Comment former correctement les valeurs d'entrée pour le NS. - page 4
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Au fait, voici un bon coup d'œil sur le forum, j'ai trouvé quelques messages intéressants qui suggèrent des entrées.
https://forum.mql4.com/ru/8835/page2 par plan
и
https://forum.mql4.com/ru/9321/page18#51761
2 Sart - si vous êtes un débutant, vous pourriez être intéressé par le code de mon post de https://forum.mql4.com/ru/12474/page9.
Au fait, voici un bon tour sur le forum, j'ai trouvé quelques messages intéressants suggérant des entrées
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2 Sart - si vous êtes un débutant, vous pourriez être intéressé par le code de mon post de https://forum.mql4.com/ru/12474/page9.
La préparation des données pour les NS n'est pas si difficile. Il y a un autre problème. Queues de pie. Je ne sais pas comment m'y prendre. J'ai essayé différentes variantes. Ils se mettent souvent en travers du chemin. Veuillez vous renseigner auprès de Matemat sur les queues épaisses. Je vais me reposer pour l'instant. Au moins deux semaines, mais reposez-vous.
La préparation des données pour la NS n'est pas si difficile. Il y a un autre problème. Queues de pie. Je ne sais pas comment y faire face. J'ai essayé différentes options. Ils se mettent souvent en travers du chemin. Veuillez vous renseigner auprès de Matemat sur les queues épaisses. Je vais me reposer pour l'instant. Au moins pour une quinzaine de jours, mais reposez-vous.
Que voulez-vous dire par "queues épaisses", pouvez-vous expliquer ?
2 rip désolé je ne comprends pas ce que cela signifie. pouvez-vous élaborer...
2 klot pouvez-vous expliquer ce que cela signifie ?
2 Mathemat merci beaucoup, je me souviens...
Que signifient les queues épaisses ? Pouvez-vous expliquer ?
C'est une question pour les maths. Je suis en vacances.
Que signifie "grosse queue" ? Pouvez-vous m'expliquer ?
"Fat tails" est un terme issu de la gestion des risques, qui définit un prix variant de manière significative.
Oui, je passais juste par là. Queue de pie est un terme flou de tervers. C'est lorsque la fonction de densité de probabilité de la distribution d'une variable aléatoire diminue beaucoup plus lentement qu'on ne le souhaiterait lorsqu'on s'éloigne de son espérance (s'il y en a une).
Exemple : une distribution gaussienne, c'est-à-dire une courbe en forme de cloche. Elle a des queues fines parce que exp(-x^2/2) est une fonction à décroissance extrêmement rapide. D'où la raison de parler de la loi des trois sigmas : une valeur qui s'éloigne de plus de trois écarts types du centre de cette distribution (ici l'écart type est égal à un) tombe dans environ 0,27% des cas. En d'autres termes, les "grands événements" sont rares et la grande majorité des événements se situent dans l'intervalle "plus ou moins 3 sigmas".
Un exemple de distribution à queues épaisses : la distribution de Cauchy (très similaire à la distribution de Finnings, d'ailleurs). Cette distribution a une fonction de densité de probabilité décroissante beaucoup plus lente, qui se rapproche de la loi des carrés inverses. Conséquence : malgré le fait que l'aire sous cette courbe soit finie, il n'y a pas d'espérance et surtout pas de variance de cette valeur (les intégrales correspondantes divergent au sens habituel). L'intérêt de parler de trois sigmas est complètement perdu, puisque le sigma lui-même n'existe tout simplement pas. Les grands événements ont une probabilité beaucoup plus élevée.
À propos des séries financières (en particulier les cours des devises) : la distribution des incréments de prix de clôture est un processus dans lequel la fonction de densité de probabilité unidimensionnelle a des queues épaisses. Par conséquent, les indicateurs tels que l'enveloppe, les bandes de Bollinger, le s.c.o., etc. n'ont pas beaucoup de sens. Les catastrophes (effondrements) sont issues de la même série d'événements auxquels les gens attribuent une faible probabilité, mais qui se produisent en réalité beaucoup plus souvent. D'ailleurs, les queues de pie ont tendance à briser presque tous les indicateurs traditionnels : alors que nous nous attendions à un comportement régulier du mannequin, il saute soudainement à l'inconnu et donne un faux signal.
Les grosses queues ("cygnes noirs") sont décrites de manière très colorée par Taleb. Il y a un lien, cherchez-le ici aussi.
Oui, je passais juste par là. Queue de pie est un terme flou de tervers. C'est lorsque la fonction de densité de probabilité de la distribution d'une variable aléatoire diminue beaucoup plus lentement qu'on ne le souhaiterait lorsqu'on s'éloigne de son espérance (s'il y en a une).
Exemple : une distribution gaussienne, c'est-à-dire une courbe en forme de cloche. Elle a des queues fines parce que exp(-x^2/2) est une fonction à décroissance extrêmement rapide. D'où la raison de parler de la loi des trois sigmas : une valeur qui s'éloigne de plus de trois écarts types du centre de cette distribution (ici l'écart type est égal à un) tombe dans environ 0,27% des cas. En d'autres termes, les "grands événements" sont rares et la grande majorité des événements se situent dans l'intervalle "plus ou moins 3 sigmas".
Un exemple de distribution à queues épaisses : la distribution de Cauchy (très similaire à la distribution de Finnings, d'ailleurs). Cette distribution a une fonction de densité de probabilité décroissante beaucoup plus lente, qui se rapproche de la loi des carrés inverses. Conséquence : malgré le fait que l'aire sous cette courbe soit finie, il n'y a pas d'espérance et surtout pas de variance de cette valeur (les intégrales correspondantes divergent au sens habituel). L'intérêt de parler de trois sigmas est complètement perdu, puisque le sigma lui-même n'existe tout simplement pas. Les grands événements ont une probabilité beaucoup plus élevée.
À propos des séries financières (en particulier les cours des devises) : la distribution des incréments de prix de clôture est un processus dans lequel la fonction de densité de probabilité unidimensionnelle a des queues épaisses. Par conséquent, les indicateurs tels que l'enveloppe, les bandes de Bollinger, le s.c.o., etc. n'ont pas beaucoup de sens. Les catastrophes (effondrements) sont issues de la même série d'événements auxquels les gens attribuent une faible probabilité, mais qui se produisent en réalité beaucoup plus souvent. D'ailleurs, les queues de pie ont tendance à briser presque tous les indicateurs traditionnels : alors que nous nous attendions à un comportement régulier du mannequin, il saute soudainement à l'inconnu et donne un faux signal.
Les grosses queues ("cygnes noirs") sont décrites de manière très colorée par Taleb. Il y a un lien, cherchez-le ici aussi.
Merveilleux ! Si je ne le dis pas maintenant, je ne le ferai probablement jamais. Des "queues de pie" sont visibles lorsque l'on analyse des citations sur 100 ans et plus... (exagéré). Si nous prenons une section spécifique, par exemple les 300 dernières mesures, il n'y a pas de "queue de pie"... Il y aura une "queue", mais quand, ??? Eh bien, tant pis, laissons faire, mais après l'éjection, le marché se stabilisera à nouveau dans les limites du Gauss. Donc, si on prend des parcelles discrètes, on peut toujours s'insérer dans un système. Les régimes applicables aux différentes parties du marché seront différents.....
Travail à faire, travail à faire....