Parámetros del mercado flotante - página 7
Está perdiendo oportunidades comerciales:
- Aplicaciones de trading gratuitas
- 8 000+ señales para copiar
- Noticias económicas para analizar los mercados financieros
Registro
Entrada
Usted acepta la política del sitio web y las condiciones de uso
Si no tiene cuenta de usuario, regístrese
100 bares no tiene sentido. 120 - 132 tiene más sentido para mí. 10 años, 2 años, trimestre, 3 semanas, tiempo de trabajo de la semana)
Hay algo en el zoom))) Todavía no he encontrado la verdad. Sermyazhnaya verdad en contra de la TF mayor no ir así, pero tal vez hay algo)
Tomé 100 del techo, todavía hay muchas cosas que hacer, número de barras, parámetros del modelo, parámetro para la optimización, número de valores para el cálculo del parámetro de optimización, etc.
No funcionará con barras (candelabros); el muestreo temporal añade un componente aleatorio, debemos utilizar otros métodos de muestreo.
Tengo la siguiente idea para determinar el número óptimo de barras iniciales: En primer lugar, debemos decidir el tipo de patrón para el que estamos preparando los datos iniciales. Comenzamos el cálculo por el patrón seleccionado con la mínima cantidad de datos de entrada. Determina el error del modelo en comparación con los datos reales. A continuación, aumente la cantidad de datos de origen en una unidad, repita el proceso de búsqueda del error relativo y guárdelo también. La cantidad de datos iniciales que da un error mínimo se toma como la cantidad óptima de datos iniciales en este momento. Realizamos esta búsqueda cada vez que aparece un nuevo bar. No conozco otra forma. ¿Qué te parece? Tengo la intención de abrir un hilo especial pronto para discutir este problema.
Las barras (candelabros) no funcionarán, el muestreo de tiempo introduce un componente aleatorio, debemos utilizar otros métodos de muestreo.
Lo estaba calculando en términos de Tsos, Kotelnikov, resulta que hay que tomar las garrapatas, suavizarlas y sólo entonces dividirlas en TFs. De lo contrario, obtendremos aliasing, aparición de frecuencias inexistentes. Por otro lado, el alisado añadirá un retraso.
En general, deberíamos intentar preprocesar el precio, el filtrado, los renders y las acciones. También deberíamos intentar desglosar los pares de divisas en divisas individuales.
Tengo la siguiente idea para determinar el número óptimo de barras iniciales: En primer lugar, debemos decidir el tipo de patrón para el que estamos preparando los datos iniciales. Comenzamos el cálculo por el patrón seleccionado con la mínima cantidad de datos de entrada. Determina el error del modelo en comparación con los datos reales. A continuación, se aumenta la cantidad de datos de origen en una unidad, se repite el proceso de búsqueda del error relativo y también se almacena. El número de datos iniciales que da un error mínimo es el número óptimo de datos iniciales en este momento. Esta búsqueda se realiza cada vez que aparece una nueva barra. No conozco otra forma. ¿Qué te parece? Pronto pienso abrir un hilo especial para discutir este problema.
Enfoque desde otra perspectiva cuando reunimos inicialmente suficientes barras para un resultado fiable y vemos qué modelo matemático se ajusta mejor con el menor número de parámetros/polinomios. Y luego reducir el número de barras.
Lo estaba calculando en términos de Tsos, Kotelnikov, resulta que hay que tomar las garrapatas, suavizarlas y sólo entonces dividirlas en TFs. De lo contrario, obtendremos aliasing, aparición de frecuencias inexistentes. Por otro lado, el alisado añadirá un retraso.
En general, deberíamos intentar preprocesar el precio, el filtrado, los renders y las acciones. También deberíamos intentar dividir los pares de divisas en divisas separadas.
Suavizar los ticks mediante algún paso de escala es una tarea interesante pero costosa. Y existe la opción, y parece lógica, de encontrar ciclos condicionados por factores externos reales que estén ligados al tiempo de su influencia, es decir, una carta de trabajo.
