¡¡¡Construir MTS en el análisis de gráficos de precios es UTOPE!!! - página 8
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No sé, RomanS. Lo principal aquí no es la rentabilidad, supongo. Básicamente, si asumimos que las señales para estos dos pares son independientes y la probabilidad de fallas para cada par es del 33%, entonces resulta que la probabilidad de una falla fuerte en su producto (es decir, EURJPY) es pequeña, 0.33^2 = 11%. El 89% restante es un acierto exacto o, a grandes rasgos, un punto de equilibrio aproximado.
En realidad, requiere la evaluación de la expectativa matemática de un acuerdo que puede causar mucho alboroto.
¿Puede explicar por qué el 33%?
Si la toma es igual al stop y la rentabilidad es 2, se obtiene aproximadamente una pérdida por cada dos ganancias.
Si la toma es igual al stop y la rentabilidad es 2, se obtiene aproximadamente una pérdida por cada dos ganancias.
>> Ya veo, gracias.
¿Tiene sentido discutir qué método es mejor?
Es más importante saber qué hacer con los resultados del análisis
Estos son los diferentes métodos para calcular los filtros.
Los cuatro primeros son métodos estándar. No es de interés.
5. Filtro Butterworth de 2º orden.
6 y siguientes son mi método basado en la transformada de Fourier. Los números (2, 4, 8, 16, 32, 64) en el nombre del método es una selectividad condicional (el número de períodos máximos para calcular el filtro). Cuanto mayor sea la selectividad, más historia se necesita para calcularla. Cuanto más selectivo sea su cálculo, más historia se necesita para calcularlo y menos relación tiene la curva con la situación actual, pero mejor es para su predicción. Porque la curva se vuelve indistinguible de una sinusoide.
Me pregunto, Ilya, quién y cómo podrá utilizarlo... :-))
Estos son los diferentes métodos de cálculo de los filtros.
Los cuatro primeros son métodos estándar. No es de interés.
5. Filtro Butterworth de 2º orden.
6 y además - mi método basado en la transformada de Fourier. Las cifras del nombre del método son la selectividad condicional (el número de períodos máximos para calcular el filtro). Cuanto mayor sea la selectividad, más historia se necesita para calcularla. Cuanto más selectiva sea, menos relación tendrá la curva con la situación actual, pero mejor será para la predicción. Porque la curva se vuelve indistinguible de una sinusoide.
Me pregunto, Ilya, quién y cómo puede usarlo... :-))
Miré la foto y me asusté. ¿Es realmente posible trabajar con esto? Y lo más interesante, ¿realmente crees en ESTO?
Miró la foto y se asustó. ¿Es realmente posible trabajar con esto? Y lo más interesante, ¿crees realmente en ello?
...uh.... Sí...
Debes ser el primer candidato a ateo... :-))) Aunque, eso también es una creencia...
¿Las matemáticas y el análisis espectral no son temas de fe?
Con lo que no crees, hago predicciones muy precisas. Creo que ese es el primer pensamiento que debería venir a la mente después de ver este gráfico.
...uh.... Sí...
Debes ser el primer candidato a ateo... :-))) Aunque, eso también es una creencia...
¿Es la matemática y el análisis espectral una cuestión de fe?
Utilizo lo que no cree para hacer predicciones muy precisas. Creo que ese es el primer pensamiento que debería venir a la mente después de ver este gráfico.
¿Qué demonios estás haciendo? ....
Sí, si no es un secreto, hasta dónde llegan sus "predicciones altamente precisas". Sin ánimo de ofender, tengo mucha curiosidad.
¿Tal vez deberías estar "cavando en el lugar equivocado"?
¿Qué demonios estás haciendo? ....
Sí, si no es un secreto, hasta dónde llegan sus "predicciones altamente precisas". Sin ánimo de ofender, estoy muy interesado.
¿Tal vez deberíamos estar "cavando en el lugar equivocado"?
Durante todo el tiempo que quieras. Cuanto más cercana sea la previsión (en barras de igual volumen), más precisa será. En realidad, ya lo he explicado todo...
Alguna vez publicaré una foto.
Durante todo el tiempo que quieras. Cuanto más cercana sea la previsión (en barras de igual volumen), más precisa será. En realidad, ya lo he explicado todo...
Alguna vez publicaré una foto.
Déjame ver mejor la puntuación.