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Depende de cómo se busquen estos Fibs. Si de la misma manera que Swannell, es decir, analizando sólo las ondas del mismo orden, entonces realmente no se puede ver allí ninguna "resonancia" especial: f.d.p. suave sin convexidades prominentes. Y si uno busca entre los racimos de fibras de diferentes órdenes, puede salir algo. Todavía no he encontrado ninguno :)
En cuanto a cómo hacer que las cotizaciones no tomen valores negativos, basta con generar incrementos en % en lugar de absolutos.
En cuanto al hecho de que el generador tenga una memoria limitada y se repita cíclicamente, depende del generador. Hay algunos que se desplazan por temporizador, otros en función de la carga de la CPU, etc., etc.
La habilidad del cerebro es ver niveles y líneas de tendencia y los encontrará en cualquier dato. Cuando tienes un martillo en la mano, todo parece un clavo. Tienes que comprobar y entender lo que quieres utilizar en el comercio, entonces la similitud no tiene importancia :)
Puedes codificar y representar como un gráfico similar cualquier cosa: una novela "Guerra y Paz", una foto digital, una canción favorita, etc. Todo será muy parecido y de nuevo la persona que lo desee encontrará niveles y lo que ha aprendido a distinguir, las distribuciones de los incrementos serán por las mismas funciones (así codificadas :)), sin embargo no será lo mismo y si quieres puedes restaurar el original.
proceso de regresión lineal de primer orden.
AR(1)
y(n+1)=y(n)+e(n). donde e(n) es ruido normal con m.o. y std.
De todos modos, el proceso que hemos construido es
es un proceso de regresión lineal de primer orden.
AR(1)
y(n+1)=y(n)+e(n). donde e(n) es ruido normal con m.o. y std.
Es comprensible.
Pero ichmo, hay que empezar por el otro extremo. Demuestra que esta frase tuya es cierta "expectativa 0. varianza 0.0077. estos parámetros son similares al eurusd real.
(Ver el primer post) . Se necesita una prueba matemática rigurosa. Una prueba que es muy similar no es precisamente algo en lo que basar cualquier conclusión
En general, el proceso construido es
es un proceso de regresión lineal de primer orden.
AR(1)
y(n+1)=y(n)+e(n). donde e(n) es ruido normal con m.o. y std.
Eso es comprensible.
Pero ichmo, hay que empezar por el otro extremo. Demuestra que esta frase tuya es cierta "expectativa 0. varianza 0.0077. estos parámetros son similares al eurusd real.
(Ver el primer post) . Se necesita una prueba matemática rigurosa. Una prueba que es muy similar no es precisamente algo en lo que basar cualquier conclusión
Los parámetros 0 y 0,0077 están tomados de 1D EurUsd. para 2002-2004.
No sé si debo explicar. que la generación de AR(1) con parámetros e(0,0.0077). mostró las mismas imágenes.
Es evidente que es estacionario y ergódico, a diferencia del mercado real. (no estacionario y no ergódico).
Con AR(1) con ruido blanco se obtuvo un resultado muy interesante. que todavía estoy digiriendo -).
Y lo que dije en el 1er post, que la dependencia es muy parecida al forex y uno puede encontrar diferentes patrones allí.
¿qué ocurre aquí?
la conclusión sigue siendo la misma forex es similar al PRNG. la única diferencia es que el mercado
1. no estacionario 2. no ergódico 3. parcialmente determinista.
Me refiero al mercado.
Por supuesto, decir esto equivale a no decir nada.
Pero para mí, una vez más, ha quedado clara la naturaleza de las diferentes cifras del mercado.
¿O tienes algo más en mente?
En mi opinión, no es necesario reinventar la rueda. Hay una cosa maravillosa llamada G.A.R.C.H. en MATLAB. Toolbox - una herramienta para estudiar las series temporales financieras. Véase, por ejemplo, aquí: http://www.mathworks.com/access/helpdesk/help/toolbox/garch/.
Gracias. Está delante de mis narices y no lo sé.
GARCH es sé que es un modelo de regresión no lineal.
AR-MA-ARMA-ARIMA-NARX-ARCH-GRACH.
He echado un vistazo al paquete de modelización del mercado.
No entiendo muy bien este enfoque.
Se toma un par, se toma la primera diferencia, se construye una autocorrelación (la correlación sólo puede estimar la dependencia lineal)
A continuación, se construye uno de los modelos, por ejemplo, ARMA.
Pero estas ecuaciones incluyen e(t). Esto, de alguna manera, me impide seguir estudiando.
¿Has trabajado con él?