Paramètres du marché flottant - page 7
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
100 bars, ça n'a aucun sens. 120 - 132 est plus logique pour moi. 10 ans, 2 ans, trimestre, 3 semaines, temps de travail de la semaine)
Il y a quelque chose dans le fait de dézoomer)))) Je n'ai pas encore trouvé la vérité. Sermyazhnaya vérité contre l'ancien TF ne pas aller comme ça, mais peut-être il ya quelque chose)
100 a été prise au plafond, il y a encore beaucoup de choses à faire, nombre de barres, paramètres du modèle, paramètre pour l'optimisation, nombre de valeurs pour le calcul du paramètre d'optimisation, etc.
Il ne fonctionnera pas avec les barres (chandeliers) ; l'échantillonnage temporel ajoute une composante aléatoire, nous devons utiliser d'autres méthodes d'échantillonnage.
J'ai l'idée suivante pour déterminer le nombre initial optimal de barres: tout d'abord, nous devons décider du type de modèle pour lequel nous préparons les données initiales. Nous commençons le calcul par le modèle sélectionné avec la quantité minimale de données d'entrée. Déterminez l'erreur du modèle par rapport aux données réelles. Ensuite, augmentez la quantité de données source d'une unité, répétez le processus de recherche de l'erreur relative et sauvegardez-la également. La quantité de données initiales donnant une erreur minimale est considérée comme la quantité optimale de données initiales à ce moment-là. Cette recherche est effectuée à chaque fois qu'une nouvelle barre apparaît. Je ne connais pas d'autre moyen. Qu'en pensez-vous ? J'ai l'intention d'ouvrir prochainement un fil spécial pour discuter de ce problème.
Les barres (chandeliers) ne fonctionnent pas, l'échantillonnage temporel introduit une composante aléatoire, nous devons utiliser d'autres méthodes d'échantillonnage.
Je l'ai calculé en termes de Tsos, Kotelnikov, il s'avère que vous devez prendre les tics, les lisser et seulement ensuite les diviser en TFs. Sinon, on obtient un aliasing, l'apparition de fréquences inexistantes. En revanche, le lissage ajoutera un décalage.
En général, nous devrions essayer de prétraiter le prix, le filtrage, les rendus et les actions. Nous devons également essayer de décomposer les paires de devises en devises individuelles.
J'ai l'idée suivante pour déterminer le nombre initial optimal de barres: tout d'abord, nous devons décider du type de modèle pour lequel nous préparons les données initiales. Nous commençons le calcul par le modèle sélectionné avec la quantité minimale de données d'entrée. Déterminez l'erreur du modèle par rapport aux données réelles. Ensuite, augmentez la quantité de données source d'une unité, répétez le processus de recherche de l'erreur relative et sauvegardez-la également. La quantité de données initiales donnant une erreur minimale est la quantité optimale de données initiales à ce moment-là. Cette recherche est effectuée à chaque fois qu'une nouvelle barre apparaît. Je ne connais pas d'autre moyen. Qu'en pensez-vous ? J'ai l'intention d'ouvrir bientôt un fil spécial pour discuter de ce problème.
Approche d'un autre point de vue lorsque nous rassemblons initialement suffisamment de barres pour obtenir un résultat fiable et que nous voyons quel modèle mathématique s'adapte le mieux avec le plus petit nombre de paramètres/polynômes. Et ensuite réduire le nombre de barres.
Je l'ai calculé en termes de Tsos, Kotelnikov, il s'avère que vous devez prendre les tics, les lisser et seulement ensuite les diviser en TFs. Sinon, on obtient un aliasing, l'apparition de fréquences inexistantes. En revanche, le lissage ajoutera un décalage.
En général, nous devrions essayer de prétraiter le prix, le filtrage, les rendus et les actions. Nous devrions également essayer de diviser les paires de devises en devises distinctes.
Le lissage des tics par le biais d'une étape d'échelle est une tâche intéressante mais coûteuse. Il est possible, et cela semble logique, de trouver des cycles conditionnés par des facteurs externes réels et liés au moment de leur influence, c'est-à-dire un graphique de travail.
Il y a trop de paramètres à optimiser, la disponibilité d'une solution optimale dépend du choix. Si les paramètres sont mal choisis, il se peut qu'il n'y ait pas de solution.
