De la théorie à la pratique - page 263
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C'est l'une des principales questions. Je ne suis pas prêt à me prononcer maintenant, beaucoup de choses dépendront des données que vous donnerez, Alexander, je pense que 300 000 ne seront pas suffisants, je veux plus ! Est-ce réaliste ? J'y ai réfléchi pendant longtemps, je ne sais pas, Dr. Je ne sais pas, Dr. Trader, pouvez-vous m'aider ? Comme Alexander fournira les données, vous devez mélanger cet échantillon de manière à faire ressortir clairement l'exposant, et il ne reste plus qu'à identifier de quel type de distribution il s'agit. Je doute que ce soit logarithmique. Mais voyons...
OK. Je posterai les bases des 12 paires avec les horodatages et les intensités demain.
Bien. Demain, je posterai les bases des 12 paires avec les horodatages et les intensités.
Merci beaucoup ! Merci de la part de tout le monde, pas seulement de moi !)))
Je voudrais juste comprendre le but de votre recherche.
Regardez, le cours de mon raisonnement :
1. on sait que toute la mathématique des équations de diffusion est construite pour des processus sans conséquence, c'est-à-dire pour des processus markoviens. Ce sont des équations différentielles ordinaires, PAS des équations intégro-différentielles.
2. Je VEUX un flux d'événements (citations) sans séquelles, c'est-à-dire avec des intervalles de temps exponentiels entre les événements.
3. je regarde les intervalles en temps réel entre les cotations en tick. Ils ne sont PAS exponentiels, mais logarithmiques.
4. Je lis de force les guillemets à travers l'exposant défini par un générateur de distribution géométrique discrète.
5. j'obtiens des séries temporelles à la fois avec des cotations réelles, c'est-à-dire lorsqu'à l'instant T1 une cotation réelle avec un horodatage est arrivée, et avec des pseudo-cotations, c'est-à-dire lorsqu'à un instant donné il n'y a pas eu de tick et que le tick précédent est pris comme valeur acceptée.
6. je dispose d'une série chronologique étonnante avec des intervalles de temps exponentiels entre les données tick, avec des cotations réelles et pseudo, c'est-à-dire que je connais l'intensité du trading dans la fenêtre d'observation mobile.
7. appliquer calmement les coefficients de dérive et de diffusion pour résoudre le problème.
Que voulez-vous atteindre ? Un secret ?
Pourquoi n'y a-t-il pas de 3ème mod - européen ? ??
Quel est le rapport entre la bimodalité et les sessions ?
Vous mesurez l'intensité du trading par rapport à l'échelle de temps et vous avez la bimodalité par rapport à l'échelle de prix.
La bimodalité suggère qu'il n'y a pas de transitoire entre les changements de direction.
Ou peut-être qu'il y en a un, mais qu'il est caché dans la réversion. Cela signifie que les incréments tendent effectivement vers la moyenne de leurs modes, mais que les incréments voisins peuvent avoir des modes différents (anti-sérialité).
Essayez de construire un histogramme des distributions de sérialité (tous les gradients dans une direction dans une rangée, combinés en un seul gradient).
À propos, vous pouvez construire un histogramme de billets Z, mais les incréments ne sont pas en nombres premiers, mais en unités. Si un tick est à la hausse, alors 1 tick à la hausse, 1 tick à la baisse. Ensuite, en comptant le nombre de ticks vers le haut, vous obtiendrez la longueur de la série. Une série peut être constituée d'un seul tic ou d'un nombre quelconque de tics. Le Z-count prend également en compte les séries de retour, lorsque chaque tick suivant est un demi-tour par rapport au tick précédent. Cela nous permettra de mieux comprendre les processus. Peut-être qu'alors nous aurons quelques idées sur la façon de construire le TS.
Je voudrais juste comprendre le but de votre recherche.
Regardez, le cours de mon raisonnement :
1. on sait que toute la mathématique des équations de diffusion est construite pour des processus sans conséquence, c'est-à-dire pour des processus markoviens. Ce sont des équations différentielles ordinaires, PAS des équations intégro-différentielles.
2. Je VEUX un flux d'événements (citations) sans séquelles, c'est-à-dire avec des intervalles de temps exponentiels entre les événements.
3. je regarde les intervalles en temps réel entre les tick quotes. Ils ne sont PAS exponentiels, mais logarithmiques.
4. Je lis de force les guillemets à travers l'exposant défini par un générateur de distribution géométrique discrète.
5. j'obtiens des séries temporelles à la fois avec des cotations réelles, c'est-à-dire lorsqu'à l'instant T1 une cotation réelle avec un horodatage est arrivée, et avec des pseudo-cotations, c'est-à-dire lorsqu'à un instant donné il n'y a pas eu de tick et que le tick précédent est pris comme valeur acceptée.
6. je dispose d'une série chronologique étonnante avec des intervalles de temps exponentiels entre les données tick, avec des cotations réelles et pseudo, c'est-à-dire que je connais l'intensité du trading dans la fenêtre d'observation mobile.
7. appliquer calmement les coefficients de dérive et de diffusion pour résoudre le problème.
Que voulez-vous atteindre ? Un secret ?
Vous êtes inquiet ?)) Tu sais à quel point j'ai peur !))) Je marche sur de la glace fine en ce moment.
