Volumes, volatilité et indice de Hearst - page 25
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1. Par retour en arrière, j'entends toute inversion du processus de façonnage d'un segment de zone qui n'entraîne pas de changement de direction. C'est une restriction venant d'en haut. Toutefois, j'ai également limité le champ d'application de la loi par le bas, pour ne pas avoir à fouiller dans tous les déchets. En général, cette distribution est approximative, en fait les statistiques sur les pots-de-vin sont probablement un peu fausses à collecter. Mais est-ce vraiment nécessaire ? :)
3. Non, je ne l'ai pas fait. Et pouvez-vous donner une raison, pourquoi il devrait être construit ? Je vous dirai pourquoi je dois le construire, mais quelles idées commerciales puis-je vérifier en le regardant ?
1. OK, je vois, ce n'est pas ce que je pensais. Expliquez alors ce qui suit. Pendant la formation d'un segment, le prix peut reculer plus d'une fois. Lequel prenez-vous pour les statistiques ? Ou tous ? Sur le graphique, le recul est représenté en %. Par rapport à quoi ? Vous travaillez avec un outil simple, normal, avec un seul paramètre - la valeur minimale du segment. Mesurez-vous le pourcentage par rapport à lui ou par rapport à la partie déjà formée du segment ? Ou d'une autre manière ?
3. ne sait pas. C'est le ratio avec lequel vous me déconcertez. Je n'ai pas regardé dans cette direction en quelque sorte. Il pourrait s'agir d'une évaluation TP/SL. Ou peut-être l'évaluation de la volatilité, au lieu de Hearst. Après tout, comme nous le savons maintenant, cette valeur tend vers 0,5. Il me semble qu'il est tout à fait approprié de supposer que si elle est systématiquement inférieure à 0,5, alors le marché est un marché de rendement. Et si elle est supérieure à 0,5, alors il s'agit d'un marché de tendance. Si l'on part des valeurs marginales 0 et 1, il en est ainsi.
Le fait est qu'il existe deux façons de trouver des mesures locales. La première consiste à transformer la méthodologie du compte Hearst de manière à ce qu'elle devienne suffisamment locale. La seconde - la formation d'une nouvelle valeur, d'un indicateur, qui a la propriété nécessaire de refléter la nature du marché.
2. Si l'on part du principe que la valeur réelle de tout repli est de 23 %, c'est la seule façon de trouver le niveau au-delà duquel le repli n'ira pas, avec 90 % de certitude. C'est à vous de décider du sérieux de cette hypothèse :)
1. OK, je vois, ce n'est pas du tout ce que je pensais. Expliquez ensuite ce qui suit. Pendant la formation d'un segment, le prix peut reculer plus d'une fois. Lequel prenez-vous pour les statistiques ? Ou tous ? Sur le graphique, le recul est représenté en %. Par rapport à quoi ? Vous travaillez avec un outil simple, normal, avec un seul paramètre - la valeur minimale du segment. Mesurez-vous le pourcentage par rapport au fond ou par rapport à la partie déjà formée du segment ? Ou d'une autre manière ?
3. ne sait pas. C'est le ratio qui m'a intrigué. Je n'ai pas regardé dans cette direction en quelque sorte. Il pourrait s'agir d'une évaluation TP/SL. Ou peut-être l'évaluation de la volatilité, au lieu de Hearst. Après tout, comme nous le savons maintenant, cette valeur tend vers 0,5. Il me semble qu'il est tout à fait approprié de supposer que si elle est systématiquement inférieure à 0,5, alors le marché est un marché de rendement. Et si elle est supérieure à 0,5, alors il s'agit d'un marché de tendance. Si l'on part des valeurs marginales 0 et 1, il en est ainsi.
Le fait est qu'il existe deux façons de trouver des mesures locales. La première consiste à transformer la méthode de comptage de Hearst de manière à ce qu'elle devienne suffisamment locale. La seconde - la formation d'une nouvelle valeur, d'un indicateur, qui a la propriété nécessaire de refléter la nature du marché.
1. en prenant tout. Comme nous nous intéressons au repli du point de vue de la poursuite du mouvement, n'importe lequel d'entre eux, et pas seulement le dernier, fera l'affaire.
Pourcentage - à la partie déjà formée du segment, bien sûr, à quoi bon se tourner vers l'avenir.
2. Pour le TP/SL - voulez-vous travailler avec des barres ? Ou envisagez-vous de travailler avec des dynamiques ? Pour moi, ça semble toujours trop brutal.
Pour évaluer le caractère du marché ? La distribution est une mesure encore moins locale que l'indice de Hurst, je pense. Et pour quoi faire, la moyenne est suffisante.
Mais je ne comprends vraiment pas le problème de la construction, il suffit d'écrire les valeurs dans un fichier, puis de les importer dans excel/matcad/matlab/.... et voir. Je veux dire, je ne connais exactement que pour matlab, mais il est impossible que d'autres paquets n'aient pas la fonction dont vous avez besoin.
