Reconnaître les changements de "comportement" d'une série chronologique financière (Trading on the news) - page 3

 
Aleksander:

write - il est facile de sortir les paramètres vers un fichier journal via Print... ou de préférence vers un fichier séparé via les opérations sur les fichiers...

et puis aussi faire un tableau par Exodus quand il y avait ++ et après quel nombre de Minus....

car il est possible qu'au moins le nombre total de --- soit supérieur à +++.

mais en manipulant des lots, on peut généralement sortir le résultat en +++.


Dès que j'ai commencé à programmer en mql, j'ai écrit un téléchargement de devis vers excel.

Vous proposez d'aller aux différences, si D(Monnaie)>0, alors "+" sinon "-". Puis si les voisins "+" et "-", alors la variable résultat y(t)=1.

 

Uh-huh - aux différences... et le +-+-+++-+-+-+-+-+-+-+-+-+

pour tabuler les résultats... + -+ -+ + + --+ -+ -+ -+

+ apparu sur 1 "tour" - 4 fois

+ Apparu au "tour 2" (-+) 5 fois.

+ Apparu sur 3 "tours" ( --+ ) 1 fois

---

cela permet de voir plus facilement ce que nous pouvons faire ensuite avec l'échantillon.....

 
Aleksander:

Uh-huh - aux différences... et le +-+-+++-+-+-+-+-+-+-+-+-+

pour tabuler les résultats... + -+ -+ + + --+ -+ -+ -+

+ apparu sur 1 "tour" - 4 fois

+ Apparu au "tour 2" (-+) 5 fois.

+ Apparu sur 3 "tours" ( --+ ) 1 fois

---

cela permet de voir plus facilement ce que nous pouvons faire ensuite avec l'échantillon.....


ne fonctionnera certainement pas, essentiellement un passage à la probabilité, sans lien avec quoi que ce soit.
 
orb:

Reconnaître les changements de "comportement" d'une série chronologique financière (Trading on the news)

Commencez par rassembler des statistiques. Commencez par rassembler toutes les nouvelles positives et voyez comment le prix s'est comporté avant/après la nouvelle. Faites de même pour les nouvelles négatives. Si vous trouvez un modèle, vous pouvez devenir un "agent" efficace.
 
C-4:
Commencez par rassembler des statistiques. Commencez par rassembler toutes les nouvelles positives et voyez comment le prix s'est comporté avant/après. Faites de même pour les nouvelles négatives. Si vous trouvez un modèle, vous pouvez devenir un "agent" efficace.
Il n'y a pas de telle corrélation. Les nouvelles positives peuvent soit faire monter ou descendre le marché, soit ne pas bouger du tout. C'est un fait bien connu.
 
faa1947:
Il n'y a pas de tel lien. Les nouvelles positives peuvent soit faire monter ou descendre le marché, soit ne pas bouger du tout. C'est connu depuis longtemps.


Bien sûr que non. Mais il doit voir par lui-même, sinon il continuera à se bercer d'illusions.

s.s. Qu'est-ce que ça veut dire, même le 11 septembre n'a pas eu d'impact sur le dollar, mais c'est une nouvelle.

 
faa1947:

Il n'y a pas de solution complète, seulement des approches.

Le problème est compris intuitivement. Pour ajuster le modèle, plus l'échantillon est grand, mieux c'est. Mais plus l'échantillon est grand, moins il tient compte de la situation actuelle. Il semblerait que AP(1) soit idéal - seulement la bougie précédente, mais non, cela fonctionne, mais très rarement.

Le modèle doit prédire les ruptures, mais comment le faire ?

Pourquoi prédire quand il est possible de détecter, et suffisamment tôt.

J'ai peut-être mal compris, l'idée n'est pas de choisir le modèle le plus "court", mais de fixer le modèle sélectionné "qui fonctionne parfois", mais d'exiger que les données correspondent au modèle très précisément, beaucoup plus précisément que d'habitude (disons, à 0,1-0,2 sigma près). Si nous dépassons cet intervalle étroit - nous arrêtons immédiatement la négociation. Revenez - échangez à nouveau.

 
alsu:

Je n'ai peut-être pas été assez clair, l'idée n'est pas de choisir le modèle "le plus court", mais de fixer le modèle "qui fonctionne parfois", mais d'exiger que les données correspondent au modèle très précisément, beaucoup plus précisément que d'habitude (disons, à 0,1-0,2 sigma près). Si nous avons dépassé cet intervalle étroit - nous arrêtons immédiatement le trading. Revenez - échangez à nouveau.

Le résultat est affiché dans Econometrics : One Step Forecast. La précision de l'ajustement du modèle au sein d'un échantillon n'affecte pas la précision de la prévision. Vous devez être en mesure d'utiliser les prévisions, ce qui constitue un problème distinct appelé "prévisibilité". J'ai soulevé ce problème dans le fil de discussion, j'ai amené l'équipe à ce point, mais personne n'a compris.
 
C-4:


Bien sûr que non. Mais il doit voir par lui-même, sinon il continuera à se bercer d'illusions.

s.s. Que puis-je dire, même le 11 septembre n'a pas eu d'impact sur le dollar et c'est une nouvelle.

Excusez-moi de m'immiscer.
 
faa1947:
J'ai posté le résultat dans la branche Econométrie : prédiction en une étape. La précision de l'ajustement du modèle au sein d'un échantillon n'affecte pas la précision de la prédiction. Vous devez être en mesure d'utiliser les prévisions, ce qui constitue un problème distinct appelé "prévisibilité". Je suis intervenu dans le fil de discussion, en sensibilisant l'équipe à ce problème, mais personne ne l'a compris.
Oh, mec... Ce n'est pas la précision de l'ajustement, c'est la précision de la prévision elle-même. Nous le limitons, en temps réel. Nous disons que le modèle sera considéré comme pertinent pour la situation actuelle si sa prévision se situe dans un intervalle suffisamment étroit. Si ce n'est pas le cas, nous considérons ce point comme un "point de rupture" et nous mettons en œuvre un autre modèle préparé à l'avance ou, en l'absence de modèle, nous le minimisons simplement et attendons.
Raison: