Von der Theorie zur Praxis - Seite 417
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Ich denke Folgendes.
Wenn die Verteilung einer Stichprobe von, sagen wir, 1.000.000 Ticks instabil ist (und ich kann dieses Volumen immer noch nicht mit meiner exponentiellen Zeit ermitteln) und sich die Varianz im Laufe der Zeit ändert, dann stellt sich heraus, dass in meinem Fall weder das arithmetische Mittel noch der gewichtete Durchschnitt als Maß für die zentrale Tendenz verwendet werden können.
Damit bleibt mir der Median.
Die Kanäle müssen in Bezug auf den Median aufgetragen werden. Ist das richtig?
Diese Instabilität kann durchaus eine Folge der Nicht-Stationarität sein (nicht unbedingt, aber höchstwahrscheinlich). Im Falle von Nicht-Stationarität ist jede Stichprobengröße (Momente, Quantile usw.) wahrscheinlich bedeutungslos. Ich habe nicht umsonst über die Grundlagen des Theoretisierens geschrieben - Stichprobenmengen werden in der Regel für eine Reihe von gleichverteilten Zufallsvariablen gezählt. Bei nicht-stationären Inkrementen sind sie (per Definition) unterschiedlich verteilt
Leute, ihr müsst eine umgekehrte Autokorrelation (Regression) nehmen und sie benutzen, um Inkremente, Beobachtungsfehler, Verteilungen, NS zu lehren oder was immer ihr wollt
Der einzige Unterschied zwischen der effektiven und der fraktalen Markttheorie besteht darin, dass die Reihe nicht autoregressiv, sondern invertiert ist. Es gibt also eine Erinnerung, eine solche Reihe ist vorhersehbar.
Außerdem kann es sich um eine invertierte Autoregression n-ter Ordnung handeln, auch die Erlang-Ausdünnung kann hier funktionieren.
und hacken den Teig tonnenweise.
Ich werde den Indikator fertigstellen, wenn ich aus dem Urlaub zurückkomme. Aber machen Sie es selbst, seien Sie nicht faul. Es steht nirgendwo in Büchern darüber geschrieben, also gibt es eine Chance :)
Leute, ihr müsst eine umgekehrte Autokorrelation (Regression) nehmen und sie benutzen, um Inkremente, Beobachtungsfehler, Verteilungen, NS zu lehren oder was immer ihr wollt
Der einzige Unterschied zwischen der effektiven und der fraktalen Markttheorie besteht darin, dass die Reihe nicht autoregressiv, sondern invertiert ist. Es gibt also eine Erinnerung, eine solche Reihe ist vorhersehbar.
Außerdem kann es sich um eine invertierte Autoregression n-ter Ordnung handeln, auch die Erlang-Ausdünnung kann hier funktionieren.
und hacken den Teig tonnenweise.
Ich werde den Indikator fertigstellen, wenn ich aus dem Urlaub zurückkomme. Aber machen Sie es selbst, seien Sie nicht faul. Es steht nirgendwo in den Büchern, also gibt es eine Chance :)
Meinen Sie den Inversen Autoregressiven Fluss (IAF)?
Meinen Sie den Inversen Autoregressiven Fluss (IAF)?
Tut mir leid, ich kenne den Namen nicht, vielleicht
Wenn die Stichprobe in zwei gleiche Teile geteilt wird, der erste spiegelverkehrt ist und nach AF- oder autoregressiven Werten gezählt wird (der Lag-Wert wird aus der zweiten Stichprobe genommen), dann ja
und die Fenstergröße sollten sich bei der Suche nach dem kleinsten Fehler bei den Stichproben ändern, d. h. 4 Punkte nehmen, durch 2 teilen, den zweiten Teil spiegelbildlich spiegeln, die Korrelation zählen, 6 Punkte nehmen, dann 8, usw. Je größer das Fenster und je höher die Korrelation, desto interessanter für den Handel
Leider weiß ich den Namen nicht, vielleicht
es ist notwendig, zu lesen, wenn dort eine Probe in 2 gleiche Teile geteilt wird, der erste spiegelverkehrt ist und als ein acf oder autoreg. von Werten gezählt wird (Lag-Wert wird von der 2. Probe genommen), dann ja
und die Fenstergröße sollten sich bei der Suche nach dem kleinsten Fehler bei den Stichproben ändern, d. h. 4 Punkte nehmen, durch 2 teilen, den zweiten Teil spiegelbildlich spiegeln, die Korrelation zählen, 6 Punkte nehmen, dann 8, usw. Je größer das Fenster und je höher die Korrelation, desto interessanter für den Handel
Haben Sie Wahnvorstellungen?
Was bedeutet das?
Leider weiß ich den Namen nicht, vielleicht
Ich muss es lesen, wenn es die Probe in 2 Teile teilt, wird der erste spiegelverkehrt und zählt als acf oder autoreg. dann ja.
Anscheinend ist es etwas anderes, aber auch aus dem Bereich der neuronalen Netze.
Dennoch glaube ich nicht, dass es Möglichkeiten gibt, die Preisreihen auf eine Art stationären Prozess zu reduzieren. Vielmehr sollte man die für nicht-stationäre Prozesse verfügbaren Methoden (z.B. das Zerfallsproblem) anpassen
Außerdem ist die Stichproben-ACF (wie die Stichprobenverteilung, Momente usw.) nur für einen stationären Prozess sinnvoll. Im Falle eines nicht-stationären Prozesses gibt es Probleme wie TCAnscheinend ist es etwas anderes, aber auch aus dem Bereich der neuronalen Netze.
Dennoch glaube ich nicht, dass es eine Möglichkeit gibt, die Preisreihen auf einen stationären Prozess zu reduzieren. Vielmehr ist es notwendig, die für nicht-stationäre Prozesse verfügbaren Methoden (z.B. das Zerfallsproblem) anzupassen.
Wahrscheinlich nicht die gesamte Serie, aber einzelne Teile davon können mit dieser Methode in einen solchen Zustand gebracht werden, wobei die "schlechten" Teile eliminiert werden.
Aber es ist einfacher, es später zu beenden und zu sehen, als es in Ihren eigenen erfundenen Begriffen zu erklären :)
Außerdem ist die selektive ACF (ebenso wie die selektive Verteilung, Momente usw.) nur für einen stationären Prozess sinnvoll. Im Falle von Nicht-Stationarität gibt es Probleme wie bei TC
Die Suche nach einem stationären Prozess erfolgt durch Kointegration des Diagramms mit sich selbst, aber mit einem invertierten Teil davon. Erfolglose Teile werden übersprungen und es findet kein Handel statt.
Aber ich habe es satt, neue Entitäten zu erfinden :) dann werde ich es auf dem Indikator demonstrieren, vor allem für mich selbst
eine weitere Perversion des Preises
Wie könnte man die Utopie einer solchen Beschäftigung einfach erklären...?
Ah, oh!
Angenommen, ich gehe in ein Geschäft und stelle plötzlich fest, wie viel billiger oder teurer der Preis geworden ist. // Oder noch schlimmer - ein Fibo auf dem Preisschild.
Ich stelle fest - ich habe eine Schätzung der Vergangenheit vorgenommen.
Diese Analyse wird wohl kaum zu einer Vorhersage führen, oder?