FR H-Volatilité - page 38
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Hélas, ce n'est pas si simple. Ce n'est même pas la largeur des distributions. Nous pouvons construire un intervalle de confiance dans lequel, disons, 90 % des inversions se produisent. Et j'ai fait de telles constructions). Il apparaît que le prix peut rester dans cet intervalle pendant une longue période, ce qui signifie que le problème est la prédiction du moment où le prix quitte cet intervalle de confiance.
Je suis d'accord avec vous, et je pense que le problème est, plus que vous ne l'avez souligné, la largeur de la distribution. L'incertitude qui découle de la largeur de la distribution ne permet pas de cibler l'ennemi (selon les termes de Prival), et les erreurs sont coûteuses.
P.S.
Mes collègues, je pense que tout le monde a pris connaissance de cet article, dont un fragment est affiché ci-dessous (les archives étaient trop petites pour y figurer). J'ai une question sur l'algorithme de calcul du nombre optimal d'entrées pour NA basé sur la méthode du comptage par boîte. J'ai joint une description de la méthode à la fin de l'article, après la liste des références.
2 Neutron. Bon après-midi . Et sur quel intervalle de temps avez-vous obtenu le résultat ?
Bien !
Je construisais sur TF=1 min.
2 Neutron. Bon après-midi . Et sur quel intervalle de temps avez-vous obtenu le résultat ?
Gentil !
J'ai réalisé les constructions sur TF=1 min.
Je vois. Sur quelle période portent les statistiques, une semaine, un mois, une année ?
2 Neutron. Bon après-midi . Et sur quel intervalle de temps avez-vous obtenu le résultat ?
Gentil !
J'ai réalisé les constructions sur TF=1 min.
Je vois. Sur quelle période portent les statistiques, une semaine, un mois, une année ?
Comme c'est intéressant !
Dans la figure du post précédent, j'ai donné la dépendance du temps de formation du sommet de la zone sur son amplitude pour un pas de construction H=10 points. Je n'ai pas vu de dépendance. Mais, regardez le résultat obtenu pour H=20 :
La dépendance est clairement visible ! Yura, je retire ce que j'ai dit sur l'absence de cette dernière, vous avez tout à fait raison - le moment de la formation dépend de l'amplitude de la ZS.
à FION.
minutes depuis le début de l'année 2004 jusqu'à aujourd'hui.
Je pense que la distribution devrait avoir deux zones de valeur - l'une pour le plat, l'autre pour la tendance, vous pouvez choisir des parties de l'historique appropriées à la saison.
Il y a deux façons de le faire : la première est universelle... l'un à l'œil, l'autre par l'écart-type de la ligne de régression sur la période de calcul.
Voici les résultats préliminaires de la conversion du graphique en barres avec des volumes à peu près égaux. Jusqu'à présent, nous avons utilisé MS Excel :
En haut, la représentation traditionnelle (basée sur le temps astronomique, H4, du 01.10.07 au 17.12.07), en bas, les barres d'équivolume pour la même période. Les heures de début et de fin des périodes sont presque les mêmes, donc les histoires sont les mêmes ici aussi.
En général, il n'y a pas de différences particulières : mêmes catastrophes de profil. Les différences dans le nombre de barres sur l'historique long sont alignées assez précisément.
Mais on peut quand même remarquer quelque chose. Si l'on imprime les deux graphiques de façon à ce que les tailles soient les mêmes (il n'est pas pratique de les comparer à l'écran), on peut voir de légères différences dans le rapport entre les sections de tendance et les sections plates. Très souvent (mais pas toujours), les sections de tendance sont un peu plus longues que la représentation conventionnelle, alors que les sections plates, au contraire, sont un peu plus courtes.
Dans mes calculs, je n'ai pas tenu compte de la variation du volume moyen par barre commune à long terme. Probablement, cela devrait être fait. Bref, il y a encore du travail à faire...
P.S. Yura (Reshetov), Salut ! Où as-tu disparu pendant si longtemps ?