Bergers ZigZags - page 15
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Les balançoires... Eh-ma... :)))
Ok. Je ne vais pas m'attarder sur la terminologie. Pas le temps.
Nous avons l'exposant le plus pur sur quoi que ce soit.
La somme de ces composantes serait une distribution binomiale négative (distribution d'Erlang pour l'EN continue), encore une fois, je le souligne, avec connu sous le nom de la dispersion. La limite est la distribution normale que vous recherchez.
il est difficile de deviner ce que vous recherchez maintenant, vous ne pouvez voir aucune formule ou... Je ne vois rien, mais je m'aventurerais à supposer que le modèle trouvé n'est PAS un modèle parce qu'il n'y a pas d'analyse statistique, cela a à voir avec la "Double Relation" :
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%94%D0%B2%D0%BE%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%88%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5
Lespropriétés sont assez intéressantes, très similaires à l'analyse graphique de ce qui est dessiné sur les graphiques de prix.
Je ne sais pas...
La fonctionnalité est intéressante, mais comment en tirer parti ? Il est difficile de suggérer quoi que ce soit, étant donné que je ne suis bon ni à Kagi ni à Renko du mot "du tout".
Mais, je vais tenter le coup.
1. Il faut abandonner le désir d'obtenir une distribution normale et chercher pendant des siècles pour la trouver. Travailler avec les modèles déjà trouvés est déjà une très, très grosse affaire.
2. https://en.wikipedia.org/wiki/Generalized_normal_distribution
3. En termes simples, xy-carré avec k=1 est la somme des carrés des NA normalement distribués, xy-carré avec k=2 est la somme des NA avec une distribution de Laplace.
4. Je me suis intéressé au cas avec k=2, car les études montrent que le marché est dominé par la distribution de Laplace (double géométrique pour être précis)
5. Ce n'est pas clair ici - dans ces Renko, qu'est-ce qui compte ? La somme des différences (High-Low) ?
6. Si oui - alors la différence (High-Low) dans Renko est SV appartenant à la distribution de Laplace - cela devrait être confirmé expérimentalement.
7. Ensuite, la somme des différences (High-Low) dans la fenêtre coulissante (pour un certain volume d'échantillon) forme un carré xy avec k=2 avec une fonction quantile connue.
https://keisan.casio.com/exec/system/1180573197
8. Nous attendons la sortie (High-Low) dans la fenêtre mobile au-delà des limites d'un intervalle de confiance pour un certain quantile et entrons dans le trade.
Bon, c'est juste une ébauche de l'algorithme, juste pour développer le sujet et rien de plus :))))
ha, brouillon....
pas une question mal élaborée !
Je voulais même voir le résultatEt quelle ZZ et avec quels paramètres est impliquée dans l'étude ?
1. Nous devons abandonner le désir d'obtenir une distribution normale et passer des siècles à la chercher. Travailler avec les modèles déjà trouvés est une très, très grosse affaire.
8. Nous attendons la sortie (High-Low) dans la fenêtre glissante au-delà des limites de l'intervalle de confiance pour un certain quantile et entrons dans le trade.
Parier aveuglément sur le retour à la distribution moyenne sans aucun filtre supplémentaire pour la tendance ne tient pas compte du fait que ce retour peut se produire avec un grand drawdown, c'est-à-dire qu'il déclenchera le SL, qui mangera tous les bénéfices, d'autant plus que les entrées vont à l'encontre de la tendance.
En général, jusqu'à présent, tout est très mal planifié du point de vue du bon sens, sans parler de l'absence d'approche scientifique.
Parier à l'aveugle sur un retour à la distribution moyenne sans aucun filtre de tendance supplémentaire ne tient pas compte du fait que ce retour peut se produire avec un drawdown important, c'est-à-dire que le SL sera déclenché, ce qui mangera tous les bénéfices, surtout si l'on considère que les entrées vont à l'encontre de la tendance.
C'est là que je suis complètement d'accord. Enfin, vous faites preuve de bon sens, pas de babillage enfantin.
Là, je suis tout à fait d'accord. Vous avez enfin du bon sens, pas un babillage enfantin.
Ce n'est pas nous qui sommes sensés, c'est vous qui dégrisez, car on vous l'a déjà expliqué cent fois. ))
Je ne sais pas...
La fonctionnalité est intéressante, mais comment en tirer parti ? Il est difficile de suggérer quoi que ce soit, étant donné que je ne suis bon ni à Kagi ni à Renko du mot "du tout".
Mais, je vais tenter le coup.
1. Il faut abandonner le désir d'obtenir une distribution normale et chercher pendant des siècles pour la trouver. Travailler avec les modèles déjà trouvés est déjà une très, très grosse affaire.
2. https://en.wikipedia.org/wiki/Generalized_normal_distribution
3. En termes simples, xy-carré avec k=1 est la somme des carrés des NA normalement distribués, xy-carré avec k=2 est la somme des NA avec une distribution de Laplace.
4. Je me suis intéressé au cas avec k=2, car les études montrent que le marché est dominé par la distribution de Laplace (double géométrique pour être précis)
5. Ce n'est pas clair ici - dans ces Renko, qu'est-ce qui compte ? La somme des différences (High-Low) ?
6. Si oui - alors la différence (High-Low) dans Renko est SV appartenant à la distribution de Laplace - cela devrait être confirmé expérimentalement.
7. Ensuite, la somme des différences (High-Low) dans la fenêtre coulissante (pour un certain volume d'échantillon) forme un carré xy avec k=2 avec une fonction quantile connue.
https://keisan.casio.com/exec/system/1180573197
8. Nous attendons la sortie (High-Low) dans la fenêtre mobile au-delà des limites d'un intervalle de confiance pour un certain quantile et entrons dans le trade.
Il s'agit juste d'une ébauche d'algorithme pour développer le sujet, tout au plus :))))
J'ai décidé d'ajouter un article intéressant, qui peut suggérer la transformation de la distribution de Laplace en une distribution normale.
http://www.mathprofi.ru/normalnoe_raspredelenie_veroyatnostei.html
L'analphabétisme réside également dans le fait que la connaissance des distributions ne nous dit rien sur la direction du mouvement des prix, elle n'est utile que dans le trading de volatilité. Mais ils dégriseront sur ce sujet dans un an).
Qu'est-ce que la direction des prix a à voir avec cela ? Avec le rapport entre les sigments ZZ (ceux en irréversibilité) et un (constant, par exemple 3p.) le signe est toujours positif, la distribution de ces rapports (fréquence d'occurrence de 2 sigments, 3,4, etc.) est à peu près cela.
Qu'est-ce que la direction du prix a à voir avec le rapport entre les sigments ZZ (ceux qui sont en rupture) et un (constant, par exemple 3 pips) ? Le signe est toujours positif, la distribution de tels rapports (fréquence d'occurrence de 2 sigments, 3, 4, etc.), c'est ce dont nous parlons.
Il faut s'éloigner un peu du brouillard scientifique et considérer ce problème du point de vue d'un commerçant ordinaire - ses besoins et ses aspirations ...
De quoi un trader a-t-il besoin ? Il a besoin de profit ! Pour faire du profit, un trader a besoin d'informations... et surtout le PRIX (prix et direction actuels)... Ces informations suffisent au trader pour résoudre SON problème...
Si votre science abstruse permet à un commerçant de réaliser des bénéfices, considérez que vos efforts n'ont pas été vains...