Paramètres du marché flottant
Eh bien, si nous disions (juste à l'œil) qu'il s'agit d'un sinus, avec une période constamment croissante (en fonction de X), c'est-à-dire une formule comme celle-ci :
Général (d'où nous venons) :
Y=sin( K*X+T)
Nous disons maintenant que le paramètre K dépend aussi de X. En permanence, il augmente ou diminue. La question se pose : est-elle linéaire ? Je suppose que c'est linéaire pour commencer. Il s'agit alors de A*X+B (formule de la ligne). Substitué dans la formule originale, nous obtenons
Y=sin((A*X+B)*X+T)=sin(A*X^2+BX+T).
Nous avons ici un point de départ. Polynôme sous le signe du sinus. Exécuter la régression.... etc. - J'espère l'avoir expliqué clairement. J'aimerais vous faire un programme en Matlab, mais je n'ai pas le temps, vous devrez le faire vous-même.
Laissez-moi vous expliquer un peu à quoi ça sert. J'ai une idée de CT basée sur un prédicat. Ceux que je connais et qui sont plus ou moins disponibles sont Fourier et la régression. Appliqué à Fourier. L'hypothèse sous-jacente est que les paramètres sont stationnaires. Sur une onde sinusoïdale normale, tout semble correct.
Mais si nous prenons une période qui varie régulièrement, le spectre est étalé.
et donc vous ne pouvez pas obtenir une prédiction adéquate.
Je n'ai rien trouvé de bon sur la régression non plus.
Nous devons donc chercher d'autres méthodes plus "adaptatives" ou quelque chose du genre. C'est ce que je voulais savoir.
Vous avez une courbe douce. Les méthodes d'analyse différentielle lui sont donc applicables. Même sans savoir qu'il s'agit d'un sinus à période variable, vous pouvez utiliser un développement en série de Taylor avec rétention des premiers termes. De plus, vous pouvez l'utiliser pour prédire la valeur d'une référence future en substituant quelques termes précédents dans la formule. Je peux vous assurer que le résultat vous étonnera par sa précision de prédiction. L'erreur sera nulle.
Et cela ne fonctionnera pas pour les séries de prix, parce que dans la décomposition en RF, vous obtiendrez le PDF et vous n'aurez pas à prédire un compte en avant, mais pour le nombre de comptes qui rentre dans l'échelle PDF et c'est là que l'erreur de prédiction sautera.
La nature ne peut pas être trompée.
Et tout cela ne fonctionnera pas pour les séries de prix, car lorsque vous décomposez en RF, vous obtiendrez une FZ et vous devrez prédire non pas un compte en avant mais le nombre de comptes qui correspondent à l'échelle de la FZ et c'est à cette distance que l'erreur de prédiction augmentera de façon spectaculaire.
La nature ne peut pas être trompée.
C'est compréhensible. Mais on peut supposer que les paramètres ne changent pas avec le temps. Avec l'image du haut, je voulais montrer que le résultat peut être mauvais non seulement à cause de la non-stationnarité, mais aussi à cause d'une méthode inadaptée.
C'est clair. Mais il est possible de supposer que les paramètres ne changent pas au cours d'une période donnée. Avec l'image du haut, je voulais montrer que le résultat peut être mauvais non seulement à cause de la non-stationnarité, mais aussi à cause d'une méthode inadaptée.
L'hypothèse d'un marché stationnaire n'a jamais été confirmée. On ne peut donc pas supposer que les paramètres resteront constants sur tout horizon temporel, aussi petit soit-il.
Laissez-moi vous expliquer un peu à quoi ça sert. J'ai une idée de CT basée sur un prédicat. Ceux que je connais et qui sont plus ou moins disponibles sont Fourier et la régression. Appliqué à Fourier. L'hypothèse sous-jacente est que les paramètres sont stationnaires. Sur une onde sinusoïdale normale, tout semble correct.
Mais si nous prenons une période qui varie régulièrement, le spectre est étalé.
et donc vous ne pouvez pas obtenir une prédiction adéquate.
Je n'ai rien trouvé de bon sur la régression non plus.
Nous devons donc chercher d'autres méthodes plus "adaptatives" ou quelque chose du genre. C'est ce que je voulais savoir.
que peut faire une ondelette ?
ZS : J'ai fait un .dll avec le code de BaseGroup.ru pour MT5, mais je n'ai pas encore trouvé d'utilisation pratique http://imglink.ru/pictures/18-01-12/4e3891b89673e8f79e194b5a86a25d41.jpg.
L'hypothèse d'un marché stationnaire n'a jamais été confirmée. On ne peut donc pas supposer que les paramètres restent constants sur tout horizon temporel, aussi petit soit-il.
Je ne parle pas de stationnarité complète, mais il y a peut-être des sections où les paramètres sont plus ou moins stables. Sinon, comment expliquer que les stratégies peuvent fonctionner pendant un certain temps. Il existe une approche où l'on élabore plusieurs stratégies et où l'on passe de l'une à l'autre, la question étant de savoir comment déterminer le moment de la commutation.
www.https://www.mql5.com/ru/forum/127297 Il existe ici une preuve indirecte de la prévisibilité temporelle.
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Il y a une image comme celle-ci :
Quelle méthodologie permet d'extrapoler une série comme celle-ci ?
Quelqu'un pourrait-il mettre cela dans un réseau neuronal pour une expérience ?