Les statistiques comme moyen de se projeter dans l'avenir ! - page 8
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Je ne comprends pas ce que je suis censé voir ici. Cela ressemble à un AR(1) trivial, c'est-à-dire que si hier était en baisse, aujourd'hui sera en baisse, si hier était un peu en baisse, aujourd'hui sera un peu en baisse. Par conséquent, la prévision est en retard sur le renversement du prix et en retard sur l'accélération/décélération du prix. C'est-à-dire que s'il y a un renversement sur la barre zéro maintenant, la prévision ne le montrera que sur la barre suivante.
Si vous voulez dire ATR(1), le voici, comparez-le. Si un autre, donnez-moi le lien.
Je ne dis pas si c'est bon ou mauvais, c'est juste un indicateur qui contient le modèle du processus (très probablement incorrect) et il y a une prévision basée sur ce modèle.
Je ne faisais pas référence à un indicateur particulier, mais au processus autorégressif décalé de 1 à https://en.wikipedia.org/wiki/Autoregressive_moving_average_model.
Il semble intéressant, mais n'a aucune valeur pratique en raison des défauts mentionnés ci-dessus.
Désolé de m'immiscer dans le dialogue.
Est-ce que m_a_sim ou Prival peuvent partager leurs algorithmes pour les étudier (poster ici ou envoyer à mon email dans mon profil).
Je m'intéresse moi-même aux statistiques, mais je les aborde pour ainsi dire de l'autre côté, bientôt j'exposerai ici mon logiciel (avec une explication détaillée) pour ce sujet. Mais j'aimerais étendre ses capacités et explorer d'autres approches dont vous discutez actuellement ici. Très intéressant.
Personnellement, cela me fascine de "voir" ce qui va se passer. Je veux écrire un indicateur.
Merci d'avance.
il s'agit de minutes, plus l'horizon de prévision est court, plus il est précis. Legraphique n'est pas tracé à partir de Close, mais à partir du "vrai prix", son estimation.
Voici le graphique, la ligne rouge est la prévision et la ligne blanche est l'estimation du "vrai prix". Il (l'indicateur) ne se redessine pas.
Ce n'est pas si simple, a besoin d'une analyse multi-devises au minimum. Et pour cela, vous avez besoin d'opérations matricielles. Je n'arrive toujours pas à faire un analogue de la transposition comme dans matcad.
Z.U. Il est encore trop tôt pour aller au combat.
Par exemple, je veux utiliser les résultats de votre analyse pour le H1. Je veux vraiment sentir l'algorithme pour son utilisation pratique !
Sergey, pouvez-vous afficher le nuage de prévisions construit selon votre algorithme, mais pour H1 ? Je veux vraiment sentir l'algorithme pour son utilisation pratique !
Je vais maintenant créer un fichier et l'afficher (date, heure, clôture, estimation de la clôture, prévision pour cette barre) pour H1 pour deux devises.
Z.U..
Je suis prêt à échanger cet indicateur (source), la bibliothèque d'algèbre matricielle
J'ai besoin des opérations d'addition, de soustraction, de multiplication, de division (c'est simple), de la circulation de la matrice (il y a ici une 'théorie des flux aléatoires et du FOREX', qui n'a pas encore été testée), de la transposition (ici je me suis fendu la tête, bien que l'opération soit la plus facile) et du calcul de la trace de la matrice(tr).
J'ai besoin de cette procédure MathCad dont tous les symboles sont des matrices.
Messieurs, ne paniquez pas. Pourquoi toute cette euphorie ? :)
Après tout, on peut voir à l'œil nu qu'il n'y a pas encore de miel ici.
Voici une petite analyse sur le premier graphique de prix que Prival a posté. Je l'ai numérisé pour faire une analyse de régression :
numérisation
L'échelle sur l'axe des valeurs est en pixels. Il n'y a pas de différence pour l'analyse de régression. L'erreur de numérisation est de +/- 2 pixels, ce qui est suffisant pour nos besoins.
Construisons maintenant une régression des différences de prix de clôture et des deux courbes (estimée et prévue) :
régression
Le graphique de gauche est la régression de la différence du prix de clôture et de la différence de la courbe estimée. La pente est de 0,5720
Le graphique de droite est une régression des différences de prix de clôture et des différences de courbe de prévision. La pente est de 0,3183.
Ainsi, si nous suivons la méthodologie de Neutron, la pente de 0,3183 sur le graphique de la volatilité de la minute donnera environ un point, ce qui, avec le spread pris en compte, signifie une vraie perte. Plus un grand écart par rapport aux moyennes.
En somme, la tranquillité d'esprit. Essuyons la bave et revenons à l'essentiel :)
Messieurs, ne paniquez pas. Pourquoi toute cette euphorie ? :)
Ainsi, si vous suivez la méthodologie de Neutron, une pente de 0,3183 sur le graphique de la volatilité de la minute donnera environ un point, ce qui, en tenant compte du spread, signifie une perte certaine. Plus un grand écart par rapport aux moyennes.
En somme, la tranquillité d'esprit. Essuyons notre bave et revenons à l'essentiel :)
C'est ce que je dis !
Êtes-vous sûrs(m_a_sim & Prival), que vous faites tout correctement, lorsque vous obtenez une tangente égale à 1 ?
Encore une fois. Une telle valeur peut être le résultat d'une erreur dans la mise en œuvre de l'algorithme de prédiction. Par exemple, vous prenez l'incrément de prix actuel et le faites correspondre à l'incrément actuel de votre indicateur magique (par exemple, un masque habituel). Vous pouvez être sûr que vous obtiendrez une pente proche de 45 degrés avec une fenêtre de lissage étroite ! C'est une erreur. Vous devez prendre la prédiction de l'incrément de l'indicateur et non l'incrément actuel lui-même !
Eh bien, je ne sais pas comment l'expliquer autrement ! !! Réfléchissez un peu à ce que vous postez.
Je ne faisais pas référence à un indicateur particulier, mais au processus autorégressif décalé de 1 à https://en.wikipedia.org/wiki/Autoregressive_moving_average_model.
Il semble intéressant, mais n'a aucune valeur pratique en raison des défauts mentionnés ci-dessus.
Si je comprends bien, il s'agit de modèles de régression avec une composante aléatoire (qui, je crois, manque dans le modèle m_a_sim ). Voici en russe http://www.statsoft.ru/home/textbook/modules/sttimser.html#aarima
Je les ai fait et j'ai mis le calcul de l'ACF dans la (base de code) 'Fonction d'autocorrélation' car elle (ACF) est l'une des bases de ces modèles.
J'essaie de modéliser le processus de tarification différemment. J'utilise un système d'équations différentielles stochastiques. En plus des erreurs de modèle, nous pouvons y ajouter des erreurs de mesure. Ce que les sociétés de courtage nous donnent n'est pas le "vrai prix" mais son estimation, au mieux nous pouvons espérer qu'il se situe au milieu de l'écart avec une certaine probabilité. Tout bien sûr IHMO, mais c'est ainsi que je vois cette courbe.
Eh bien, je ne sais pas comment l'expliquer autrement ! Réfléchissez un peu à ce que vous mettez en avant.
Ou alors, il suffit de regarder attentivement le graphique. La ligne de "prévision" est en fait une copie de la ligne de prix avec un décalage d'une barre. En d'autres termes, la prévision ne prédit rien, mais montre plutôt avec un décalage ce qui s'est déjà produit.