Comparación de dos gráficos de cotización con distorsiones no lineales en el eje X - página 2
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Este es un caso particular de encontrar una relación maestro/delincuente. Se resuelve mediante una transformación adecuada del TSP. Y luego aplicar los métodos lineales habituales.
P.D. La aplicabilidad de la teoría de los patrones debe seguir justificándose.
Bien, sobre la teoría de los patrones. Es frecuente que la situación mundial no cambie durante varios días seguidos. Los japoneses compran el euro, los europeos la libra, etc. El gráfico intradiario tiene diferentes fuerzas en diferentes momentos del día. No es continua como una matfunción, sino como un mosaico. Por ejemplo, el Eur sube por la mañana, cae bruscamente por la tarde, se recupera un poco por la noche y luego vuela durante el resto del día. Sería posible dividir la jornada en sesiones y analizar cada pieza de forma independiente, pero no se ha conseguido nada. Los inicios de la tendencia están cambiando, porque las operaciones funcionan las 24 horas del día, y además las noticias se interponen. La búsqueda de patrones en wmifor tampoco ayudó mucho. Incluso el método más áspero - el análisis de la repetición de velas con el mismo tiempo no funciona. Pero visualmente la repetibilidad está ahí. Así que pensé...
Hay que transformar TZVR pasando de la discreción del tiempo astronómico a la otra esencia del tiempo: el cambio de precios.
Vuelve a fijarte en el primer punto que he señalado más arriba.
visualmente hay más "juegos mentales" por venir, ¿ha intentado analizar específicamente? contar barras, valores de desviación ....
Intenté analizarlo por ZZ, todo lo que vi fue que las tendencias tienen repetibilidad, pero sólo la presencia de tendencias, pero ni los intervalos de tiempo ni las longitudes de los rayos de ZZ tienen repetibilidad definida, mientras que investigo los ángulos de ZZ - puedo decir claramente que la regla realmente funciona en los datos históricos: los comerciantes están más dispuestos a vender que a comprar, los ángulos de ZZ de los tops más bajos son estadísticamente más agudos que los de los tops más altos
Hay que transformar TZVR pasando de la discreción del tiempo astronómico a la otra esencia del tiempo: el cambio de precios.
Vuelve a fijarte en el primer punto que he señalado más arriba.
Gracias por el enlace, le eché un vistazo. Básicamente, hay varios métodos para las transformaciones no lineales. He experimentado con barras sintéticas y Renko. No creo que ayuden mucho en este caso. Por ejemplo, una cola larga en una de las barras distorsionará el gráfico no lineal hasta hacerlo irreconocible, tras lo cual no podrá compararse con nada más.
Puedo decir inequívocamente que la regla realmente funciona en los datos históricos: los operadores están más dispuestos a vender que a comprar, los ángulos ZZ de los máximos inferiores son estadísticamente más agudos que los ángulos ZZ de los máximos superiores
Eso simplemente no puede ser cierto. Aparentemente su modelo no tiene en cuenta algún factor. Las pendientes deben ser simétricas.
¿cómo cree que las esquinas de ZZ representan un cambio en el precio?
Los datos de origen son ticks: precios de compra y venta con sus correspondientes volúmenes + hora de llegada. Nada más. No está claro qué tiene que ver el filtro OHLC con la discreción basada en el tiempo astronómico, que se inventó hace mucho tiempo. También es extraño hacer estudios de TzVR sobre la base de este filtro (en particular, por los ángulos ZZ).
Intenté analizar por ZZ, todo lo que vi fue que las tendencias tienen repetibilidad, pero sólo la presencia de tendencias, pero ni los intervalos de tiempo, ni las longitudes de los rayos de ZZ tienen repetibilidad inequívoca, mientras que examino los ángulos de ZZ - puedo decir claramente que la regla realmente funciona en los datos históricos: los comerciantes están más dispuestos a vender que a comprar, los ángulos de ZZ de los picos inferiores estadísticamente más agudos que los ángulos de los picos superiores de ZZ
lógicamente - si alguien compró, entonces alguien vendió, si hay tendencias, entonces la cantidad vendida no es igual a la cantidad comprada.....
aquí está la descarga de las esquinas de ZZ durante ~10 años en H1, utilizando la fórmula:segmento y = kx+b ---> para ZZ k = (precio1-precio0)/(barra1-bar0)/punto
k para las esquinas descendentes de WP:
k para las esquinas de las espaldas hacia arriba:
Puedo sugerir lo siguiente: introduzca un tiempo no lineal para uno de los gráficos, por ejemplo, en forma de función de tabla lineal a trozos, din de los segmentos y sus parámetros de "rampa". A continuación, maximice el coeficiente de correlación de los dos gráficos utilizando cualquier método numérico disponible y seleccionando los parámetros adecuados del segmento. Lleva mucho tiempo, pero funcionará.
No hace falta inventar nada.
Utiliza la deformación temporal dinámica.
No hace falta que te inventes nada.
Utiliza la deformación temporal dinámica.
Gracias. Lo he leído, parece prometedor.