un processus complètement aléatoire et le FOREX. - page 7
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Tout dépend de la façon dont on recherche ces Fibs. Si l'on procède de la même manière que Swannell, c'est-à-dire en n'analysant que les ondes du même ordre, alors on ne peut vraiment pas y voir de "résonances" particulières : des f.d.p. lisses sans convexités saillantes. Et si l'on cherche dans les amas de fibres provenant de vagues d'ordres différents, quelque chose pourrait en ressortir. Je n'en ai pas encore trouvé :)
Quant à la manière de faire en sorte que les citations ne prennent pas de valeurs négatives, il suffit de générer des incréments en % au lieu de valeurs absolues.
Quant au fait que le générateur a une mémoire limitée et se répète de manière cyclique, cela dépend du générateur. Il y en a qui sont décalés par une minuterie, d'autres en fonction de la charge du CPU, etc, etc.
C'est la compétence du cerveau de voir les niveaux et les lignes de tendance et il les trouvera sur n'importe quelle donnée. Quand on a un marteau dans la main, tout semble être un clou. Vous devez vérifier et comprendre ce que vous voulez utiliser dans le trading, ensuite la similarité n'a pas d'importance :)
Vous pouvez coder et représenter sous forme de graphique similaire n'importe quoi : un roman "Guerre et paix", une photo numérique, votre chanson préférée, etc. Tout sera très similaire et encore une fois la personne qui le souhaite trouvera des niveaux et ce qu'elle a appris à distinguer, les distributions d'incréments seront par les mêmes fonctions (donc codées :)), cependant ce ne sera pas le même et si vous voulez vous pouvez rétablir l'original.
processus de régression linéaire de 1er ordre.
AR(1)
y(n+1)=y(n)+e(n). où e(n) est un bruit normal avec m.o. et std.
Bref, le processus que nous avons construit est
est un processus de régression linéaire de premier ordre.
AR(1)
y(n+1)=y(n)+e(n). où e(n) est le bruit normal avec la moyenne et l'écart-type.
C'est compréhensible.
Mais ichmo, tu dois commencer par l'autre bout. Prouvez que cette phrase est vraie "espérance 0. variance 0.0077. ces paramètres sont similaires à l'eurusd réel.
(Voir le premier message) . Une preuve mathématique rigoureuse est nécessaire. Une preuve qui est très similaire n'est pas exactement quelque chose sur lequel on peut baser des conclusions.
En général, le processus construit est
est un processus de régression linéaire de premier ordre.
AR(1)
y(n+1)=y(n)+e(n). où e(n) est le bruit normal avec la moyenne et l'écart-type.
C'est compréhensible.
Mais ichmo, tu dois commencer par l'autre bout. Prouvez que votre phrase est vraie "espérance 0. variance 0.0077. ces paramètres sont similaires à l'eurusd réel.
(Voir le premier message) . Une preuve mathématique rigoureuse est nécessaire. Une preuve qui est très similaire n'est pas exactement quelque chose sur lequel on peut baser des conclusions.
Les paramètres 0 et 0,0077 sont tirés de 1D EurUsd. pour 2002-2004.
Je ne sais pas si je dois expliquer. que générer AR(1) avec les paramètres e(0,0.0077). a montré ces mêmes images.
Clairement, il est stationnaire et ergodique, contrairement au marché réel. (non stationnaire et non ergodique).
Avec AR(1) avec bruit blanc, un résultat très intéressant a été obtenu. que je suis encore en train de digérer ;-).
Et ce que j'ai dit dans le 1er post, que la dépendance est très similaire au forex et que l'on peut y trouver des modèles différents.
Qu'est-ce qui ne va pas ici ?
la conclusion reste la même : le forex est similaire au PRNG. la seule différence est que le marché
1. non stationnaire 2. nonergodique 3. partiellement déterministe.
Je veux dire le marché.
Bien sûr, dire cela équivaut à ne rien dire.
Mais pour moi, une fois de plus, la nature des différents chiffres du marché est devenue claire.
Ou avez-vous quelque chose d'autre en tête ?
IMHO, il n'y a pas besoin de réinventer la roue. Il existe une chose merveilleuse appelée G.A.R.C.H. dans MATLAB. Toolbox - juste un outil pour étudier les séries chronologiques financières. Voir, par exemple, ici : http://www.mathworks.com/access/helpdesk/help/toolbox/garch/.
Merci. C'est sous mon nez et je ne sais pas.
GARCH est je sais que c'est un modèle de régression non linéaire.
AR-MA-ARMA-ARIMA-NARX-ARCH-GRACH.
J'ai jeté un coup d'œil au paquet de modélisation du marché.
Je ne comprends pas vraiment cette approche.
On prend une paire, on prend la première différence, on construit une autocorrélation (la corrélation ne peut évaluer qu'une dépendance linéaire).
Ensuite, un des modèles, par exemple ARMA, est construit.
Mais ces équations incluent e(t). Cela m'empêche en quelque sorte de poursuivre mes études.
Avez-vous travaillé avec elle ?