Discusión sobre el artículo "Investigando las características estacionales de las series temporales financieras con la ayuda de diagramas Boxplot" - página 3

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Igor Makanu:

Muy bien, voy a enfocar esto desde el otro lado, dejémonos de tonterías y especulaciones de comerciantes.

Aquí tenemos un proceso estocástico descrito mediante una serie temporal, decidimos hacer una discreción de 15 minutos - OK, y entonces decidimos que para la evaluación utilizaremos MA(25) = valor medio acumulado durante 4 horas, y esta evaluación para las 4 horas anteriores permite asignar un cierto intervalo de tiempo donde el proceso estocástico tendrá un crecimiento garantizado....

entonces podemos concluir que este proceso depende de los datos de la serie temporal de las 4 horas anteriores?

es decir, lo que quiero decir es que MA para estimar los intervalos de tiempo sigue siendo un ajuste o el proceso investigado definitivamente tendrá una conexión con los datos anteriores - sólo estas conclusiones puedo sacar personalmente, la conclusión de que el proceso tiene una conexión con las 4 horas anteriores no es correcta sobre la base de los resultados de 2015-2017, sólo queda un ajuste de acuerdo con esta metodología, imho.

Tenemos que, de media, la desviación está por encima de la MA durante 4 horas, para cada hora.

luego acabamos de terver que de media estamos en el lado positivo si compramos por debajo de la MA y cerramos por encima.

No entiendo por qué tanta indignación... es sólo una estadística convenientemente visualizada que destrozará todos tus sueños (si es que tienes alguno) y te hundirá en la realidad.

pisando agua ) Sólo porque no se puede encontrar un ciclo de esta manera en la historia - así que tal vez usted puede buscar otros ciclos que son más capaces de sobrevivir. Yo lo he comprobado con los clásicos.

No olvides que puedes combinar mensual/diario/hora.

Todos tus algoritmos se estrellarán en lo mismo, la falta de ciclos. Esa es la base. Es más fácil mirarlo una vez y verlo en un diagrama que escribir un montón de algos que se estrellan en lo mismo.

 
Igor Makanu:

No tengo resentimiento, no me gustó el TS para evaluar la metodología, como escribí anteriormente tal comercio en MA no muestra nada en absoluto

es por eso que renuncié a buscar regularidades, o más bien sólo hay una regularidad en el mercado - la actividad diaria de los participantes, se repite por intervalos de tiempo, y luego la mecánica - la búsqueda de intervalo de tiempo y luego la genética del probador pone órdenes caóticamente, de acuerdo con reglas simples, aquellos resultados que tienen buenas carreras en el probador corro en el delantero, una pequeña parte de las pruebas tiene sentido - pasan el delantero con confianza, incluso en el modo de todos los ticks reales. Con este enfoque, es más rápido buscar que inventar un TS y luego probarlo

¡ok, dejo el tema, quería discutirlo - lo discutí con el autor, gracias de nuevo por Python - útil material revisado y claramente presentado!

¿Por qué borrar? ) coger la actualización, hay imprecisiones en el artículo en la agrupación de datos

sugerir otro detrend si MA no le gusta, lo haré

Archivos adjuntos:
Seasonal_exploration.zip  385 kb
 
Igor Makanu:

No quiero estropear mi karma, el material es útil, quizás muchos lectores lo necesitaban, y aquí estoy ..... ¿Dartagnan o Robin Hood? ))))) aunque probablemente sólo sea un buscador quemado que ya ha dado cien vueltas ))))

Escribo también para recibir opiniones, no para presumir de algo que no entiendo.

El bot se puede mejorar y servir en alguna salsa del Mercado. Ni siquiera muchas soluciones sofisticadas llegarán a esto, a partir de 3 líneas.

300p


 
Igor Makanu:

Bueno, si realmente quieres dominar el tema de la investigación BP correctamente, es necesario estudiar algo con regularidades, como una variante de la misma metodología (del artículo) para estudiar el horario de la temperatura del tiempo, definitivamente hay una regularidad allí y no puede haber ajuste.

si la metodología funciona correctamente en varios datos de temperatura, entonces puedes intentar transferirla al caos (CR), y sabiendo que el método funciona, buscar por qué no funciona en CR - es decir, sólo entonces aplicar alguna magia de filtrado a CR (incrementos, regresión, normalización mediante logaritmos, etc.).

Funcionará con cualquier ciclo regular, es un clásico.

Sólo Alexander sabe trabajar con los flotantes, aunque le pongas una vela...
 

Yo uso aproximadamente la misma investigación (pero basada en garrapatas adelgazadas) en mi CT.

