De la teoría a la práctica - página 149
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Lo que me confunde es esto.
Feynman, por supuesto, era un genio. Así que él estaba mirando el movimiento de las partículas cuánticas en intervalos de observación uniformes, y yo estoy mirando intervalos exponenciales... Y estaba mirando el uniforme... Hmm...
Ya que mi querida hija y mi suegro me sacuden por los pechos y me exigen una mejora inmediata de mi ST para sacar provecho, escribiré brevemente.
Así pues, este es el algoritmo que he ideado (véase la tabla adjunta para AUDCAD):
1. Recibir cotizaciones en intervalos de tiempo exponenciales.
Columna A - precio Oferta
Columna B - Precio de venta
Columna C - precio (Ask+Bid)/2 - Estoy trabajando con ella, tal vez me equivoque.
Comentario: Llevo el flujo de citas a un proceso de Markov con pseudoestados donde se pueden ignorar los momentos integrales de una variable aleatoria y la ecuación de movimiento se reduce a la ecuación de movimiento de una partícula cuántica entre dos paredes. Las paredes en este caso son los valores límite de dispersión de una variable aleatoria. 2.
2. Analicemos los incrementos de precio Ask y Bid
Las columnas D, E, F son los incrementos de la oferta, la demanda y (demanda+oferta)/2 respectivamente.
Trabajo con los valores puros de los gradientes sin transformarlos de ninguna manera.
3. Calcule los parámetros estadísticos de la columna F (véase la hoja 1 de la tabla). Lo más importante es encontrar un volumen de muestra para la ventana deslizante de observaciones
¡¡¡Este es un paso muy importante!!! Basándonos en la desigualdad de Chebyshev, encontramos el tamaño de muestra necesario en el que los valores límite de la varianza corresponderán al nivel de confianza de la previsión.
4. Volvamos a la pestaña AUDCAD de la tabla y vayamos a la línea 15625
Columna M - Calcular la duración de la carrera de la partícula en nuestra ventana deslizante de observaciones = 15625 citas consecutivas.
Columnas N y O - Valores límite de la desviación probable de la partícula ("pared")
5. Pasar a la hoja 2 de la tabla
He copiado allí las columnas A, N, M, O a partir de la línea 15625 de la ficha AUDCAD
6. Construyo gráficos:
Gráfico superior - valores reales de los precios (Ask+Bid)/2
Gráfico inferior - valores de las columnas B, C y D - vemos realmente el movimiento de las partículas entre las paredes (en el canal dinámico)
Un punto muy importante
He calculado la dispersión (columnas C y D) de la misma manera en mi modelo. Pero he trazado el canal contra la media móvil SMA para la muestra 15625. Faltaba la columna B.
Estaba a punto de cambiar a WMA, donde el tiempo iba a ser utilizado como pesos.
Los resultados han sido bastante satisfactorios - de 6 operaciones - 4 positivas y 2 negativas con un beneficio total de más de 400 pips.
Y en este momento crucial Warlock (Vizard_) se conectó y realmente me dijo con su carta (¡¡a mano!!): ¡Idiota! ¿Por qué trabajas con alguna media móvil? Se observa cómo se mueve la propia partícula (la suma de los incrementos a lo largo del tiempo de observación) ¡¡¡se mueve respecto a cero entre las paredes!!!
Ahora calculo la columna B y veo la siguiente imagen:
En el gráfico inferior - movimiento de la partícula en la ventana de observación deslizante = 15625 con niveles de confianza límite = 99,5%.
¡SOLUCIÓN INGENIOSA!
Es posible y necesario hacer previsiones cuando el precio supera estos niveles de confianza
O simplemente, cuando una partícula sale de los límites del canal en el gráfico inferior, puede abrir una operación. Cuando vuelva a cero, ciérralo, etc. Pero no voy a imponer mi opinión: cada uno es libre de hacer su propio algoritmo de previsión.
Pero, para ser sincero, no estoy seguro de que lo hubiera hecho con mi propio ingenio, gracias de nuevo aVizard.
Ahora sólo tengo que reemplazar el WMA deslizante en mi TS figurativamente hablando con la Columna B, y alguien debe comprender todo lo descrito anteriormente, hacer preguntas si es necesario, y hacer mi propio TS.
¡Gana dinero por tu cuenta! Personalmente no lo siento y no necesito encontrar ambigüedad en mis palabras.
Mi suegro finalmente se puso violento y de forma obscena hace que finalmente me siente y termine el TS.
Me despido, pero no me despido. Siempre estoy aquí y un poco ausente... bueno, ya te haces una idea. El gato de Schrodinger, en una palabra. :))))))))))))))))
https://yadi.sk/d/Q26c4qoS3RbJRnLo que me confunde es esto.
Feynman, por supuesto, era un genio. Así que él estaba mirando el movimiento de las partículas cuánticas en intervalos de observación uniformes, y yo estoy mirando intervalos exponenciales... Y estaba mirando el uniforme... Hmm...
Es fácil de explicar: simplemente eres más genio que él. Aquí en este foro en general un genio se sienta un genio y maneja un genio, los premios Nobel los dejan descansar).
