Discusión sobre el artículo "Ingeniería de características con Python y MQL5 (Parte III): El ángulo del precio (2) Coordenadas polares"
Como
Hay un grave fallo en tu propuesta.
La fórmula r=(x^2+y^2)^0,5 sólo funciona si x e y son conmensurables. Es decir, tenemos las mismas unidades en ambos ejes.
En nuestro caso, en el eje x tenemos el tiempo, y en el eje y tenemos los puntos. Son inconmensurables, no puedes convertir segundos en puntos.
Por eso tienes unos ridículos 180 grados. Es decir, el precio fue en la dirección opuesta - del presente al pasado. Si quieres ángulos, construye una regresión lineal y = a*x+b. Y deduzca el ángulo a partir del valor de a. Luego compara el resultado con una distribución normal circular. Será interesante.
Too Chee Ng #:
Como
Gracias @Too Chee Ng
Como
Aleksej Poljakov regresión lineal y = a*x+b. Y deduzca el ángulo a partir del valor de a. Luego compare el resultado con una distribución normal circular. Será interesante.
Gracias por tu comentario @Aleksej Poljakov. Hay una cosa que no entiendo de lo que dices, en este artículo, el eje x no representa el tiempo. El eje x son los valores históricos del precio de apertura, y el eje y son los valores históricos del precio de cierre. Por lo tanto, no entiendo muy bien por qué dices que el tiempo se implementó en el eje x.Sin embargo, no estoy descartando tu punto de vista, la Matemática Aplicada es un campo amplio, y estoy abierto a tener una discusión contigo.
Tu solución propuesta para deducir el ángulo a partir del valor de a es bastante interesante, me encantaría escuchar más de ti.
Saludos.
Gamu.
Tu mayor error es seguir analizando el pasado.
Artículo publicado Ingeniería de características con Python y MQL5 (Parte III): El ángulo del precio (2) Coordenadas polares:
El interés abierto por transformar los cambios en los niveles de precios en cambios en los ángulos no ha disminuido. Como ya hemos comentado en nuestro artículo anterior de esta serie, hay muchos retos que superar para convertir con éxito los cambios en los niveles de precios en un ángulo que represente ese cambio.
Una de las limitaciones más citadas en los debates comunitarios y en las publicaciones de los foros es la falta de significado interpretable detrás de dichos cálculos. Los miembros experimentados de la comunidad suelen explicar que existe un ángulo entre dos líneas, por lo que intentar calcular el ángulo formado por un cambio en el precio no tiene ningún significado físico en el mundo real.
La falta de interpretación en el mundo real es solo uno de los muchos retos que deben superar los operadores interesados en calcular el ángulo creado por los cambios en los niveles de precios. En nuestro artículo anterior, intentamos resolver este problema sustituyendo el tiempo del eje x, con el fin de que el ángulo formado fuera una relación entre los niveles de precios y tuviera algún significado interpretable. Durante nuestra exploración, observamos que es muy fácil encontrar nuestro conjunto de datos plagado de valores «infinitos» después de realizar esta transformación. Los lectores interesados en refrescar rápidamente lo que observamos anteriormente pueden encontrar un enlace rápido al artículo aquí.
Dadas las numerosas dificultades que surgen al intentar transformar los cambios en los niveles de precios en un cambio correspondiente en el ángulo y la falta de un significado definido en el mundo real, la información organizada sobre el tema es limitada.
Abordaremos el problema de la conversión de precios a ángulos desde una perspectiva totalmente nueva. En esta ocasión, utilizaremos un enfoque matemáticamente más sofisticado y robusto en comparación con las herramientas que creamos en nuestro primer intento. Los lectores que ya estén familiarizados con las coordenadas polares pueden pasar directamente a la sección «Introducción a MQL5» para ver cómo se implementan estas herramientas matemáticas en MQL5.
Autor: Gamuchirai Zororo Ndawana