De la théorie à la pratique - page 417
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Voilà ce que je pense.
Si la distribution d'un échantillon de, disons, 1 000 000 ticks est instable (et je n'arrive toujours pas à obtenir ce volume sur mon temps exponentiel) et change de variance au fil du temps, alors il s'avère que dans mon cas, ni la moyenne arithmétique ni la moyenne pondérée ne peuvent être utilisées comme mesure de la tendance centrale.
Ce qui me laisse avec la médiane.
Les canaux doivent être tracés par rapport à la médiane. C'est bien ça ?
Cette instabilité pourrait bien être une conséquence de la non-stationnarité (pas nécessairement, mais très probablement). En cas de non-stationnarité, toute quantité d'échantillonnage (moments, quantiles, etc.) risque d'être dépourvue de sens. Je n'ai pas écrit sur les principes fondamentaux de la théorisation pour rien - les quantités d'échantillonnage sont généralement comptées pour une série de variables aléatoires également distribuées. Dans le cas d'incréments non stationnaires, ils sont distribués différemment (par définition)
Les gars, vous devez prendre une autocorrélation inversée (régression) et l'utiliser pour construire des incréments, des erreurs de surveillance, des distributions, enseigner NS ou ce que vous voulez.
La seule différence entre les théories du marché effectif et fractal est que la série n'est pas autorégressive mais inversée. Dès lors qu'il existe une mémoire, une telle série est prévisible.
De plus, il peut s'agir d'un autorégressif inversé d'ordre n, même l'éclaircissement d'Erlang peut fonctionner ici.
et couper la pâte à la tonne.
Je terminerai l'indicateur à mon retour de vacances. Mais faites-le vous-même, ne soyez pas paresseux. Ce n'est écrit nulle part dans les livres à ce sujet, donc il y a une chance :)
Les gars, vous devez prendre une autocorrélation inversée (régression) et l'utiliser pour construire des incréments, des erreurs de surveillance, des distributions, enseigner NS ou ce que vous voulez.
La seule différence entre les théories du marché effectif et fractal est que la série n'est pas autorégressive mais inversée. Dès lors qu'il existe une mémoire, une telle série est prévisible.
De plus, il peut s'agir d'un autorégressif inversé d'ordre n, même l'éclaircissement d'Erlang peut fonctionner ici.
et couper la pâte à la tonne.
Je terminerai l'indicateur à mon retour de vacances. Mais faites-le vous-même, ne soyez pas paresseux. Ce n'est écrit nulle part dans les livres, donc il y a une chance :)
Voulez-vous dire flux autorégressif inverse (IAF) ?
Voulez-vous dire flux autorégressif inverse (IAF) ?
Je suis désolé, je ne connais pas le nom, peut-être...
besoin de lire, si là échantillon est divisé en 2 parties égales, la première est inversée en miroir et comptée par des valeurs AF ou autorégressives (la valeur du lag est prise dans le 2ème échantillon), alors oui
et la taille de la fenêtre doit changer lors de la recherche de la plus petite erreur sur les échantillons, c'est-à-dire prendre 4 points, diviser par 2, inverser le 2ème morceau en miroir, compter la corrélation, prendre 6 points, puis 8, etc. Plus la fenêtre est grande et plus la corrélation est élevée, plus le trading est intéressant.
Malheureusement, je ne connais pas le nom, peut-être...
il faut lire, si là un échantillon est divisé en 2 parties égales, la première est inversée en miroir et elle est comptée comme un akf ou autoreg. par valeurs (la valeur de retard est prise du 2ème échantillon), alors oui
et la taille de la fenêtre doit changer lors de la recherche de l'erreur la plus faible sur les échantillons, c'est-à-dire prendre 4 points, diviser par 2, inverser le 2ème morceau en miroir, compter la corrélation, prendre 6 points, puis 8, etc. Plus la fenêtre est grande et plus la corrélation est élevée, plus le trading est intéressant.
Vous délirez ?
Qu'est-ce que ça veut dire ?
Malheureusement, je ne connais pas le nom, peut-être...
Je dois le lire, s'il divise l'échantillon en 2 parties, la première est inversée en miroir et compte comme un acf ou autoreg. alors oui.
Apparemment, il s'agit d'autre chose, mais aussi du domaine des réseaux neuronaux.
Pourtant, je ne pense pas qu'il existe des moyens de réduire la série de prix à une sorte de processus stationnaire. Il faut plutôt adapter les méthodes disponibles pour les processus non stationnaires (par exemple, le problème de la décroissance).
De plus, l'ACF d'échantillonnage (comme la distribution d'échantillonnage, les moments, etc.) n'a de sens que pour un processus stationnaire. Dans le cas d'un processus non stationnaire, il y aura des problèmes comme TCApparemment, il s'agit d'autre chose, mais aussi du domaine des réseaux neuronaux.
Pourtant, je ne pense pas qu'il existe des moyens de ramener la série de prix à un quelconque processus stationnaire. Il est plutôt nécessaire d'adapter les méthodes disponibles pour les processus non stationnaires (par exemple, le problème de la décroissance).
Probablement pas toute la série, mais des parties distinctes de celle-ci peuvent être réduites à cet état en utilisant cette méthode avec élimination des "mauvaises".
Mais il est plus facile de terminer plus tard et de voir que d'expliquer dans vos propres termes inventés :)
En outre, l'ACF sélectif (ainsi que la distribution sélective, les moments, etc.) n'a de sens que pour un processus stationnaire. En cas de non-stationnarité, il y aura des problèmes comme avec TC
La recherche d'un processus stationnaire s'effectue en cointégrant le graphique avec lui-même, mais avec une partie inversée de celui-ci. Les parties non réussies sont ignorées et aucun échange n'a lieu.
Mais je suis fatigué d'inventer de nouvelles entités :) alors je vais le démontrer sur l'indicateur, d'abord à moi-même
une autre perversion du prix
Comment expliquer simplement l'utopie d'une telle occupation... ?
Ah, oh !
Supposons que je me rende dans un magasin et que, tout à coup, je me mette à calculer combien le prix est devenu moins cher ou plus cher ? // Ou pire encore, faire un fibro sur l'étiquette du prix.
Je déclare - j'ai fait une estimation du passé.
Je ne suis pas susceptible d'avoir une prédiction à partir de cette analyse, n'est-ce pas ?