Comment mesurez-vous le bruit ?
La question n'est pas une question de programmation, mais plutôt de philosophie.
Il est bien connu que le bruit est très facile à mesurer lorsque les caractéristiques du signal sont connues. Dans notre cas, il n'est pas tout à fait clair ce qui est du bruit et ce qui est du signal.
Pour les scalpers, c'est une chose, pour les traders intraday, c'en est une autre, pour les traders à court terme, c'en est une autre. Mais ils captent des signaux différents. Et pour ces catégories et le concept de bruit est très différent.
Lorsque nous regardons le graphique, sans aucun indicateur, nous pouvons voir où se trouve le bruit et où se trouve le signal. Surtout sur l'histoire. Les plus expérimentés peuvent comprendre même en temps réel, lorsque le signal dépasse le bruit (je ne dis pas que l'opération sera réussie à ce moment-là, mais la probabilité d'un tel résultat est plus élevée).
J'ai essayé de faire quelque chose dans ce sens. Disons que les lignes de régression, les courbes de régression sont les mêmes lignes, sauf qu'à chaque point, la dérivée est équivalente à une ligne. Et par rapport à eux, comptez le bruit. Cependant, le cerveau humain détermine tout cela, sinon plus rapidement, du moins beaucoup mieux. Et lorsqu'un automate décide d'entrer dans une transaction, il semble à un humain de ne pas le faire du tout, et vice versa, soit dit en passant, ce n'est pas rare non plus. Lors des tests, j'examine généralement la plupart des transactions, y compris les graphiques, et je me dis parfois : pourquoi est-il allé là ? Bien que, oui, je le lui ai dit moi-même :).
Il est donc apparu qu'avant de mesurer quoi que ce soit, il est bon de formuler ce que l'on mesure. Je soupçonne que lorsque nous regardons un graphique, nous changeons chaque fois notre concept de bruit de manière adaptative, en fonction de la situation. C'est-à-dire que nous pensons intuitivement à plusieurs options, et choisissons celle qui nous convient à ce moment précis. Et nous faisons la moyenne à chaque fois selon un critère différent - nous dessinons plusieurs lignes dans notre tête, et choisissons celle qui nous plaît sur le moment.
Il est proposé de discuter de ce qu'est le bruit et de la manière de le traiter, dans le sens de la mesure de ses caractéristiques.
C'est une question un peu confuse... La contre-question est de savoir pourquoi il est nécessaire de mesurer le bruit. En termes simples, tout ce qui ne peut être identifié comme un signal utile est du bruit. Mais encore une fois, pourquoi avez-vous besoin de le mesurer ?
Habitude professionnelle. Dans l'ensemble, je ne vois rien de confus. L'habituelle mise en scène pour lancer une discussion, si cela intéresse quelqu'un. En même temps, nous chercherons à savoir si quelqu'un est intéressé par le sujet. Vous ne pouvez pas essayer, Pavrentiy Pavlovich (c) a raison.
Je construis des systèmes qui adhèrent au concept de bruit et de signaux sur le marché. En bref, les transactions sont exécutées lorsque le niveau du signal dépasse le niveau du bruit - un type de dispositif de seuillage commun aux systèmes de contrôle. C'est pour de tels systèmes que la mesure du bruit et les critères distinctifs du bruit et du signal sont nécessaires.
Si un membre du forum adopte une approche similaire, pourquoi ne pas en discuter ?
La question n'est pas une question de programmation, mais plutôt de philosophie.
Il est bien connu que le bruit est très facile à mesurer lorsque les caractéristiques du signal sont connues. Dans notre cas, il n'est pas tout à fait clair ce qui est le bruit et ce qui est le signal.
Pour les scalpers, c'est une chose, pour les traders intraday, c'en est une autre, pour les traders à court terme, c'en est une autre. Mais ils captent des signaux différents. Et pour ces catégories et le concept de bruit est très différent.
