Sous-système "Gestion des actifs" - page 2
Vous manquez des opportunités de trading :
- Applications de trading gratuites
- Plus de 8 000 signaux à copier
- Actualités économiques pour explorer les marchés financiers
Inscription
Se connecter
Vous acceptez la politique du site Web et les conditions d'utilisation
Si vous n'avez pas de compte, veuillez vous inscrire
thecore, эффективность легко проверить-поставить на минутки. В любом случае новости отклонят цену от статистики. Хотя смотрится приятно. Как называется?
Les statistiques sont établies sur une très longue période, par exemple 5000 barres, de sorte que la prédiction tient également compte des mouvements sur les éventuelles nouvelles.
Statistiquement, l'angle de pente de la MA est estimé. C'est-à-dire que je refuse de prédire l'évolution des prix. Je prédis le mouvement de la MA et ensuite
et ensuite je recherche l'intervalle de mouvement du prix par rapport à la MA prédite.
Et ce n'est pas l'angle de pente précis de l'AM qui est analysé, mais un certain "nuage" d'angles de pente très rapprochés.
La largeur du "nuage" est calculée dynamiquement et est basée sur la taille de l'échantillon statistique (nombre d'éléments trouvés).
Il n'a pas encore été nommé. C'est un indicateur sur lequel je travaille encore.
Une entreprise intéressante. Difficile, mais le résultat devrait en valoir la peine. Une tâche de ce type ne figure pour l'instant que dans mes projets. Pour ce genre de choses (prédiction d'indicateurs), les neuro-cerveaux sont une très bonne aide.
Les réseaux neuronaux (dans ce contexte) constituent une solution très lente et très grossière à un problème comportant de nombreuses inconnues.
Essayez parfois d'enseigner le réseau sur un historique de 5000 barres, ou mieux 20.000.
Dans cet indicateur, même en tenant compte de la logique floue adaptative, tout se passe en temps réel.
En outre, aux points extrêmes où MA[1]~MA[2], toute prédiction pour un indicateur est dénuée de sens.
Ce qui est nécessaire, c'est l'implication de MAs plus lentes à suivre la tendance (essentiellement des périodes plus anciennes).
Mais ce qui est utile, c'est le nuage des valeurs attendues les plus proches.
Utile lorsque vous êtes sur le point de conclure une transaction et que vous ne savez pas si vous devez attendre encore ou
fermez-la tout de suite.
En outre, il n'y a pas de liaison avec un indicateur particulier.
Il s'agit plutôt d'une méthodologie de recherche statistique visant à prédire l'avenir proche.
Ou si vous aimez les tendances à court terme.
Oui, je suis d'accord avec vous sur l'apprentissage sur un grand nombre de bars. Cependant, la prédiction des MA sur de grandes périodes ne permet pas de prédire le prix avec précision. Plus la période de la MA est longue, plus l'écart du prix par rapport à la MA est toléré. Prenez la journée d'hier vendredi sur les principales paires de devises. L'écart du prix par rapport à la moyenne mobile était d'environ cent points. 1 ou 2 lots, c'est supportable. 10 c'est trop.
Pour défendre les réseaux neuronaux, je dirais qu'il existe des logiciels spéciaux qui fournissent les résultats du traitement des données en temps réel. Vous pouvez les connecter à Mt4 en utilisant l'API.
En théorie, il est possible de combiner plusieurs réseaux neuronaux dans un TS. C'est juste difficile et long. C'est plus facile dans ce sens avec le flou.
Les réseaux neuronaux (dans ce contexte) constituent une solution très lente et très grossière à un problème comportant de nombreuses inconnues.
Essayez parfois d'enseigner le réseau sur un historique de 5000 barres, ou mieux 20.000.
Dans cet indicateur, même en tenant compte de la logique floue adaptative, tout se passe en temps réel.
De plus, aux points extrêmes où MA[1]~MA[2], toute prédiction pour un indicateur perd son sens.
