Construction d'un système de négociation à l'aide de filtres passe-bas numériques - page 16

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bstone:
Maintenant, appelons les "elliotiques" du prochain fil et soyez assurés qu'ils écumeront la bouche pour vous prouver que nous sommes face à une 5-vague classique, suivie d'une correction composée X-Y-Z en développement.


qu'est-ce que c'est alors ?
C'est une très bonne question. Si vous avez une connaissance de la loi des vagues d'Elliot, vous devez savoir qu'Elliot s'inspirait de la psychologie du marché (c'est-à-dire des étapes de confiance, de doute, de peur des investisseurs). Mais voici une question intéressante : d'où vient la psychologie humaine, avec toutes ses subtilités, dans cette stupide distribution normale de nombres aléatoires ? :)
Il s'agissait d'une tentative d'expliquer le modèle observé.
 
Il s'agissait d'une tentative d'expliquer le modèle observé. <br / translate="no">

Il me semble que ce modèle a été tiré par les oreilles. Et puis il y a eu la mode de trouver des vagues d'Elliott partout (tableaux de performance des équipes de football, marées, etc.).

Et je pense qu'Elliot essayait de voir un modèle dans les résultats de l'intégration d'une série de nombres aléatoires :)
 
bstone:
Privé:

bstone

Il me semble qu'il est théoriquement impossible de gagner de l'argent sur le rang que vous avez généré


Et vous ne regardez pas la gamme générée, mais la "gamme de prix" qui est obtenue en intégrant la gamme générée. Il y avait de l'argent à se faire avec ça ? Je pense que oui :)

C'est ce que je dis à propos des séries de prix, il y a une définition du BGS par un processus de Wiener, et vice versa. Et il a déjà été prouvé que "si" le modèle de marché est une intégrale du processus de Wiener, alors vous ne pouvez pas gagner de l'argent à long terme, surtout si vous jouez avec un spread.
 

OK, Bstone, vous m'avez mal compris. Quelle est la distribution réelle, je la connais approximativement grâce aux travaux de Peters (fractale brownienne), et je peux générer une valeur avec une telle distribution, ce n'est pas difficile. Mais il ne s'agit que d'une image générale, intégrale, pour ainsi dire. Et Peters ne donne aucune garantie que la même image sera répétée pour chaque pièce de la série (et c'est une condition nécessaire pour que la série soit stationnaire). Ce n'est donc pas une solution.

Je dois trouver une transformation réversible de la série originale de citations qui donne un processus stationnaire avec une certaine certitude.

J'espère que ceux qui sont "dans le coup" depuis longtemps se pencheront également sur ces explications... Et encore une fois, je n'ai pas l'intention de tirer profit de mes synthétiques. Je n'en ai besoin qu'à des fins de test.

 
Prival:

Je parle de la série des prix, il y a une définition du GSC par un processus de Wiener, et vice versa. Et il a déjà été prouvé que "si" le modèle de marché est une intégrale du processus de Wiener, alors vous ne pouvez pas gagner de l'argent à long terme, surtout si vous jouez avec un spread.

Ah d'ailleurs. Ouais, pas d'argument là-dessus. Une telle preuve existe. Mais on peut aussi l'aborder de l'autre côté.

Imaginons qu'il y ait une probabilité non nulle que je puisse deviner les creux et les sommets locaux sur un graphique généré pendant une période suffisamment longue. Cette probabilité peut être aussi faible que je le souhaite, mais néanmoins, la théorie des probabilités nous dit sans ambiguïté que cela ne signifie pas qu'un événement ayant cette probabilité ne se produira pas aujourd'hui ou demain. En général, si j'ai la chance de deviner les creux et les sommets sur ce graphique à partir d'aujourd'hui (dans la perspective à long terme requise), je gagnerai sur le long terme.

