De la théorie à la pratique - page 1164
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... Kotelnikov ne convient pas ?
Le théorème de Kotelnikov ne convient pas à cause de : 1) la non-stationnarité du prix, 2) ses discontinuités, 3) l'apparente absence de limites de son spectre (si l'on ignore les points précédents). Bien sûr, cela n'a pas de sens (mathématiquement) pour les énoncés de notre graphème. Le sens du Trader dans ses extraits est évidemment tout à fait possible, mais seulement si l'on a de la chance avec le comportement du marché.
Sur différentes entrées, oui. Je m'efforce de faire en sorte que le TS de n'importe quel courtier fonctionne de la même manière. Cela nécessite la synchronisation des threads entre les différents DCs.
Je prends les tics comme suit :
1. Toutes les N secondes, je reçois un devis.
2. Je regarde si l'heure de l'offre, de la demande ou du serveur de cette cotation a changé.
Si l'un de ces paramètres a changé, la cotation est réelle (c'est-à-dire que nous avons un événement) et elle est utilisée dans les calculs, sinon, elle ne l'est pas.
À la fin de la semaine, je compare mon ensemble d'événements avec des citations de Dukas.
Maintenant, j'ai une désynchronisation due à des creux étranges à certaines fréquences.
S'il y a une imprécision dans la réception/le traitement des données, l'erreur dans le calcul de la variance du processus est évidente.
Vous choisissez les nombres de tics à partir de l'écart lognormal, n'est-ce pas ? c'est-à-dire de manière pseudo-aléatoire, ou j'ai raté quelque chose, en apprenant l'art de la guerre avec les algorithmes MO.
si oui, alors les ts se comporteront différemment selon le moment de l'activation, ou il y a des preuves qu'ils convergent
Si j'ai bien compris, il s'agit de la distribution des événements (taille du chandelier ou tick) sur l'axe des x (temps).
non...
Il faut d'abord trouver le modèle du marché, comme je l'ai dit, basé sur 98% d'aléatoire et 2% de non-aléatoire en moyenne.
de voir que cette régularité et son degré d'accomplissement dépendent directement du temps, le temps qui caractérise en quelque sorte le processus ondulatoire actuel (si l'on peut l'appeler ainsi). Par exemple, sur l'EURUSD, ce temps est d'au moins 15 minutes et peut durer 2 ou 3 jours... ou même une semaine.
Je n'ai pas encore trouvé comment le faire, mais je suis presque sûr que ça marche.
Il existe un moyen potentiellement efficace et simple que je vais essayer.Quel enfant imbécile :)))) Vos messages devraient être placardés sur les toilettes.
Je pense que vous devriez prendre un Novopassit - vous devenez trop excité après quelques transactions plus)).
Tu ne peux pas faire ça avec de l'argent réel...
Vous sélectionnez les numéros de ticks à partir d'une distribution lognormale, n'est-ce pas ? c'est-à-dire de manière pseudo-aléatoire, ou j'ai raté quelque chose, j'apprends l'art de la guerre avec des algorithmes MO.
Si oui, alors les ts se comportent différemment selon le moment de l'activation, ou bien il y a des preuves qu'ils convergent.
Non. Les événements (flux de cotations synchronisés entre différents DC) forment eux-mêmes une distribution gamma dans le temps.
J'utilise cette fonction pour calculer la variance du processus.
Dans les formules de calcul de la diffusion (dispersion) des processus stochastiques, il y a toujours soit T - temps (via une discrétisation uniforme ), soit N - nombre de pas d'une particule errante (pas de temps du tout).
J'ai introduit dans ces calculs la fonction T(N) et je me contente maintenant de regarder les résultats en pratique.
Si vous voulez le Graal avant sans tenir compte des temps changeants des mouvements déterminants du marché, vous ne pouvez pas vous en passer. Le temps affecte directement la précision des transactions.
Si cela vous aide, vous pouvez utiliser cette représentation de M - "Temps présent", qui est non linéaire :
Cependant, ce concept est difficilement applicable aux ticks, car le temps ou la durée de t est un instant, avant il est le passé et après il est le futur. Une seconde ou une minute a une durée de t, mais pas les ticks.Non. Les événements (flux de cotations synchronisés entre différents DC) forment eux-mêmes une distribution gamma dans le temps.
J'utilise cette fonction pour calculer la variance du processus.
Dans les formules de calcul de la diffusion (dispersion) des processus stochastiques, il y a toujours soit T - temps (via une discrétisation uniforme), soit N - nombre de pas d'une particule errante (pas de temps du tout).
J'ai introduit dans ces calculs la fonction T(N) et je me contente maintenant de regarder les résultats en pratique.
VimSim fonctionne-t-il avec des bases de données SQL ?
Non.
pourquoi avez-vous besoin de ce temps ?
Vous n'avez besoin que de temps pour synchroniser les paires de devises, pas plus
Si la stratégie n'implique pas une analyse de portefeuille, c'est-à-dire que chaque paire de devises est négociée selon un algorithme autosuffisant, il n'est pas nécessaire de tenir compte du temps.pourquoi avez-vous besoin de ce temps ?
Vous n'avez besoin que de temps pour synchroniser les paires de devises, pas plus.
Si la stratégie n'implique pas d'analyse de portefeuille, c'est-à-dire que chaque paire de devises est négociée selon un algorithme autosuffisant, il n'est pas nécessaire de tenir compte du temps.Et pas seulement. Egalement pour la synchronisation des flux de cotations entre différentes sociétés de courtage.
Et ce temps n'est pas uniformément discrétisé, puisqu'il n'est valable que pour des fonctions (signaux) continues.
Le temps sur le marché a un sens et une action mystérieux et psychédéliques. A l'intérieur se trouve le Graal.