Lorsque nous regardons le graphique, sans aucun indicateur, nous pouvons voir où se trouve le bruit et où se trouve le signal. Surtout sur l'histoire. Les plus expérimentés peuvent comprendre même en temps réel, lorsque le signal dépasse le bruit (je ne dis pas que l'opération sera réussie à ce moment-là, mais la probabilité d'un tel résultat est plus élevée).
J'ai essayé de faire quelque chose dans ce sens. Disons que les lignes de régression, les courbes de régression sont les mêmes lignes, sauf qu'à chaque point, la dérivée est équivalente à une ligne. Et par rapport à eux, comptez le bruit. Cependant, le cerveau humain détermine tout cela, sinon plus rapidement, du moins beaucoup mieux. Et lorsqu'un automate décide d'entrer dans une transaction, il semble à un humain de ne pas le faire du tout, et vice versa, soit dit en passant, ce n'est pas rare non plus. Lors des tests, j'examine généralement la plupart des transactions, y compris les graphiques, et je me dis parfois : pourquoi est-il allé là ? Bien que, oui, je le lui ai dit moi-même :).
Il est donc apparu qu'avant de mesurer quoi que ce soit, il est bon de formuler ce que l'on mesure. Je soupçonne que lorsque nous regardons un graphique, nous changeons chaque fois notre concept de bruit de manière adaptative, en fonction de la situation. C'est-à-dire que nous pensons intuitivement à plusieurs options, et choisissons celle qui nous convient à ce moment précis. Et nous faisons la moyenne à chaque fois selon un critère différent - nous dessinons plusieurs lignes dans notre tête, et choisissons celle qui nous plaît sur le moment.
Il est proposé de discuter de ce qu'est le bruit et de la manière de le traiter, dans le sens de la mesure de ses caractéristiques.
Pas tant que ça. Il n'y a en fait aucun bruit sur le marché. Le seul bruit qui existe est le bruit d'échantillonnage, qui provient de l'échantillonnage temporel du graphique. Si les données ne sont pas échantillonnées dans le temps, l'œil se rend compte qu'il n'y a pas de bruit, mais des mouvements de différentes tailles. Les petits mouvements constituent les grands et ils se ressemblent tous.
Le marché est un système dynamique complexe et il est impossible de ne pas faire de bruit. Si nous considérons que ce système contient une rétroaction positive (information du marché vers le trader), alors le bruit d'entrée du marché devrait également augmenter. Si nous plaçons le marché dans un vide d'information (pas d'influences extérieures, de nouvelles, etc.), nous voyons le bruit du système dans sa forme pure. Disons que ce plat est en quelque sorte le bruit du marché. Et ceci est le signal de sortie du système.
Le bruit du marché représente quelque chose de similaire à des marches aléatoires, comme un processus aléatoire de Wiener. Au moins, de nombreuses caractéristiques sont les mêmes. L'autosimilarité, entre autres.
Le marché, en tant que système dynamique complexe, ne peut s'empêcher de faire du bruit. Si l'on considère que ce système contient une rétroaction positive (information du marché vers l'opérateur), le bruit des entrées du marché devrait également augmenter. Si nous plaçons le marché dans un vide d'information (pas d'influences extérieures, de nouvelles, etc.), nous voyons le bruit du système dans sa forme pure. Disons que ce plat est en quelque sorte le bruit du marché. Et ceci est le signal de sortie du système.
Le bruit du marché représente quelque chose de similaire à des marches aléatoires, comme un processus aléatoire de Wiener. Au moins, de nombreuses caractéristiques sont les mêmes. L'autosimilarité, entre autres.
Si vous placez le marché dans le vide, le prix s'arrêtera parce que personne ne fera de transactions et qu'il n'y aura pas de bruit.
