

s.s. Was soll ich sagen, selbst 9/11 hatte keine Auswirkungen auf den Dollar, und das ist eine Neuigkeit.

Verzeihen Sie, dass ich mich einmische.
 
faa1947:
Ich habe das Ergebnis in der Abteilung Ökonometrie veröffentlicht: Ein-Schritt-Vorhersage. Die Genauigkeit der Modellanpassung innerhalb einer Stichprobe hat keinen Einfluss auf die Genauigkeit der Vorhersage. Man muss in der Lage sein, die Vorhersage zu nutzen, was ein separates Problem darstellt, das "Vorhersagbarkeit" genannt wird. Ich habe in diesem Thread das Team auf dieses Problem aufmerksam gemacht, aber niemand hat es verstanden.
Oh, Mann... Es geht nicht um die Genauigkeit der Anpassung, sondern um die Genauigkeit der Prognose selbst. Wir schränken sie ein, in Echtzeit. Wir sagen, dass das Modell als relevant für die aktuelle Situation angesehen wird, wenn seine Vorhersage innerhalb eines ausreichend engen Intervalls liegt. Ist dies nicht der Fall, betrachten wir diesen Punkt als "Sollbruchstelle" und setzen entweder ein anderes, bereits vorbereitetes Modell ein, oder wir minimieren es in Ermangelung eines solchen einfach und warten.
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