Ce qui est nécessaire, c'est l'intervention de MA plus lentes qui suivent la tendance (essentiellement des périodes plus anciennes).
Mais ce qui est utile, c'est le nuage des valeurs attendues les plus proches.
Utile lorsque vous êtes sur le point de conclure une transaction et que vous ne savez pas si vous devez attendre encore ou
fermez-la tout de suite.
En outre, il n'y a pas de liaison avec un indicateur particulier.
Il s'agit plutôt d'une méthodologie de recherche statistique visant à prédire l'avenir proche.
Ou si vous voulez des tendances à court terme.
Apprendre un réseau pour 5000 ou 20 000 barres, c'est comme mesurer la température moyenne dans un hôpital. Les réseaux neuronaux ont d'autres inconvénients, vous ne les avez pas mentionnés ici.
Учить сеть на 5000 или 20000 баров все равно что измерять среднюю температуру по больнице
Choomazik, lorsque vous utilisez les guillemets SC, il est obligatoire d'y faire référence)))
à Prival
Prival, vous avez dû oublier votre ancien adversaire :o) Oh, eh bien, je vais le faire par la diplomatie :
Votre regard attentif n'a pas dû échapper au fait que j'essaie de maîtriser les chaînes de Markov et la programmation linéaire à des fins légèrement différentes, à savoir la gestion d'actifs, c'est-à-dire la recherche et la sélection de décisions de trading optimales, plutôt que la prévision proprement dite. Ce que j'ai proposé est une sorte d'étude de la théorie dans le cadre du développement optionnel. Et je définis les points de pivot de manière très différente, comme je l'ai écrit plus haut et démontré.
Et pour ce qui est de "tout le reste s'adaptera", vous vous trompez lourdement. Il suffit de se référer à la sagesse des anciens Chinois et à mes observations :o) : Vous ne trouverez jamais un chat noir dans une pièce sombre, surtout aux moments où il n'est pas là. Faites-moi entièrement confiance pour ce jugement d'expert - j'ai un chat noir et croyez-moi, je sais de quoi je parle. :о)))
Eh bien, je vais répondre à un "vieil" adversaire.
Il y a beaucoup de belles paroles. Mais il n'y a aucune essence derrière eux, aucune profondeur de compréhension des processus impliqués dans ces appareils mathématiques.
Цепи Маркова (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A6%D0%B5%D0%BF%D1%8C_%D0%9C%D0%B0%D1%80%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D0%B0) - Le postulat principal est que ce qui s'est passé hier n'est pas important, ce qui est important c'est ce qui se passe maintenant. Je m'explique, disons que le taux de change d'une devise est de 1,2345, l'autre de 2,3451, etc. Multiplions-le par la matrice de transition, c'est-à-dire simplement par un nombre. Disons que dans notre exemple, 1,2345*0,99991119999= ce qui est là.
Il est important de pouvoir calculer ce nombre 0,99991119999 et cela dépend du temps, c'est une chose de prévoir ce que sera le taux dans une minute et une autre chose ce qu'il sera dans un jour. La prévision n'est possible que s'il existe un modèle de mouvement.
Теперь про управление(https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A2%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8F_%D1%83%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F)-
Ce qui compte, c'est la destination, où gérer, où bouger. Et ce qu'il faut faire avec 1 rouble ou 1 million de dollars est d'une importance secondaire.
Voici un exemple, disons que le taux sera tel qu'indiqué sur la figure, et qu'il est de 100 %, à toute épreuve, etc. Et nous sommes au point 1. Nous pouvons acheter au point 1 et vendre au point 2 ou 3. Optimal ? Non. De manière optimale (c'est-à-dire la meilleure, il n'y a pas de meilleure ! !!), vendez au point 1, achetez au point 2 et fermez la transaction au point 3. Nous ne savons pas ce qui va se passer, nous n'avons aucune prévision, donc nous ne pouvons rien faire.