Le marché peut en effet être considéré comme un système englobé par une rétroaction positive, et ce serait aussi simple si..... Imaginez un amplificateur qui a une seule rétroaction avec des paramètres rigides, que se passerait-il ? Il s'auto-exciterait et des oscillations harmoniques se produiraient. Imaginez maintenant un amplificateur avec un million de circuits de rétroaction ! avec des paramètres différents ! Et ce n'est pas toujours un million, maintenant il peut y en avoir 2 millions, maintenant il peut y en avoir seulement 1000, et ils ont tous des caractéristiques différentes, une profondeur différente, des temps de retard différents, des temps transitoires différents, et en plus tous ces paramètres flottent dans le temps pour chaque lien individuel. Dans ce cas, il n'y aura jamais de signal harmonique sur le marché, chaque mouvement peut être renforcé ou affaibli de manière totalement imprévisible, il s'avère donc qu'il n'y a pas de bruit en réalité, ce sont tous les mouvements informatifs. Vous ne pouvez pas appliquer la théorie des circuits, la théorie des signaux ou le filtrage du bruit, car le marché est constitué de ce bruit, et il s'autosynchronise sur différents intervalles de référence.
Pourquoi filtrons-nous le bruit si facilement en radiotechnique ? Parce que nous connaissons le signal que nous devons isoler, tout ce qui n'est pas un signal est du bruit. Notre signal a des caractéristiques bien définies et nous savons comment le calculer par quels signes indirects ou directs. Sur le marché, le bruit lui-même est le signal. En fait, il n'y a ni bruit ni signal, il n'y a que des fluctuations. Il n'y a rien à filtrer.
Bien que certains bruits y soient présents, il s'agit de bruits de quantification, chaque opération est effectuée avec un volume exact fini, des bruits se produisent, mais ensuite ces bruits se transforment en mouvements, comme je l'ai écrit plus haut.
Si vous mettez le marché dans le vide, le prix s'arrêtera parce que personne ne fera de transactions et qu'il n'y aura pas de bruit.
La rétroaction positive, qui n'est possible qu'à certains paramètres du pvr, conduit à la génération et à l'auto-excitation. À proprement parler, nous n'avons qu'une seule rétroaction, et non plusieurs, qui va à l'entrée du système, mais les filtres d'entrée sont tous différents et, oui, ils changent avec le temps. En outre, chacun a des filtres différents pour les influences extérieures, la forme et l'amplitude de la réponse à ces influences. Je gère un tel modèle depuis quelques années maintenant. Principalement sur le plan qualitatif.
Alors, y a-t-il du bruit ou pas ? S'il y a du bruit sur le marché, c'est le signal, en fait il n'y a pas de bruit et pas de signal, juste des fluctuations. Il n'y a rien à filtrer.
Disons que les mouvements consolidés ne sont pas du bruit- l'écart par rapport à la moyenne y est négligeable. Et la forme de la réponse du système est assez similaire à la réponse de la plupart des systèmes, avec un léger dépassement. Et dans un plat, le bruit est assez similaire à un tremblement ou à une errance autour de la moyenne (lacet), peut-être avec une dérive. Cette réponse est également commune à de nombreux systèmes de contrôle.
Lorsque nous regardons le graphique, sans aucun indicateur, nous pouvons voir où se trouve le bruit et où se trouve le signal. Surtout en histoire.
Laissez-moi vous demander, alors que faites-vous ici ? Allez sur les principales places boursières pour écraser le système financier mondial.
Laissez-moi vous demander, alors que faites-vous ici ? Se rendre sur les principales places boursières pour écraser le système financier mondial.
La question n'est pas une question de programmation, mais plutôt de philosophie.
Il est bien connu que le bruit est très facile à mesurer lorsque les caractéristiques du signal sont connues. Dans notre cas, il n'est pas très clair non seulement ce qui est du bruit mais aussi ce qui est du signal.
Pour les scalpers, c'est une chose, pour les traders intraday, c'en est une autre, pour les traders à court terme, c'en est une autre. Mais ils captent des signaux différents. Et pour ces catégories et le concept de bruit est très différent.
