Reconocer los cambios en el "comportamiento" de una serie temporal financiera (Trading on the news) - página 3
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escribir - es fácil dar salida a los parámetros a un archivo de registro a través de Print... o, preferiblemente, a un archivo separado mediante operaciones de archivo...
y luego también hacer una tabla por Éxodo cuando había ++ y después de qué número de Minus...
porque es posible que al menos el número total de --- sea mayor que +++
pero manipulando los lotes generalmente se puede obtener el resultado en +++
En cuanto empecé a programar en mql, escribí una carga de presupuestos en excel.
Se propone ir a las diferencias, si D(Moneda)>0, entonces "+", de lo contrario "-". entonces si los vecinos "+" y "-", entonces la variable resultante y(t)=1.
Ajá - a las diferencias... y el +-+-+++-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
para tabular los resultados... + -+ -+ + + --+ -+ -+ -+
+ apareció en 1 "vuelta" - 4 veces
+ Apareció en el "turno 2" (-+) 5 veces
+ Apareció en 3 "turnos" ( --+ ) 1 vez
---
esto nos facilita ver lo que podemos hacer después con la muestra....
Ajá - a las diferencias... y el +-+-+++-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
para tabular los resultados... + -+ -+ + + --+ -+ -+ -+
+ apareció en 1 "vuelta" - 4 veces
+ Apareció en el "turno 2" (-+) 5 veces
+ Apareció en 3 "turnos" ( --+ ) 1 vez
---
esto nos facilita ver lo que podemos hacer después con la muestra....
definitivamente no va a funcionar, esencialmente un cambio a la probabilidad, sin relación con nada.
Reconocer los cambios en el "comportamiento" de una serie temporal financiera (Trading on the news)
Comience por recopilar estadísticas. Empiece por recoger todas las noticias positivas y vea cómo se comportó el precio antes/después. Haga lo mismo con las noticias negativas. Si encuentras un patrón, puedes convertirte en un "agente" eficaz.
No existe tal conexión. Las noticias positivas pueden hacer que el mercado suba o baje o que no se mueva en absoluto. Se sabe desde hace mucho tiempo.
Por supuesto que no. Pero debe verlo por sí mismo, de lo contrario seguirá engañándose.
s.s. Qué decir, ni siquiera el 11 de septiembre tuvo impacto en el dólar, pero esto es noticia.
No hay una solución completa, sólo enfoques.
El problema se entiende de forma intuitiva. Para ajustar el modelo, cuanto mayor sea la muestra, mejor. Pero cuanto más grande es la muestra, menos se tiene en cuenta la situación actual. Parecería que AP(1) es lo ideal - sólo vela anterior, pero no, funciona, pero muy raramente.
El modelo debe predecir las rupturas, pero ¿cómo hacerlo?
Por qué predecir cuando es posible detectarlos, y con bastante antelación.
Puede que lo haya entendido mal, la idea no es elegir el modelo "más corto", sino fijar el modelo seleccionado que "a veces funciona", pero exigiendo que los datos se correspondan con el modelo de forma muy precisa, mucho más precisa de lo habitual (digamos, dentro de 0,1-0,2 sigma). Si hemos superado este estrecho intervalo, dejamos de operar inmediatamente. Vuelve a comerciar.
Tal vez no me he explicado bien, la idea no es elegir el modelo "más corto", sino fijar el modelo que "a veces funciona", pero exigiendo que los datos se correspondan con el modelo de forma muy precisa, mucho más precisa de lo habitual (digamos, dentro de 0,1-0,2 sigma). Si superamos este estrecho intervalo, dejamos de operar inmediatamente. Vuelve a comerciar.
Por supuesto que no. Pero debe verlo por sí mismo, de lo contrario seguirá engañándose.
s.s. Qué puedo decir, ni siquiera el 11 de septiembre tuvo impacto en el dólar y esto es noticia.
He publicado el resultado en la rama de Econometría: predicción de un paso. La precisión del ajuste del modelo dentro de una muestra no afecta a la precisión de la predicción. Hay que saber utilizar la previsión, lo que constituye un problema aparte llamado "previsibilidad". He estado en el hilo, planteando al equipo este problema, pero nadie lo ha entendido.