Z.U.
C'est pourquoi nous devons baser nos opérations sur des prévisions et sur l'exactitude de ces prévisions. S'il est exact et correct, j'y vais avec tous mes atouts, j'y vais jusqu'à mes tomates ;)). Mais les mathématiques sont toujours applicables, il suffit de savoir où les appliquer). Et il y a beaucoup de belles paroles et de théories.....
Il est difficile de chercher un chat noir dans une pièce sombre, surtout quand il n'y est pas.
à Aleku
Je vous écrirai quand j'y penserai.
au cœur
Это статистическое предсказание на N баров вперед движения MA (плавные штрих-пунктирные линии справа от последнего бара) и статистическая величина границ, в которых наиболее вероятно будет двигаться цена (вертикальные штрих-пунктирные линии возле каждого предсказанного бара для быстрой MA)
Merci pour cet aperçu. Je ne pense pas me tromper beaucoup en disant que tout le monde, ou presque, a des prédictions de MA. Je suis heureux que vous soyez si avancé dans vos recherches. On ne sait pas exactement ce que signifie la phrase "... prédiction statistique..." dans ce contexte. Mais de toute façon, si vous voulez - vous me le dites, mais pas - je ne suis pas offensé, la confidentialité commerciale est sacrée pour moi et je vous comprends parfaitement.
Je vous parlerai de mes recherches dans ce domaine, sur lesquelles je reviens périodiquement. J'ai même développé un zigzag secret pour l'un de mes modèles. Maintenant, le "secret" sur ce projet a pratiquement disparu :o). Je l'ai développé moi-même, mais compte tenu de sa simplicité, je ne revendique pas le droit d'auteur, il est tout à fait possible que quelqu'un ait fait la même chose. Sa construction est la suivante :
(1) Pour une fenêtre coulissante fixe du processus original B(n), le MA(n) et l'écart type SKO(n) sont calculés. L'écart-type tracé vers le haut k* SKO(n) et vers le bas -k* SKO(n) de MA(t) définit en son sens les limites du, disons, "processus principal", c'est-à-dire une zone où se trouvent davantage d'échantillons. Avec de petites longueurs de fenêtres coulissantes, les fréquences des amplitudes de la différence B(n)-MA(n) ont une distribution approximativement normale, un fait qui assure l'"héritage" de certaines de ses lois.
(2) Les limites supérieure et inférieure de k* SKO(n) définissent de manière unique des séries consécutives d'échantillons situées au-dessus et au-dessous de cette zone.
(3) Dans chaque zone, en fonction du type de série (est-elle supérieure ou inférieure à SKO), il y avait un minimum ou un maximum correspondant et ce zigzag a été obtenu :
Ce zigzag a une qualité intéressante, car il est en fait complètement déterminé par les paramètres statistiques de la série initiale, et ces paramètres peuvent également être utilisés pour la prévision elle-même. Le modèle était très simple :
Étape 1: Le zigzag décrit est construit.
Étape 2: La prévision MA est effectuée. J'ai fait des prévisions en utilisant différentes méthodes, notamment AR, ARIMA, et j'ai essayé des méthodes plus exotiques. Bien sûr, je n'ai pas oublié l'ensemble des fonctions calculées par ANC, c'est-à-dire la somme de la forme C(1)*F1(x)+ C(2)*F2(x)+ ...+C(n)*Fn(x) (une direction assez intéressante)
Étape 3 : En connaissant les propriétés de la MA (par exemple, le retard de phase), les caractéristiques statistiques du zigzag, les points extrêmes du zigzag prévu et, enfin, la formule de calcul de la MA elle-même, nous pourrions calculer le zigzag futur avec suffisamment de précision pour assurer la "justice statistique" de la MA prévue. Et pour faire une estimation de la taille des barres dans la zone de prévision, c'est assez simple.
