Le modèle de régression de Sultonov (SRM) - qui prétend être un modèle mathématique du marché. - page 43
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
Je vais vérifier, mais en général vous avez tort, puisque 0 est une valeur discrète, et vous utilisez une loi de distribution normale continue, donc vous devriez introduire une densité généralisée, puisque la variable aléatoire est mixte X, avec des valeurs possibles de x, qui prend une valeur discrète de 0, le reste des valeurs continues !
Il existe une notion de "variable aléatoire discrète", qui peut prendre un ensemble de valeurs dénombrables (pas nécessairement finies) (par exemple, le nombre de chutes d'aigles dans une série d'expériences). Pour de telles quantités, on définit ce qu'on appelle une distribution de probabilité, c'est-à-dire un ensemble de probabilités qu'une valeur atteigne certains points. Si on la considère comme une fonction, elle sera en effet délimitée par un segment de 0 à 1.
D'autre part, il existe des "variables aléatoires continues", c'est-à-dire celles dont l'ensemble des valeurs possibles est continu. Ils ont une fonction de distribution et une fonction de densité de probabilité - et la première fonction est toujours non décroissante, égale à 0 à moins l'infini et à 1 à plus l'infini. La densité de la distribution est sa dérivée, elle peut prendre toute valeur non négative, y compris être infiniment grande en certains points, tant que son intégrale sur l'axe des nombres est égale à 1. La densité d'une distribution n'est pas une probabilité de quoi que ce soit, il n'y a donc aucune restriction significative sur ses valeurs.
PS Une fois que nous aurons tous appris les termes, 90 % des arguments disparaîtront du forum.
PPS Yusuf, vous êtes de plus en plus triste à lire (
alsu:
Pour l'orbe:
PS Dès que nous aurons tous appris les termes, 90 % des arguments disparaîtront du forum.
J'assouplirais l'exigence : remplacez le mot " appris " par " regardé dans un manuel ". En dehors de cela, je voudrais m'abstenir d'utiliser des mots tels que "ignorant", en particulier à l'égard de personnes qui peuvent étayer leur point de vue par des calculs dans un système complexe d'analyse statistique.
PS Dès que nous aurons tous appris les termes, 90 % des arguments disparaîtront du forum.
J'assouplirais l'exigence : remplacez le mot "appris" par "regardé dans un manuel". En dehors de cela, je voudrais m'abstenir d'utiliser des mots comme "ignorant", en particulier à l'égard de personnes qui peuvent étayer leur point de vue par des calculs dans un système complexe d'analyse statistique.
Description du sinus Y = Sin(0,1x)+2 en utilisant RMS :
1. Direct RMS :
2. inverser RMS :
3. Moyenne des RMS :
C'est magnifique.
Mais mon imho - il ne peut y avoir aucun modèle mathématique du marché du tout.
Description du sinus Y = Sin(0,1x)+2 en utilisant RMS :
1. Direct RMS :
2. inverser RMS :
3. Moyenne des RMS :
Au vu de ces chiffres, on peut affirmer que le SMR ne sert à rien. Soit nous entrons dans les signaux RMS trop tard, soit nous obtenons de faux signaux. Et ce, sur des fonctions aussi simples que le sinus et le cosinus.
C'est magnifique.
Mais mon imho - il ne peut y avoir aucun modèle mathématique du marché du tout.
Pourquoi pas ?
Si nous réécrivons (hypothétiquement) tous les traders avec toutes leurs capacités et caractéristiques, y compris statistiques, et l'environnement en même temps, vous avez un modèle de marché. Bien sûr, c'est trop lourd et donc très probablement inadapté à une utilisation pratique, sans parler du fait que dans la pratique, cela ne fonctionnerait certainement pas. Pourtant, rien n'interdit en principe de créer un tel modèle "complet", ce qui signifie que le modèle lui-même est parfaitement valable. Le problème est plutôt que nous voulons le simplifier à tel point qu'il puisse être mis dans un ordinateur de bureau, et que le temps de calcul soit acceptable.
En bref, je pense que cette tâche est réalisable. Et je crois même que quelqu'un, tôt ou tard, sera en mesure d'obtenir un modèle. Mais il ne faut peut-être pas se faire d'illusions : si une personne est assez intelligente pour décrire le marché avec un modèle assez simple, elle sera assez intelligente pour ne pas en parler #_# (oui, c'est une pierre à Yusufkhoja).
Pourquoi pas ?
Si nous réécrivons (hypothétiquement) tous les traders avec toutes leurs capacités et caractéristiques, y compris statistiques, et l'environnement en même temps, vous avez ici un modèle de marché. Bien sûr, c'est trop lourd et donc très probablement inadapté à une utilisation pratique, sans parler du fait que dans la pratique, cela ne fonctionnerait certainement pas. Pourtant, rien n'interdit en principe de créer un tel modèle "complet", ce qui signifie que le modèle lui-même est parfaitement valable. Le problème est plutôt que nous voulons le simplifier au point de pouvoir le mettre dans un ordinateur de bureau, et que le temps de calcul soit acceptable.
En bref, je pense que cette tâche est réalisable. Et je crois même que, tôt ou tard, quelqu'un réussira à obtenir un modèle. Bien que, probablement, ne vous faites pas d'illusions : si une personne est assez intelligente pour décrire le marché par un modèle assez simple, elle sera assez intelligente pour se taire à ce sujet #_# (oui, c'est une pierre à Yusufhodja)
J'ai essayé d'exprimer le prix moyen prévu d'une barre future (F) à travers les prix OHLC des barres précédentes sous la forme de la dépendance suivante, bien que je ne sache pas s'ils l'ont déjà essayé sous cette forme ou non.
F=A*O^a1*H^a2*L^a3*C^a4,
où - A, a1, a2,a3,a4 sont des coefficients constants, définis par la méthode ANC de Gauss et c'est ce que j'ai obtenu pour 15 mesures de TF D1 :
Le quotient peut donc, en principe, être exprimé par une seule équation, mais voyons quelle en est l'utilité pratique. Quel est votre point de vue ?