Le lissage des tics dans une étape de l'échelle est une tâche intéressante mais coûteuse. Il est également possible, et cela semble logique, de trouver des cycles dus à des facteurs externes réels liés au moment de leur impact, c'est-à-dire à un horaire de travail.
Il y a trop de paramètres à optimiser, la disponibilité d'une solution optimale dépend du choix. Si les paramètres sont mal choisis, il se peut qu'il n'y ait pas de solution.
Il n'y a pas de cycles, c'est vérifié.
J'ai chargé le modèle dans l'optimiseur et je n'ai pas aimé le fait que les paramètres changent radicalement à chaque barre - j'aimerais une meilleure stabilité.
Il n'y a pas de cycles, il a été testé.
J'ai exécuté le modèle dans l'optimiseur, je n'ai pas aimé le fait qu'à chaque barre les paramètres changent radicalement, j'aimerais plus de stabilité.
Je ne l'ai pas dans sa forme pure. Il existe des répétitions similaires de mouvements de prix). Il n'y a pas de stabilité des paramètres dans les processus similaires à la SB par définition. S'il y a stabilité, il s'agit d'autres processus).
Dans sa forme la plus pure, cela n'existe pas. Il existe des répétitions similaires de mouvements de prix). Par définition, il n'y a pas de stabilité des paramètres dans les processus de type SB. S'il y a stabilité, ce sont d'autres processus).
C'est ce dont nous avons besoin alors, la reconnaissance, le groupement.
Je l'ai calculé en termes de Tsos, Kotelnikov, il s'avère que vous devez prendre les tics, les lisser et seulement ensuite les diviser en TFs. Sinon, on obtient un aliasing, l'apparition de fréquences inexistantes. En revanche, le lissage ajoutera un décalage.
En général, nous devrions essayer de prétraiter le prix, le filtrage, les rendus et les actions. Nous devrions également essayer de diviser les paires de devises en devises distinctes.
Nous avons besoin d'une méthode d'échantillonnage qui n'introduit pas de caractère aléatoire. Le temps n'a aucune signification pour le marché, une bougie horaire peut contenir n'importe quel nombre de transactions et un chiffre d'affaires arbitraire. Le prix est déterminé par l'argent, les transactions et la réaffectation des fonds. Pour comprendre pourquoi les chandeliers ne conviennent pas et ce dont on a besoin, on peut faire un modèle simple : prendre une sinusoïde, l'échantillonner à un taux d'échantillonnage aléatoire et obtenir un tracé aléatoire à la sortie. C'est-à-dire que le processus est connu et simple et que nous l'avons cassé. Est-il maintenant possible de reconstruire le signal original avec un échantillon suffisamment grand ? Probablement d'une manière ou d'une autre, mais je ne sais pas comment.
C'est mieux avec les tiques, mais ce n'est pas parfait non plus. Le principal moteur du prix est l 'opération de transaction exécutée et son volume. Si nous prenons un tick, nous ne connaissons pas le volume et le nombre de transactions.
C'est ce dont nous avons besoin alors, la reconnaissance, le regroupement.
Oui.
Vous avez besoin d'une méthode d'échantillonnage qui n'introduit pas de composante aléatoire. Le temps n'a aucune signification pour le marché, une bougie horaire peut contenir n'importe quel nombre de transactions et un chiffre d'affaires arbitraire. Le prix est déterminé par l'argent, les transactions et la réaffectation des fonds. Pour comprendre pourquoi les chandeliers ne conviennent pas et ce qu'il faut faire, nous pouvons créer un modèle simple : prenez une sinusoïde, échantillonnez-la à un taux d'échantillonnage aléatoire et obtenez un tracé aléatoire à la sortie. C'est-à-dire que le processus est connu et simple et que nous l'avons cassé. Est-il maintenant possible de reconstruire le signal original avec un échantillon suffisamment grand ? Probablement d'une manière ou d'une autre, mais je ne sais pas comment.
C'est mieux avec les tiques, mais ce n'est pas parfait non plus. Le principal moteur du prix est l 'opération de transaction exécutée et son volume. Si nous prenons un tick, nous ne connaissons pas le volume et le nombre d'opérations passées.
Le premier cours de Kantarovich sur l'économétrie donne un aperçu du sujet. La conclusion est que la panne d'un modèle mathématique suffisamment précis pour la période historique à ce jour ne peut être prévue dans l'estimation des paramètres économiques temporels.