D'ailleurs, sayfuji, minutes, heures, jours etc. sont essentiels pour ces méthodes, car la quantité de variance dans la série temporelle (processus) influence fortement l'identification elle-même. Et cette identification même est un problème mondial, et sa solution est vraiment un secret commercial. L'essence du secret est qu'il est presque impossible de "deviner" les paramètres du modèle tout le temps, c'est-à-dire de façon statistiquement constante. :о)
Les réseaux neuronaux (dans ce contexte) sont une solution très lente et très grossière à un problème comportant de nombreuses inconnues...
En général - je suis d'accord. Et cette solution crée souvent l'illusion de la possibilité même de la solution.
à Prival
Beaucoup de beaux mots
Merci de faire l'éloge d'une contribution aussi modeste à la littérature mondiale. :о) Pour ma part, j'ai été un peu surpris par le style "académique" de votre post. Je me suis cherché et j'ai trouvé une explication. C'est très simple et c'est à l'endroit le plus visible - ce sont les chiffres, juste en dessous de votre avatar. Une telle activité sur le forum d'un professeur actif (j'espère que tout restera inchangé), combinée à d'autres préoccupations non moins importantes, à part bien sûr la conquête du Forex - ne laisse pas beaucoup de temps pour une lecture réfléchie de ce qui est demandé et de ce qui est écrit.
Je pense qu'il est important d'expliquer plus en détail. Dans la plupart des cas, il ne suffit pas de lire, surtout lorsque vous n'avez pas une compréhension sérieuse du sujet, vous devez lire de manière réfléchie.
Mais il n'y a pas d'essence derrière eux, pas de compréhension approfondie des processus impliqués dans ces matrices.
Non, non, non - cela ne marchera pas . Vous écraserez vos étudiants avec un intellect aussi puissant, et avec moi, soyons simples - je ne suis pas l'un d'entre eux, j'ai un esprit large, mon âme est large - je peux risquer ma réputation et juste comme ça, dire quelque chose, d'ailleurs - j'ai déjà écrit quelque chose comme exemple de démonstration de capacités. Sur quelle base tirez-vous de telles conclusions ? Non, mon cher ami, allons-y dans l'ordre, explique-moi en détail ta façon de penser. Si tu as besoin des écrits de Freud pour ça, je connais certains d'entre eux.
Et que voulez-vous dire par "ces matapparats" ? Je n'ai encore rien écrit sur les microsillons, j'étais sur le point de le faire - et je n'y comprends plus rien.
Цепи Маркова (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A6%D0%B5%D0%BF%D1%8C_%D0%9C%D0%B0%D1%80%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D0%B0) - Le principe de base est que ce qui s'est passé hier n'a pas d'importance, c'est ce qui est important maintenant.
Et en général, je suis content que tu aies appris quelque chose sur les chaînes de Markov.
Disons que le taux de change d'une devise est de 1,2345, celui de l'autre de 2,3451, etc. Multiplions-le par la matrice de transition, c'est-à-dire par un simple nombre. Disons que dans notre exemple, 1,2345*0,99991119999= ce qui est là. Il est important de pouvoir calculer ce nombre 0.9999111999999 et cela dépend du temps, c'est une prévision : une chose est ce que le taux sera dans une minute et une autre chose est ce qu'il sera dans un jour. La prévision n'est possible que s'il existe un modèle de mouvement.
Vous multipliez le taux prédit (un chiffre) par sa probabilité et qu'obtenez-vous ? Pouvez-vous développer, prenez votre temps, je suis en train de le noter.
Voici un exemple, disons que le taux sera comme dans la figure et qu'il est de 100%, à toute épreuve, etc. Et nous sommes au point 1. Nous pouvons acheter au point 1 et vendre au point 2 ou 3. Optimal ? Non. De manière optimale (c'est-à-dire la meilleure, il n'y a pas de meilleure ! !!), vendez au point 1, achetez au point 2 et fermez la transaction au point 3. Après cela, nous ne savons pas, il n'y a pas de prédiction, donc nous ne pouvons rien faire...
