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Pourquoi ? J'ai vu des publications pour l'EURUSD sur M1.
Il faut voir la rugarchie
Il existe un grand nombre de ces GARCN. Ils comportent trois groupes de paramètres : le modèle lui-même, le type de moyenne et le type de distribution résiduelle. Pour chacun des types de paramètres, les derniers pépins. Le détriquage est abordé ci-dessus. Ainsi, dans GARCH, nous effectuons un détrendage en utilisant ARFIMA, c'est-à-dire avec une différenciation fractionnelle (Hurst).
Je suis en train de le faire en ce moment même.
Fonction Autocorr M1. La fenêtre est de 60m.
Elle est géniale). A +/-1m il y a déjà zéro, ou plutôt un très faible négatif. Les recommandations de la vidéo, cependant, sont de faire la différenciation et ensuite... Dans notre cas, après la différenciation, il n'y a que du bruit.
Je suis en train de le faire en ce moment même.
Fonction Autocorr M1. La fenêtre est de 60m.
C'est génial). A +/-1m il y a déjà zéro, ou plutôt un très faible négatif. Les recommandations de la vidéo, cependant, sont de faire la différenciation et ensuite... Dans notre cas, après la différenciation, il ne reste que du bruit.
qu'en est-il de 6000 m ? le bruit n'est pas le bruit, il devrait y avoir des mini-cycles, en théorie, un jour ils seront périodiques, et le jour suivant ils ne le seront plus.
Et si c'est 6000 m ?
C'est du pareil au même. Fonction Delta, cependant).
S'il y a une corrélation dans le sens des comptages précédents, elle devrait ressortir. Mais ce n'est pas le cas. Il n'est pas là. S'il y a des cycles, il devrait également y avoir une corrélation significative, car plusieurs échantillons adjacents sont dans ce cas interdépendants, et le pic devrait s'étendre, même si les cycles eux-mêmes ne sont pas détectés.
SZZ La fenêtre est glissante, c'est-à-dire que l'échantillon entier est ~52000 échantillons.
C'est du pareil au même. Fonction Delta, cependant).
S'il y a une corrélation dans le sens des comptages précédents, elle devrait ressortir. Mais ce n'est pas le cas. Ce n'est pas le cas. S'il y a des cycles, il devrait également y avoir une corrélation significative, car plusieurs échantillons adjacents sont dans ce cas interdépendants.
SZW La fenêtre est glissante, c'est-à-dire que l'échantillon entier est ~52000 échantillons.
triste :)
Pourquoi ne pas utiliser le rsi autocorrecteur ? Ou un oscillateur plus doux. Le rsi, d'ailleurs, ne dépend pas beaucoup de la pente de la tendance - j'ai changé la pente des graphiques et le résultat est à peu près le même que sur l'original.
et aussi, en option, je voulais essayer celui-ci https://www.mql5.com/ru/articles/1472
Il a l'air cyclique. Tu pourrais le mettre directement dans ns ou l'essayer avec l'autocorrélation. Et il a une meilleure capacité de prédiction que le rsi, à mon avis. Il est d'ailleurs déjà multidevises, c'est-à-dire qu'il dépend d'un panier de paires de devises, et non de la paire actuelle.
La seule chose dont ils ont besoin est de le réécrire sur MT5.
triste :)
Pourquoi ne pas utiliser un axe d'autocorrélation ? Ou un oscillateur plus lisse. Rci, d'ailleurs, ne dépend pas vraiment de la pente de la tendance - j'ai changé la pente des graphiques et j'ai obtenu les mêmes résultats que dans le graphique original.
J'ai déjà envisagé quelque chose de ce genre. La fonction autocor ne reflète que la période du RSI lui-même. En comptant par MA, il y aura une période de lissage MA, etc. Ce qui est naturel. C'est-à-dire qu'elle n'aura rien à voir avec le marché.(
Honnêtement, je ne vois rien dans les clusters qui diffère fondamentalement du même MAH. Imho, bien sûr, mais les mêmes œufs de profil.
Je suis en train de le faire en ce moment même.
Fonction Autocorr M1. La fenêtre est de 60m.
C'est génial). A +/-1m il y a déjà zéro, ou plutôt un très faible négatif. Les recommandations de la vidéo, cependant, sont de faire la différenciation et ensuite... Dans notre cas, après la différenciation, il n'y a que du bruit.