Por supuesto, he sacado algunas conclusiones diferentes de estos datos.... No necesito saber en qué horas hay una subida o bajada en un par concreto (en este caso EURUSD), porque en otro par puede haber una imagen completamente diferente....

Me importa el principio: la estabilidad de las "cajas de bigotes" estacionales, de calendario. ¿Son siempre así en promedio? Este artículo demuestra - sí, siempre. El aspecto de estos boxplots es siempre más o menos el mismo. Este es un punto muy importante... Si añadimos volúmenes de ticks a estos estudios, resulta obvio que la extensión de estas velas es proporcional a ellos. Y el resto es cuestión de técnica.

 

En resumen (para no aburrir a los impacientes) - la investigación de este artículo puede y debe utilizarse en la previsión de la volatilidad en el mercado. No para observar los datos del "aquí y ahora", sino para saber que en el próximo periodo de tiempo se producirá una ampliación/reducción del canal de dispersión. Y que esto siempre será así.

De hecho, las imágenes del artículo son parte de la imagen general de la ciclicidad del mercado. Sí, es feo. Pero es lo que es en nuestro mundo lineal. En el mundo no lineal es hermoso....

[Eliminado]  
La estacionalidad es para las materias primas, no para las divisas.
 
Alexander_K:

El principio que me importa es la sostenibilidad de las "cajas de bigotes" estacionales, de calendario. ¿Son siempre así por término medio? Este artículo demuestra que sí, siempre. El aspecto de estos "boxplots" es siempre aproximadamente el mismo.

Se trata de una lectura extraña. El autor demuestra específicamente que es diferente.

Este es un punto muy importante... Si añadimos volúmenes de tick a estos estudios, será obvio que la dispersión de estas velas es proporcional a ellos. Y el resto es cuestión de técnica.

Una especie de tontería de Nechayev.

 
Vladimir Baskakov:
La estacionalidad es para las materias primas, no para las divisas.

En teoría, puede ser más pronunciada. En la práctica, hay que verlo.

De todos modos, he empezado un análisis más detallado. Si hay resultados interesantes, escribiré.
 

¡No puedo descansar en este tema, como dicen "hola de nuevo"!

aquí he esbozado mi código de prueba para probar la hipótesis "Vamos a permitir para abrir operaciones sólo en 0-1 horas, con el supuesto de que en las próximas horas el acuerdo todavía se cerrará en beneficio,".

input int Hour_Open  = 0;
input int Hour_Close = 1;
input int TakeProfit = 500;
input int StopLoss   = 500;

#include <fxsaber\MT4orders.mqh>

int LastTradeDay;
long LastTicket;
double d_takeprofit, d_stoploss;
//+------------------------------------------------------------------+
int OnInit()
{
//---
   LastTradeDay = -1;
   LastTicket   = -1;
   d_takeprofit = TakeProfit * _Point;
   d_stoploss   = StopLoss * _Point;
//---
   return(INIT_SUCCEEDED);
}
//+------------------------------------------------------------------+
void OnTick()
{
   MqlDateTime  dt;
   TimeCurrent(dt);
   bool tradetime = (dt.hour >= Hour_Open && dt.hour <= Hour_Close);

   if(LastTicket > 0 && !tradetime) {
      if(!OrderSelect(LastTicket, SELECT_BY_TICKET))   LastTicket = -1;
      if(LastTicket > 0 && OrderCloseTime() > 0)       LastTicket = -1;
 // if(LastTicket > 0 && OrderClose(LastTicket, OrderLots(), SymbolInfoDouble(_Symbol, SYMBOL_BID), 30)) LastTicket = -1; //cierre en tiempo de no negociación
   }

   if(tradetime && LastTradeDay != dt.day && LastTicket == -1) {
      double ask = SymbolInfoDouble(_Symbol, SYMBOL_ASK);
      LastTicket = OrderSend(_Symbol, OP_BUY, 0.1, NormalizeDouble(ask, _Digits), 30, NormalizeDouble(ask - d_stoploss, _Digits), NormalizeDouble(ask + d_takeprofit, _Digits), "", 0, 0, INT_MIN);
      if(LastTicket > 0) LastTradeDay = dt.day;
   }

}
//+------------------------------------------------------------------+

Corrí en optimizador 01.01.2017-01.0.12019, si buscar gráficos de equilibrio hermoso, el optimizador encuentra takek 100p y stoploss 4600p

si busca take/stoploss razonable, no hay ningún patrón.


o aún la metodología de buscar un patrón no funciona, bueno, como opción perdí práctica y escribí un código torcido - hace más de un mes que no escribo en MQL.

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