Cher "optimiseur", peut-être devriez-vous vous asseoir et trouver une solution ? Ou est-ce la démonstration de l'essence et de la profondeur de la compréhension des processus?
au cœur
Merci d'élargir l'esprit. Je ne pense pas me tromper en disant que tout le monde, ou presque, prédit le MA. Je suis content que vous soyez si avancé dans vos recherches. On ne sait pas exactement ce que signifie la phrase "... prédiction statistique..." dans ce contexte. De toute façon, si vous voulez me le dire, mais sinon, je ne serai pas offensé, la confidentialité commerciale est sacrée pour moi et je vous comprends parfaitement.
Une prédiction classique de MA (telle que je la comprends) est quelque chose comme ceci :
- prenez MA[2] et MA[1] et utilisez les données pour calculer la différence de MA[2]-MA[1] ou l'angle.
- puis se déplacer plus loin vers la gauche et trouver le même angle sur l'histoire
- à partir de ce point trouvé, prendre autant de barres que l'on veut en AVANT.
- écrire la valeur moyenne de toutes les valeurs trouvées dans le tableau
- passer autant de barres BACK de l'historique que l'on veut, mais il est souhaitable que les tendances changent plusieurs fois pendant cette période
- le résultat est un tableau de points de prédiction moyennés
J'ai apporté quelques améliorations à cette méthode sur la base des observations suivantes :
1. Si vous ne suivez qu'un certain angle de pente, vous obtenez un très petit échantillon,
Par exemple, pour certains angles de pente, il peut être <0,1% du nombre de barres.
2. La prédiction de l'AM en elle-même n'est pas très informative - il est souhaitable d'avoir un nuage de valeurs probables.
des prix eux-mêmes.
Les améliorations sont les suivantes :
- ce n'est pas l'angle de pente de l'AM qui est suivi, mais un nuage d'angles de pente qui est utilisé. Le critère de la largeur des nuages
est le % du nombre de barres. Cela signifie que la gamme des valeurs de MA proches de la valeur initiale est élargie.
jusqu'à ce que la quantité de données collectées soit supérieure au % spécifié du nombre de barres étudiées.
- Après avoir obtenu le point de prédiction de la MA, on lit les distances entre la MA et les valeurs haute et basse, puis on calcule les valeurs suivantes
comme dans le cas de l'AM sont moyennés. Par conséquent, nous avons quelques limites où le prix a bougé lorsque l'angle de pente de
MA était à peu près la même qu'aujourd'hui.
Pourquoi est-ce que je pense que le travail n'est pas terminé ?
- si l'on prend des horizons temporels plus grands que D1, tout tourne mal, car il y a peu de données historiques et
le marché a beaucoup changé
- Si nous prenons des délais inférieurs à H4, tout n'est pas bon non plus, car nous devons tenir compte de l'activité de la devise.
L'angle de pente de la MA pendant la nuit (en dehors des heures de marché) ne peut pas être prédit de la même manière que pendant la journée pour les raisons suivantes
une volatilité évidemment différente.
- La prédiction des points d'inflexion pour une MA perd son sens car, selon la direction de la tendance, ils peuvent être
sont diamétralement opposés.
- et le plus important. L'étude statistique que j'ai menée précédemment montre
que les données collectées n'ont pas une distribution normale, et qu'il n'est donc pas correct d'obtenir une moyenne
n'est pas correct. Les données montrent que ces moyennes ne sont pas une, comme sur une courbe de Gauss, mais trois ou plus,
il ne suffit donc pas d'obtenir un 3-sigma pour établir un intervalle de confiance
intervalle de probabilité. Hélas, ce n'est pas le cas.
C'est comme ça, chers collègues.