Non, ça ne marche pas comme ça.
Vous devez regarder le kotir et prendre les outils pour résoudre les problèmes que vous avez détectés.
1) Le devis initial n'est PAS stationnaire - moyenne variable. Les décalages + les écarts par rapport à la tendance peuvent facilement vider le dépôt.
Il y a deux façons d'avancer :
2. Supprimer la tendance : Moyenne = const
3. Regardez le résultat. Plus précisément, regardez le résidu.
3.1 Si le résidu est stationnaire, le modèle ARMA. Il existe de telles séries, mais elles sont très rares.
3.2 Si le résidu n'est PAS stationnaire, différencier à nouveau. Modèle ARIMA. Les rangées pour ce modèle sont plus fréquentes, mais encore très rares.
4. Examen du résidu et modélisation GARCH.
En réalité, c'est beaucoup plus compliqué.
J'ai déjà envisagé quelque chose de ce genre. La fonction autocor ne reflète que la période du RSI lui-même. En comptant par MA, il y aura une période de lissage MA, etc. Ce qui est naturel. C'est-à-dire qu'elle n'aura rien à voir avec le marché.(
Honnêtement, je ne vois rien dans les clusters qui diffère fondamentalement du même MAH. Bien sûr, c'est imho, mais c'est le même œuf de profil.
Eh bien, et la dernière option - pour former l'épandeur, merci metaquotes promettent bientôt des flux personnalisés où vous pouvez construire toutes sortes d'outils en utilisant des outils standard
sur les mêmes actions ou indices
Non, ça ne marchera pas comme ça.
Nous devons examiner le devis et sélectionner des outils pour résoudre les problèmes identifiés.
1. la cotation initiale n'est PAS stationnaire - c'est une moyenne variable. nous pouvons négocier des tendances, mais nous ne pouvons pas distinguer une correction d'un renversement. Un décalage + des écarts par rapport à la tendance peuvent facilement vider le dépôt.
C'est compréhensible. Cependant, si nous commençons à appliquer tout ce qui est mentionné ci-dessus à un processus de Wiener (marches aléatoires), nous verrons des tendances, des renversements, des bémols, et l'enfer avec elle - il a été essayé avant). Nous allons calculer toutes sortes de régressions. (Mais cela ne servirait à rien.) Et, comme l'ont écrit les mêmes Wiener ou Feynman, avant de résoudre un problème, il est bon de savoir s'il a une solution.
Pour ce faire, il faut d'abord trouver les relations de corrélation stables (leur existence), puis construire des modèles. C'est ce qu'il semble.
Cependant, jusqu'à présent, le silence règne.
J'ai récemment fait une expérience de ce genre. À chaque point de la série chronologique, j'ai construit une régression polynomiale pour la période précédente, et j'ai affiché uniquement le dernier point. Le calcul est long, environ 8 h, je n'ai rien sauvegardé et ne peux pas le montrer. Seulement en paroles. Je le montrerai probablement plus tard, sur une pièce.
Ainsi, de façon cyclique, il y a un coude dans la ligne de régression, après quoi il y a à nouveau une ligne lisse. Je dois dire que je n'ai pas compris pourquoi cela se produit, mais nous pouvons supposer qu'à proximité de ces points, les statistiques de la série chronologique changent à pas de géant.
PS a trouvé un morceau du graphique.
Ignorez les valeurs aberrantes (je ne sais pas d'où elles viennent, peut-être que les coefficients polynomiaux sont hors normes,). Malheureusement, je ne peux pas combiner ce graphique particulier avec la série de prix.
J'ai récemment fait une expérience de ce genre. À chaque point de la série chronologique, j'ai construit une régression polynomiale pour la période précédente, et j'ai affiché uniquement le dernier point. Le calcul est long, environ 8 heures - je n'ai rien sauvegardé, donc je ne peux pas le montrer. Seulement en paroles. Je le montrerai probablement plus tard, sur une pièce.
Ainsi, de façon cyclique, il y a un coude dans la ligne de régression, après quoi il y a à nouveau une ligne lisse. Je dois dire que je comprends pourquoi cela se produit, mais on peut supposer qu'à proximité de ces points, les statistiques des séries chronologiques changent brusquement.
Que signifie le fait qu'au cours de l'optimisation génétique, les résultats commencent à être turbulents ? :) Le graphique devrait s'améliorer avec le temps