Hay demasiados parámetros que optimizar, la disponibilidad de una solución óptima depende de la elección. Si los parámetros se eligen de forma incorrecta, puede que no haya solución.
Suavizar los ticks en algún paso de la escala es una tarea interesante pero costosa. Y existe la opción, y parece lógica, de encontrar ciclos debidos a factores externos reales que están vinculados al momento de su impacto, es decir, a un horario de trabajo.
Hay demasiados parámetros que optimizar, la disponibilidad de una solución óptima depende de la elección. Si los parámetros se eligen de forma incorrecta, puede que no haya solución.
No hay ciclos, se comprueba.
He ejecutado el modelo en el optimizador y no me ha gustado el hecho de que los parámetros cambien drásticamente en cada barra - me gustaría una mayor estabilidad.
No hay ciclos, se ha probado.
Corrí el modelo en el optimizador, no me gustó el hecho de que en cada barra los parámetros cambian drásticamente, me gustaría más estabilidad.
No lo tengo en su forma pura. Hay repeticiones similares de movimientos de precios). No hay estabilidad de los parámetros en los procesos similares a la SB por definición. Si hay estabilidad, se trata de otros procesos).
En su forma más pura, no existe tal cosa. Hay repeticiones similares de movimientos de precios). No hay estabilidad de parámetros en los procesos tipo SB por definición. Si hay estabilidad, se trata de otros procesos).
Eso es lo que necesitamos entonces, reconocimiento, agrupación
Lo estaba calculando en términos de Tsos, Kotelnikov, resulta que hay que tomar las garrapatas, suavizarlas y sólo entonces dividirlas en TFs. De lo contrario, obtendremos aliasing, aparición de frecuencias inexistentes. Por otro lado, el alisado añadirá un retraso.
En general, deberíamos intentar preprocesar el precio, el filtrado, los renders y las acciones. También deberíamos intentar dividir los pares de divisas en divisas separadas.
Necesitamos un método de muestreo que no introduzca la aleatoriedad. El tiempo no tiene ningún significado para el mercado, una vela de una hora puede contener cualquier número de operaciones y un volumen de negocio arbitrario. El precio está impulsado por el dinero, las operaciones y la reasignación de fondos. Para entender por qué los candelabros no son adecuados y lo que se necesita, podemos hacer un modelo sencillo: tomar un seno, muestrearlo a una velocidad de muestreo aleatoria y obtener un gráfico aleatorio a la salida. Es decir, el proceso es conocido y sencillo y lo rompimos. ¿Es posible ahora reconstruir la señal original con una muestra suficientemente grande? Probablemente de alguna manera, pero no sé cómo.
Es mejor con las garrapatas, pero tampoco es perfecto. El principal impulsor del precio es la operación ejecutada y su volumen. Si tomamos un tic, no sabemos el volumen ni el número de operaciones.
Eso es lo que necesitamos entonces, reconocimiento, agrupación.
Sí.
Se necesita un método de muestreo que no introduzca un componente aleatorio. El tiempo no tiene ningún significado para el mercado, una vela de una hora puede contener cualquier número de operaciones y un volumen de negocio arbitrario. El precio está impulsado por el dinero, las operaciones y la reasignación de fondos. Para entender por qué los candelabros no son adecuados y lo que se necesita, podemos hacer un modelo sencillo: tomar un seno, muestrearlo a una velocidad de muestreo aleatoria y obtener un gráfico aleatorio a la salida. Es decir, el proceso es conocido y sencillo y lo rompimos. ¿Es posible ahora reconstruir la señal original con una muestra suficientemente grande? Probablemente de alguna manera, pero no sé cómo.
Es mejor con las garrapatas, pero tampoco es perfecto. El principal impulsor del precio es la operación ejecutada y su volumen. Si tomamos un tic, no sabemos el volumen ni cuántas operaciones han pasado.
Las clases de Kantarovich sobre econometría en la primera conferencia ofrecen una visión general del tema. La conclusión es que la ruptura de un modelo matemático suficientemente preciso para el periodo histórico hasta la fecha no puede predecirse en la estimación de los parámetros económicos temporales.