Nous obtenons une contradiction. Bien sûr, il ne s'agirait pas d'une contradiction importante si la perspective à long terme était un horizon temporel infini.
 

bstone

Je l'ai cité par opposition à votre preuve que les séries générées visuellement sont très similaires et que les élitistes y trouveront tout. C'est plutôt une question d'adéquation. Il existe de nombreuses façons de générer une série de prix mais comment prouver rigoureusement qu'elle est adéquate à la véritable série de prix ? Pouvez-vous nous aider ? Connaissez-vous des méthodologies pour cela ?

 
Mathemat:

OK, Bstone, vous m'avez mal compris. Quelle est la distribution réelle, je la connais approximativement grâce aux travaux de Peters (fractale brownienne), et je peux générer de la valeur avec une telle distribution, ce n'est pas difficile. Mais il ne s'agit que d'une image générale, intégrale, pour ainsi dire. Et Peters ne donne aucune garantie que la même image sera répétée pour chaque pièce de la série (et c'est une condition nécessaire pour que la série soit stationnaire). Ce n'est donc pas une solution.


Exactement, vous connaissez la distribution approximative obtenue par Peters. Et vous pouvez construire un histogramme de la distribution réelle dans la zone d'étude. Générez autant d'échantillons que nécessaire qui s'inscrivent avec la précision souhaitée dans cette distribution réelle. Et les utiliser pour tester le comportement alternatif du TS étudié sur les caractéristiques de la parcelle initiale. C'est un moyen efficace de modélisation, plus efficace que l'utilisation d'une distribution théorique approximative.

Vous pouvez bien sûr ignorer cette approche et chercher un moyen de passer de séries non stationnaires à des séries stationnaires. Seulement, je comprends que c'est une chimère dans un futur tangible :) Rappelez-vous parfois que les avions et autres dispositifs techniques doivent en grande partie leur existence à une approche d'ingénierie plutôt qu'à des mathématiques puristes.
 
bstone:
Ah d'ailleurs. Ouais, pas d'argument là-dessus. Il existe de telles preuves. Mais on peut aussi l'aborder de l'autre côté.

Imaginons qu'il y ait une probabilité non nulle que je puisse deviner les creux et les sommets locaux sur un graphique généré pendant une période suffisamment longue. Cette probabilité peut être aussi faible que je le souhaite, mais néanmoins, la théorie des probabilités nous dit sans ambiguïté que cela ne signifie pas qu'un événement ayant cette probabilité ne se produira pas aujourd'hui ou demain. En général, si j'ai la chance de deviner les creux et les sommets sur ce graphique à partir d'aujourd'hui (dans la perspective à long terme requise), je gagnerai sur le long terme.

Nous obtenons une contradiction. Bien sûr, cela ne sera pas aussi significatif si la perspective à long terme est comprise comme un horizon temporel infini.
bstone, c'est juste un sophisme, pas un argument sérieux. Il existe un théorème prouvé selon lequel vous ne pouvez pas gagner de l'argent sur un processus de Wiener à long terme. Arrêt complet.
 
Prival:

bstone

Je l'ai cité par opposition à votre preuve que les séries générées visuellement sont très similaires et que les élitistes y trouveront tout. C'est plutôt une question d'adéquation. Il existe de nombreuses façons de générer une série de prix, mais comment prouver rigoureusement qu'elle est adéquate à la véritable série de prix ? Pouvez-vous nous aider ? Connaissez-vous des méthodologies pour cela ?

Non, c'est une question délicate qui a dérouté beaucoup d'esprits curieux. Je ne connais pas encore de telles méthodes. Mais je suis heureux d'aider de toutes les manières possibles, sans poser de questions.
 
Mathemat:

bstone, c'est juste un sophisme, pas un argument sérieux. Il existe un théorème prouvé selon lequel vous ne gagnerez pas d'argent sur un processus de Wiener à long terme. Arrêt complet.

Veuillez m'apporter une seule preuve rigoureuse que vous pouvez gagner de l'argent à long terme sur un processus réel de séries de prix. Jusqu'à ce que vous puissiez le faire, l'argument contre l'approche que je propose est hautement discutable. Êtes-vous d'accord ?
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