Je ne pense pas que ce soit grave. Tout repli, à tout moment, peut se transformer en un changement de direction de ZZ. Et puis quoi ? Alors, ça n'entre pas dans vos statistiques. De ce point de vue, il est difficile de juger quoi que ce soit sur la base de telles statistiques.
Bien sûr, dans n'importe laquelle, mais avec des probabilités différentes. C'est pourquoi vous avez besoin d'une allocation. Le point pratique que j'ai évoqué ci-dessus est d'entrer en espérant que le mouvement va se poursuivre.
1. Merci, je vois. En option, je ne pensais pas à l'avenir, mais à la valeur du paramètre ZZ. En ce qui concerne le paramètre, il peut également être intéressant : il peut tracer une limite à laquelle un renversement avec une probabilité donnée se produira. En d'autres termes, nous pouvons obtenir une identification plus précoce du renversement, avec une probabilité donnée, bien sûr. Et l'aire de définition d'une telle distribution serait toujours [0,1].
2. C'était juste un "croquis d'avoine". :-) Je te le dis, je n'ai même pas regardé dans cette direction. Donc, les idées en un coup d'œil. Et vous n'avez pas besoin de la distribution pour fonctionner, il suffit de compter le ratio. Et la distribution est nécessaire pour comprendre ce que sera la RMS. S'il est trop important, il n'y a pas de gain, et aucune confiance dans ces chiffres. Si vous vous souvenez, j'ai calculé les R, D et DD RMS à mon avis dans ce but précis.
Aucun problème avec la construction. Je l'ai fait je ne sais plus combien de fois, mais pour d'autres valeurs. Mais je ne l'ai pas fait. Et vous semblez l'avoir fait, c'est pourquoi j'ai demandé, par curiosité. :-)
Bien sûr, dans n'importe laquelle, mais avec des probabilités différentes. C'est pourquoi vous avez besoin d'une allocation. La remarque pratique que j'ai faite plus haut est d'entrer dans la salle en s'attendant à ce que le mouvement se poursuive.
Ahhhh, maintenant je vois de quelle probabilité nous parlons. Probabilité de repli = probabilité de poursuite du mouvement. Oui, dans ce sens, 0.6 n'est pas réconfortant. Mais allez, c'est Fiba ! A moins, bien sûr, qu'un renversement ne se forme. :-)
Vous parlez ici de similitude littérale, en fait de modèles.
De manière réaliste, nous pouvons apparemment parler de similarité non pas pour les caractéristiques locales, mais pour leurs valeurs moyennes (par exemple, voir les données High-Low/|Open-Close| dans ce fil à la page 14). Cependant, mon expérience des statistiques m'a rendu quelque peu sceptique quant à la possibilité d'en dériver un système de trading (statistiques). Les intervalles de confiance, vous voyez, se révèlent toujours faux et je commence à soupçonner une loi fondamentale.
Je parle d'une caractéristique importante de l'analyse fractale (AF) - l'autosimilarité. L'AF n'introduit pas le concept de "modèles", et un coefficient de 0,9, par exemple, ne dit rien sur une forme particulière de signal. La FA étudie essentiellement les modèles qui conduisent à l'autosimilarité. Bien sûr, un modèle peut inclure des éléments de stochasticité et il faut alors l'évaluer statistiquement d'une manière ou d'une autre.
Mais comme je l'ai écrit précédemment, les séries de citations n'ont pratiquement aucune similitude et le signal initial doit être transformé afin d'obtenir cette similitude. Je pense que ça va prendre du temps.
PS: Les modèles peuvent également être utiles, il est possible qu'il soit possible d'identifier le modèle, au moins en première approximation.
Je parle d'une caractéristique importante de l'analyse fractale (AF) - l'autosimilarité.
Quelle coïncidence - c'est aussi ce dont je parle :)
Ahhhh, maintenant je vois de quelle probabilité nous parlons. Probabilité d'un pullback = probabilité de continuation. Oui, dans ce sens, 0.6 n'est pas une consolation. Mais je suis d'accord - c'est Fiba ! A moins, bien sûr, qu'un renversement ne se forme. :-)
Pas nécessairement. Vous êtes en tendance sur un pullback de 23%. Où est-ce que tu mets SL ? C'est là que vous vous interrogez sur cette allocation.
Et quand le recul est de 0,6, c'est clairement 50/50.
Quelle coïncidence - et je parle de la même chose :)
Oui, mais je ne parle pas des modèles dont vous parlez :o)
Vous parlez de similitudes littérales ici, en fait de modèles.
Définissons ce qu'est un motif. Si l'on comprend qu'il s'agit d'une sorte de structure stable qui a également une probabilité d'occurrence, s'agit-il d'une chose ou d'autre chose ?
La résilience est une caractéristique qui doit être prouvée. L'un des premiers candidats aux structures stables (c'est-à-dire aux motifs) sont les structures répétitives. Les parties hautement corrélées du rada que vous avez mentionnées sont les structures répétitives. Quoi qu'il en soit, les modèles auront certainement un degré élevé de corrélation et répondront donc à votre définition de la similarité.
FA, à ma connaissance, interprète l'autosimilarité d'une manière beaucoup plus large.