Lorsque nous regardons le graphique, sans aucun indicateur, nous pouvons voir où se trouve le bruit et où se trouve le signal. Surtout sur l'histoire. Les plus expérimentés peuvent comprendre même en temps réel, lorsque le signal dépasse le bruit (je ne dis pas que l'opération sera réussie à ce moment-là, mais la probabilité d'un tel résultat est plus élevée).
J'ai essayé de faire quelque chose dans ce sens. Disons que les lignes de régression, les courbes de régression sont les mêmes lignes, sauf qu'à chaque point, la dérivée est équivalente à une ligne. Et par rapport à eux, comptez le bruit. Cependant, le cerveau humain détermine tout cela, sinon plus rapidement, du moins beaucoup mieux. Et lorsqu'un automate décide d'entrer dans une transaction, il semble à un humain de ne pas le faire du tout, et vice versa, soit dit en passant, ce n'est pas rare non plus. Lors des tests, j'examine généralement la plupart des transactions, y compris les graphiques, et je me dis parfois : pourquoi est-il allé là ? Bien que, oui, je le lui ai dit moi-même :).
On a donc pensé qu'avant de mesurer quoi que ce soit, il serait bon de formuler ce que l'on veut mesurer. Je soupçonne que lorsque nous regardons un graphique, nous changeons chaque fois notre concept de bruit de manière adaptative, en fonction de la situation. C'est-à-dire que nous pensons intuitivement à plusieurs options, et choisissons celle qui nous convient à ce moment précis. Et nous faisons la moyenne à chaque fois selon un critère différent - nous dessinons plusieurs lignes dans notre tête, et choisissons celle qui nous plaît sur le moment.
Je propose de discuter de ce qu'est le bruit et de la manière de le traiter, dans le sens de la mesure de ses caractéristiques.
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La question n'est pas une question de programmation, mais plutôt de philosophie.
Il est bien connu que le bruit est très facile à mesurer lorsque les caractéristiques du signal sont connues. Dans notre cas, il n'est pas très clair non seulement ce qui est du bruit, mais aussi ce qui est un signal.
Pour les scalpers, c'est une chose, pour les traders intraday, c'en est une autre, pour les traders à court terme, c'en est une autre. Mais ils captent des signaux différents. Et le concept de bruit est très différent pour ces catégories.
Lorsque nous regardons le graphique, nous pouvons voir où est le bruit et où est le signal, sans aucun indicateur. Surtout en histoire. Les plus expérimentés peuvent comprendre même en temps réel, où le signal dépasse le bruit (je ne dis pas que l'opération sera réussie à ce stade, mais la probabilité d'un tel résultat est plus élevée).
J'ai essayé de faire quelque chose dans ce sens. Disons que les lignes de régression, les courbes de régression sont les mêmes lignes, sauf qu'à chaque point, la dérivée est équivalente à la ligne. Et par rapport à eux, comptez le bruit. Cependant, le cerveau humain détermine tout cela, sinon plus rapidement, du moins beaucoup mieux. Et lorsqu'un automate décide d'entrer dans une transaction, il semble à un humain de ne pas le faire du tout, et vice versa, soit dit en passant, ce n'est pas rare non plus. Lors des tests, j'examine généralement la plupart des transactions, y compris les graphiques, et je me dis parfois : pourquoi est-il allé là ? Bien que, oui, je le lui ai dit moi-même :).
On a donc pensé qu'avant de mesurer quoi que ce soit, il serait bon de formuler ce que l'on veut mesurer. Je soupçonne que lorsque nous regardons un graphique, nous changeons chaque fois notre concept de bruit de manière adaptative, en fonction de la situation. C'est-à-dire que nous pensons intuitivement à plusieurs options, et choisissons celle qui nous convient à ce moment précis. Et nous faisons chaque fois la moyenne selon des critères différents - nous dessinons plusieurs lignes dans notre tête, et choisissons celle qui nous plaît sur le moment.
Il est proposé de discuter de ce qu'est le bruit et de la manière de le traiter, dans le sens de la mesure de ses caractéristiques.