Tu vas m'écraser avec des points comme ça)))) C'est comme charger un homme qui marche sur de la glace fraîche avec un tas de sacs sur le dos.))))
OK, allons-y paragraphe par paragraphe, en principe, ce ne sont pas des questions, ce sont des déclarations, OK :
1) On sait que toute la mathématique des équations de diffusion est construite pour des processus sans conséquence, c'est-à-dire pour des processus markoviens. Ce sont des équations différentielles ordinaires, PAS des équations intégro-différentielles.
-----Pas de problème.
2. je veux un flux d'événements (citations) sans conséquence, c'est-à-dire avec des intervalles de temps exponentiels entre les événements.
---- Vous l'avez.
3. je regarde les intervalles en temps réel entre les cotations en tick. Ils ne sont PAS exponentiels, ils sont logarithmiques.
----Exponentiel et autre chose.
4. lecture forcée des tick quotes par un exposant défini par un générateur de distribution géométrique discrète.
----Si leur base est exponentielle, alors elle est redondante.
5. j'obtiens une série temporelle à la fois avec des cotations réelles, c'est-à-dire lorsqu'à l'instant T1 une cotation réelle avec un horodatage est arrivée, et avec des pseudo-cotations, c'est-à-dire lorsqu'à un instant donné il n'y a pas eu de tick et que le tick précédent est pris comme valeur acceptée.
---- Je suis d'accord.
6. j'ai une série chronologique impressionnante, avec des intervalles de temps exponentiels entre les données tick, avec des cotations réelles et pseudo, c'est-à-dire que je connais l'intensité du trading dans la fenêtre d'observation glissante.
----- Je suis d'accord. " avec des intervalles de temps exponentiels entre les données tick " - vous avez déjà cela.
Alexander, tu as déjà un très bon algorithme, tu dois juste faire un peu plus de recherche, comme tu le dis, pour que ce ne soit pas 80% de trades réussis, mais 100%).
Peut-être que j'ai tort, que je me répète, que je marche sur une glace mince.
Ecoutez, nous sommes juste accrochés à ces exposants ! Dr.Trader, cette analyse a fait vos propres données, et elle a un rapport direct avec les tick lags. Merci beaucoup, Dr. Trader !
https://www.mql5.com/ru/forum/221552/page261#comment_6878470
https://www.mql5.com/ru/forum/221552/page262#comment_6880004
Quelle forêt d'exposants,
https://www.mql5.com/ru/forum/228822/page4#comment_6773278
Ceci est pour ceux qui ont fait de la quantification de séries sur des seuils. Les exposants !
Quelque part sur un forum, je suis tombé sur une distribution par paire. Il y a donc un exposant à double sens. Distribution de Laplace. Comme ici, Laplace, que le Dr Trader a fait. Si quelqu'un peut trouver le lien, veuillez le coller à titre d'exemple.
Et tu dis que non, il n'y a que le logarithme.
PS. Alexander, ne vous offensez pas pour moi, je serai toujours utile ! ))))
Bien. Je posterai les bases des 12 paires avec les horodatages et les intensités demain.
Au fait, ASK doit être mémorisé aussi, non ?
Eh
J'économise encore des tics. Cette puce s'est avérée être sans ascs.
Voici celui avec les demandes //correction du code
Ai-je bien compris qu'il existe déjà un exposant, mais qu'il suffit de le "voir" et de travailler à cette fréquence, et d'écarter les autres ticks qui ne correspondent pas à cet exposant ?
Avez-vous déjà lu quelque chose sur la non-gentropie ? Pouvez-vous donner votre avis - s'agit-il d'une direction prometteuse ? Logiquement, oui. Nous verrons réellement la mesure du caractère non aléatoire du processus, c'est-à-dire si nous sommes dans la tendance ou non.
Hélas, je n'ai jamais eu affaire à elle. Il n'y a que de l'espoir pour vous !
Ai-je bien compris qu'il y a déjà un exposant, mais qu'il suffit de le "voir" et de travailler exactement à cette fréquence, en écartant les autres ticks qui ne rentrent pas dans cet exposant ?
Je suis d'accord avec la première partie, mais je ne suis pas prêt à donner une réponse à la deuxième partie.
6. je dispose d'une série chronologique impressionnante, avec des intervalles de temps exponentiels entre les données tick, avec des cotations réelles et pseudo, c'est-à-dire que je connais l'intensité du trading dans la fenêtre d'observation glissante.
Alexander, j'ai dû mal comprendre une chose lors de mes lectures précédentes - la fenêtre coulissante a-t-elle une taille constante ? C'est-à-dire que vous sélectionnez une fenêtre de 20 unités et la déplacez dans vos calculs au plus profond des données ? Ou bien la taille change-t-elle ?
Quelque part, vous avez écrit que vous avez constaté une constante (valeur de diffusion constante, selon vos termes) sur le marché lorsque vous avez appliqué la fenêtre coulissante. J'ai supposé à l'époque que la taille de votre fenêtre était variable !
Par ailleurs, il y a quelques pages, quelqu'un vous a posé une question : comment vérifier que la conversion donne un flux "sans mémoire" ? Vous n'avez pas répondu ? Au moins, je n'ai pas trouvé de réponse.