Les statistiques comme moyen de se projeter dans l'avenir ! - page 18
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Non, vous me comprenez mal. Les grandes images téléchargées sur ce forum sont compressées pour tenir sur cette page. Mais si vous cliquez dessus, elles s'ouvriront dans toute leur gloire :)
Nous l'avons fait !
J'aimerais que l'auteur me dise comment il a eu cette beauté... - Dans certains endroits, le mouving n'est pas du tout en retard sur le cotier.
Je m'excuse de ne pas avoir pu maintenir la discussion rapidement, n'ayant absolument pas le temps de regarder le forum. Bien que retardé, je vais essayer de répondre aux questions.
Neutron -"Pour moi, par exemple, une prédiction d'une étape à l'avance avec une prédiction à chaque étape est pertinente. Dans cette formulation, NS est probablement hors compétition."
Je souscris moi aussi à ce concept, mais je ne suis pas d'avis que NS donne les meilleurs résultats. Par exemple, les prédictions des cartes de Kohonen (lorsqu'elles ne sont pas utilisées pour rendre des images, mais que des modèles sont construits à partir de celles-ci) sont beaucoup plus précises et plus lisses que celles de NS. La régression linéaire donne aussi parfois de bons résultats. A titre d'exemple, je peux donner quelques images supplémentaires de l'utilisation conjointe de LR et NS : la ligne bleue est le signal initial tracé par l'indicateur, les lignes rouges et jaunes sont des prévisions de ce signal avec un horizon différent. Dans l'archive il y a un fichier correspondant à la figure pour H4, la première colonne contient les données correspondant au signal bleu, la deuxième contient les données jaunes, la troisième contient les données rouges et la quatrième contient Close. Malheureusement, je n'ai pas le temps d'évaluer la rentabilité dans le nuage et de la calculer, au cas où vous seriez intéressé, vous pouvez le faire à l'aide de ce fichier.
J'utilise mes propres indicateurs comme source de signaux (je n'ai jamais utilisé d'indicateurs standards ou autres). Cependant, qualifier ce que j'utilise de simple indicateur est un peu simpliste. Il s'agit plutôt d'un système de modélisation de signaux basés sur des cotations qui sont traitées dans un bloc avec des retours d'information et un réglage automatique, ainsi qu'un ajustement de certains paramètres en fonction du type d'égaliseur permettant à un utilisateur de former la forme de signal nécessaire, bien sûr avec certaines limitations, car la base est un flux de cotations réel et la tâche est d'augmenter la valeur informative des données et de filtrer avec un décalage minimal en utilisant des modèles prédictifs.
Le bloc de modélisation utilise le principe de la considération de groupe d'arguments, c'est-à-dire que, comme l'AG, il n'utilise pas le meilleur modèle, mais un groupe, même si ce n'est pas le meilleur, car le marché est volatile et avec le temps, certains signaux qui n'étaient pas les meilleurs deviennent les meilleurs et vice versa. En outre, j'essaie d'obtenir une diversité maximale de signaux couvrant toute la plage de variation de la fonction cible, tant en phase qu'en amplitude, par rapport à laquelle les modèles sont formés. En général, le système a une structure arborescente hiérarchique avec des modèles basés sur LR et NS dans les nœuds des branches. Comme exemple du spectre utilisé pour la modélisation comme signaux d'entrée pour la formation LR et NS je donne un fragment de la figure, la couleur noire (bien que peu visible) montre le signal cible, tous les autres sont dérivés des citations passées par les différents modèles. Le calcul des modèles est effectué à la barre zéro par ticks, mais en raison de la complexité des modèles, tous les ticks n'ont pas le temps d'être traités, mais ce n'est pas essentiel - à l'arrivée d'une nouvelle barre, les valeurs sont fixées et ne changent plus. Les facteurs d'échelle introduits dans les modèles et correspondant aux périodes permettent de passer d'une période à une autre en conservant les caractéristiques d'échelle, de phase et d'amplitude constantes des signaux sans aucun ajustement.
Je suis encouragé par les résultats présentés dans le premier exemple, je n'ai jamais fait de tels tests auparavant et je ne pensais pas que les modèles de régression et les NS pouvaient être aussi stables pendant un travail à long terme sans recyclage. Selon mes estimations, le dollar a été artificiellement soutenu et renforcé pour les élections américaines. Aujourd'hui, les ressources pour le soutenir sont épuisées, et la crise empêche tout nouveau renforcement. Donc, je ne pense pas que l'EURUSDva encore baisser beaucoup , après les élections, qui arrivent bientôt, le dollar va commencer à baisser un peu, mais pas beaucoup, car la production et la consommation diminuent à cause de la crise, les prix du pétrole baissent. Une nouvelle baisse significative du dollar commencera lorsque le système financier mondial se remettra de la crise, et ce ne sera pas de sitôt, mais en attendant, les fluctuations seront comprises entre 1,3 et 1,5, et je trouve cela encourageant, car j'ai entraîné tous les modèles de LR et NS dans ce système basé sur les données H4, j'ai pris 5000 barres à partir du 18 juillet 2005.Cela signifie que tous mes modèles fonctionneront de manière stable sans ré-entraînement jusqu'à ce que le prix s'écarte significativement de cette fourchette, et le LR, comme le montre l'exemple, peut fonctionner correctement avec un écart significatif de la fourchette d'entraînement. Bien que la formation ait été effectuée sur des modèles H4 fonctionnant de manière adéquate sur toutes les échéances, le système construit sur cette base sera stable sans recyclage pendant de nombreuses années, ce qui est encourageant.