Desenfocar y trabajar desde los bordes del canal hasta el centro del mismo, ¿llamas a esto la solución más ingeniosa inventada en la época del rey de los guisantes?))
Sólo llevo tres meses haciendo forex. Si este algoritmo se ha utilizado con éxito durante mucho tiempo, me alegro. Este es el final del tema.
De nuevo sobre la aceptación exponencial de las garrapatas.
Supongamos que hemos construido una secuencia en la que se aceptan los ticks. Cómo sabemos que es la secuencia más correcta, de la nada.
Comparémosla con otra secuencia similar; no tienen ninguna ventaja la una sobre la otra.
Por lo tanto, tenemos varias variantes paralelas de la evolución de las cotizaciones. Todos son iguales, ninguno es preferible.
Entonces será estadísticamente correcto promediar las lecturas de todos ellos.
De acuerdo, no todos, pero sí un número estadísticamente significativo, por ejemplo 100.
La probabilidad de que al menos uno de ellos tenga un desfase de 11 segundos (y esta es la longitud máxima de desfase en el método de aceptación de ticks exponencial propuesto por Alexander),
esto significa que cada tic tenemos que esperar 11 segundos hasta que esta lectura pueda ser promediada.
Por lo tanto, el proceso es potencialmente incompleto hasta que transcurran 11 segundos desde la hora actual, y así sucesivamente desde cada segundo.
La decisión no puede ser tomada en base a los datos actuales, el cálculo es incompleto y será posible después de 11 segundos, y los datos que vendrán después de 1 segundo sólo pueden ser juzgados después de 12 segundos.
Así, nos encontramos en un interminable periodo de espera para que se complete el cálculo.
O dicho de otro modo, estamos trabajando con los datos de 11 segundos pasados. Esto es para las garrapatas.
Si aplicamos el mismo método a los minutos, podremos decidir la situación actual después de 11 minutos.
Si es un reloj decidimos en 11 horas.
Espero que te hagas una idea. Incluso el Mach se retrasa medio período, y el método exponencial no tiene todavía un promedio; ya implica un retraso.
Voy a responder de inmediato que no estamos promediando nada. Si no promediamos las lecturas, entonces trabajamos con una sola variante del espacio multivariado, y no es el hecho de que este desglose particular sea el mejor. Tenemos una señal en este espacio y ninguna en el otro. ¿Y cuál es la mejor señal?
En I&C existen conceptos de confianza en las lecturas, las mediciones se realizan con tres sensores, dos lecturas (o más) de tres se consideran correctas, si las tres muestran valores diferentes entonces se comprueban todos los sensores (dicha lectura no es de confianza).
Nikolai, algunos sabelotodo dicen aquí que este método es una tontería y que se conoce desde hace 100 años. ¿Sabe si se llama indicador o asesor?
En cuanto a la hora, es una cuestión de principios, y nunca me cansaré de repetirlo.
En mi opinión, trabajar con ticks indiscriminadamente es el peor error en el análisis de series temporales. La noción de tiempo en sí se pierde; para una misma cantidad de ticks en diferentes etapas se tiene un tiempo diferente y viceversa. Es un puro disparate y, como consecuencia, el empobrecimiento y la vergüenza del individuo.
Esto nos deja dos caminos:
1. Para leer datos en intervalos de tiempo iguales, y tomar el valor de una llegada garantizada de la cotización como un tiempo discreto.
2. A través de intervalos exponenciales - lea sobre la reducción de un proceso no markoviano a uno markoviano. Este es exactamente el truco a través del cual se hace todo.
De nuevo sobre la aceptación exponencial de las garrapatas.
Supongamos que hemos construido una secuencia en la que se aceptan los ticks.
....
Me parece que falta un matiz muy interesante en toda esta historia de las garrapatas.
Se nos declara que una de las principales ventajas del enfoque propuesto, es la aceptación de tics a intervalos exponencialmente crecientes.
La ventaja de este enfoque es evidente para todos: en la muestra son más "densos" los últimos ticks en comparación con los que se han retirado en el tiempo.
¿Pero en la práctica?
Supongamos que tomamos los ticks 1, 3, 7, 15 ..... Calculamos las estadísticas y otras cosas, en particular, trazamos los incrementos con el canal de supuesta varianza.
Llega una nueva garrapata. ¿Recalculamos? ¿En cada tic se recalcula? Esa garrapata que era la número 1 se ha convertido en la garrapata número 2 y no está en la muestra. Es bastante obvio, que se hará un muestreo de ticks ABSOLUTAMENTE nuevos, ya que los números de ticks en dos exponentes, que difieren por un desplazamiento de ticks, serán diferentes, es decir, ¡todos los ticks son nuevos! ¿A qué se refiere entonces la cifra presentada? ¡Resulta que las cifras que se nos presentan existen exactamente una garrapata!
¿Es posible comprobar una estrategia en la que el cálculo existe exactamente un tick?
Sí, se puede, pero el autor no dice ni una palabra al respecto.
2. A través de las brechas exponenciales - lea sobre la reducción de un proceso no markoviano a uno markoviano. Este es exactamente el truco a través del cual se hace todo.