Les tendances du marché - page 35
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Ce n'est pas exactement idiot, mais ce n'est pas la représentation la plus complète, un vecteur à deux composantes ne peut être utilisé que pour vérifier la prédiction à une distance fixe de la barre actuelle, sinon vous devez prédire N barres à l'avance avec une probabilité exponentiellement décroissante. Mais je suis d'accord que pour un TS particulier, nous n'avons besoin que de deux chiffres, le potentiel estimé de changement de prix et sa probabilité, le premier composant définit l'objectif de prix et le second l'échelle de risque.
En général je suis d'accord, en ayant une telle distribution, en calculant la corrélation avec le potentiel de biais réel (avec du recul), on peut comprendre rapidement et précisément le potentiel prédictif du motif, sans test classique.
1) La continuité de la FWR est une hypothèse forcée pour faciliter l'application de l'appareil mathématique. La nullité de cette hypothèse avec un échantillonnage suffisant a été découverte par la suite.
2. L'hypothèse est que la fonction D(t) peut être soit positive, soit négative et tout converge alors vers votre raisonnement sur la rétroaction positive et négative.Lucky_teapot ce qu'il dit, tout extrapolateur est facilement vérifiable en construisant à partir de lui un indicateur de prédiction à pas fixe (calculé sur des tests). Par exemple, vous prévoyez le prix pour N(=const) barres à venir sur la base des informations actuelles. C'est-à-dire que pour chaque barre au point t, vous n'utilisez que les données de prix qui ne sont pas postérieures à t-N. Vous construisez l'indicateur et il devient clair où et comment vous avez manqué.
Ce n'est pas exactement idiot, mais ce n'est pas la représentation la plus complète, un vecteur à deux composantes ne peut être utilisé que pour vérifier la prédiction à une distance fixe de la barre actuelle, sinon il faut prédire N barres à l'avance avec une probabilité exponentiellement décroissante. Mais je suis d'accord que pour un TS particulier, nous n'avons besoin que de deux chiffres, le potentiel estimé de changement de prix et sa probabilité, le premier composant définit l'objectif de prix et le second l'échelle de risque.
En général je suis d'accord, en ayant une telle distribution, en calculant la corrélation avec le potentiel de biais réel (avec du recul), on peut comprendre rapidement et précisément le potentiel prédictif du motif, sans test classique.
Lucky_teapot ce qu'il dit, tout extrapolateur est facilement vérifiable en construisant à partir de lui un indicateur de prédiction à pas fixe (calculé sur des tests). Par exemple, vous prévoyez le prix pour N(=const) barres à venir sur la base des informations actuelles. C'est-à-dire que pour chaque barre à l'instant t, vous n'utilisez que des données de prix ne dépassant pas t-N. Vous construisez l'indicateur et il devient clair où et comment vous avez manqué.
Désolé, je n'ai pas remarqué la réponse(((
Depuis le début, ce sujet est resté dans mon esprit comme un concept vague. Mais jusqu'à présent, il est difficile de voir comment le faire de manière pratique.
Il s'agirait d'une représentation claire et normalisée de la sortie du système de prédiction, dont la qualité peut ensuite être facilement vérifiée à la volée sans avoir recours à des tests.
L'idée est de convertir la sortie de l'indicateur en signal(s) ou en variations de prix attendues dans le futur, qui sont ensuite comparées aux variations réelles rétrospectives, le plus proche étant le mieux, et le total cumulé est ensuite calculé.