Je m'excuse de ne pas avoir pu maintenir la discussion rapidement, n'ayant absolument pas le temps de regarder le forum. Bien qu'avec des retards, j'essaierai de répondre aux questions.
Piligrimm, merci pour ce post informatif et surtout pour le fichier de données. Je vais y réfléchir et analyser. Je pense qu'il y aura bientôt des questions.
Donc, Piligrimm, nous avons la série temporelle initiale (TP) - prix de clôture H4 (points noirs), un muwwing lissant le TP initial selon un certain algorithme (ligne bleue), et une série de valeurs de prévision construites en analysant le muwwing pour le TP initial un pas en avant pour chaque barre H4 avec différents paramètres de réglages NS (lignes rouges et violettes).
Donc, en regardant, rien de mauvais ne peut être dit sur l'algorithme jusqu'à présent...
Construisons un TS qui ouvrira et fermera une position sur chaque barre H4, dans la direction de la prédiction, qui est fixée par les prédicats présentés (ou prédicats ?). Il est clair que la tâche comprend la précision de prédiction et la volatilité de la BP sur la TF sélectionnée. Ensuite, après avoir tracé l'incrément du prix en pips sur l'axe des abscisses et la prédiction de cet incrément sur l'axe des ordonnées, nous obtiendrons le nuage de prédiction et en utilisant sa tangente de pente, nous évaluerons le rendement TS en pips par transaction.
En supposant une volatilité de l'instrument de 30 pips, le rendement de la ligne de régression est de 1,4 pips/transaction, le Predict1 est de 6,6 pips/transaction et le Predict2 est de 10,7 pips/transaction.
Si l'auteur ne se trompe pas dans la préparation des données, le TS qui est basé sur cet algorithme NS, apportera jusqu'à 8 pips de profit moyen toutes les 4 heures pour EURUSD, en tenant compte du spread, avec un risque de +-30 pips pendant la même période. C'est-à-dire que la ligne d'équilibre croîtra à un rythme de 40 pips par jour et oscillera autour de cette ligne avec une amplitude de +-100 pips. La vue d'ensemble de la courbe d'équilibre trouvée à partir des caractéristiques intégrales estimées est représentée par la ligne rouge dans la figure ci-dessous. A titre de comparaison, la ligne bleue montre la courbe d'équilibre tracée par le TS trading "équitable" selon les données fournies par Piligrimm.
Les résultats coïncident bien, ce qui indique l'adéquation de la méthode intégrale suggérée pour évaluer la rentabilité des TS par l'angle de pente du nuage prédictif.
D'une manière générale, la rentabilité peut encore être considérablement augmentée en exigeant du TS de ne pas fermer une position ouverte si le Predict du prochain incrément de prix coïncide avec la direction d'une position déjà ouverte.
L'algorithme mis en œuvre par Piligrimm est très bon ! Il y a beaucoup de choses à faire.
Mais quoi qu'il en soit, ça marche !
Rien n'empêche l'auteur d'utiliser cet algorithme comme je l'ai suggéré et tout va bien :-)
Le problème peut résider dans quelque chose d'autre, à savoir : l'auteur pourrait implicitement utiliser Open, High, Low ou Close pour construire un Predict de la même barre... alors tout cela ne sert à rien ! C'est-à-dire construire une prédiction avec un "coup d'œil", par exemple utiliser le haut ou le bas d'une barre déjà formée. Mais je pense que l'auteur va bientôt dissiper nos craintes.
Les résultats coïncident bien, ce qui montre l'adéquation de la méthode intégrale proposée pour estimer les rendements des TC par la pente du nuage prédictif.
D'accord. Il s'agit d'un résultat d'auto-évaluation. Neutron, il serait bon de formaliser la méthode sous la forme d'un article détaillant la méthodologie d'application pratique. Cela pourrait devenir une norme à mesure qu'elle est diffusée "parmi les masses". En même temps, l'ouverture de la position TC peut être considérée comme la prédiction d'une transaction à profit moyen sur la barre suivante (l'intervalle égal à la durée de vie moyenne de l'ordre). La méthode peut alors devenir universelle. Il nous manque manifestement un tel indicateur pour évaluer l'AT aujourd'hui et le développement de votre idée semble très polyvalent en ce sens.
P.S. En option, sur l'échelle d'évaluation floue, le côté droit pourrait apparaître "pour de vrai !" et le côté gauche "ftopkus !" :-)