Création d'un système de trading Python pour MT. - page 15
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Eh bien, je n'applique rien de tout cela, alors je ne fais qu'observer ce qui se passe.
J'ai juste quelques vagues pensées.
Je ne sais pas non plus où il va aller, ou s'il va aller tout court. C'est seulement pour comprendre le processus, rien de plus.
Je ne sais pas non plus où il va aller, ou s'il va aller tout court. Il s'agit uniquement de comprendre le processus, rien de plus.
Ce que je sais, c'est que si vous construisez un modèle généralisé sur les mêmes données, il est meilleur.
pas nécessairement linéaire, bien sûr.
https://docs.pymc.io/notebooks/GLM.html
Je sais pertinemment que si vous construisez un modèle généralisé sur les mêmes données, il est meilleur.
Pas nécessairement linéaire, bien sûr.
https://docs.pymc.io/notebooks/GLM.html
Tous demain.
Lisez attentivement les derniers messages du fil de discussion.
Qu'est-ce que je peux dire... Yuri, dubeya, effectue néanmoins d'importantes recherches dignes du thème "De la théorie à la pratique-2".
Ainsi, il soutient que les traders négociant dans les canaux choisissent stupidement la mesure de la tendance centrale de manière incorrecte (MA qui a déjà ennuyé tout le monde) et se retrouvent dans des queues de distributions lourdes qui écrasent littéralement leurs stratégies. Si nous calculons correctement cette mesure, nous découvrirons que dans la fenêtre mobile, nous sommes toujours à l'intérieur d'une distribution normale et que nous avons le Graal tant convoité.
Examinons le CLOSE M1 sur la paire EURUSD pour 2018.
Le graphique du haut représente le canal par rapport à la médiane mobile (fenêtre temporelle = 24 heures). Il y a en effet de lourdes queues là.
Graphique du bas - somme cumulée des incréments dans la fenêtre=24 heures, c'est-à-dire le prix réel dans la fenêtre de temps mobile.
Nous nous demandons si le prix, en tant que somme de nombreux OC indépendants ou faiblement indépendants, appartient à une distribution normale.
Nous regardons la distribution des sommes des incréments sur l'année :
Statistiques :
Oui, en effet, à la limite, les prix dans la fenêtre glissante =24 heures forment presque une distribution gaussienne.
Il est logique de supposer que la meilleure estimation, à ce stade, de la distribution actuelle des prix est également une distribution normale par rapport à l'espérance mobile, et que ce que nous considérons comme une queue importante n'est pas du tout une queue, mais une valeur inférieure à 6 sigma qui appartient à la distribution gaussienne émergente.
Je pense que oui - Yuri a raison.
Conclusions : par rapport à la mesure non décalée de la tendance centrale, nous serons toujours à l'intérieur de la distribution normale. En fait - à l'intérieur du Graal. Et si les lignes de régression polynomiale sont cette mesure, que je dois vérifier encore et encore, c'est tout - le problème est résolu.
Merci de votre attention.
Lisez attentivement les derniers messages du fil de discussion.
Qu'est-ce que je peux dire... Yuri, dubeya, effectue néanmoins d'importantes recherches dignes du thème "De la théorie à la pratique-2".
Ainsi, il soutient que les traders négociant dans les canaux choisissent stupidement la mesure de la tendance centrale de manière incorrecte (MA qui a déjà ennuyé tout le monde) et se retrouvent dans des queues de distributions lourdes qui écrasent littéralement leurs stratégies. Si nous calculons correctement cette mesure, nous découvrirons que dans la fenêtre mobile, nous sommes toujours à l'intérieur d'une distribution normale et que nous avons le Graal tant convoité.
Examinons le CLOSE M1 sur la paire EURUSD pour 2018.
Le graphique du haut représente le canal par rapport à la médiane mobile (fenêtre temporelle = 24 heures). Il y a en effet de lourdes queues là.
Graphique du bas - somme cumulée des incréments dans la fenêtre=24 heures, c'est-à-dire le prix réel dans la fenêtre de temps mobile.
Nous nous demandons si le prix, en tant que somme de nombreux OC indépendants ou faiblement indépendants, appartient à une distribution normale.
Nous regardons la distribution des sommes des incréments sur l'année :
Statistiques :
Oui, en effet, à la limite, les prix dans la fenêtre glissante =24 heures forment presque une distribution gaussienne.
Il est logique de supposer que la meilleure estimation, à ce stade, de la distribution actuelle des prix est également une distribution normale par rapport à l'espérance mobile, et que ce que nous considérons comme une queue importante n'est pas du tout une queue, mais une valeur inférieure à 6 sigma, appartenant à la distribution gaussienne émergente.
Je pense que oui - Yuri a raison.
Conclusions : par rapport à la mesure non décalée de la tendance centrale, nous serons toujours à l'intérieur de la distribution normale. En fait - à l'intérieur du Graal. Et si les lignes de régression polynomiale sont cette mesure, que nous devons vérifier encore et encore, c'est tout - le problème est résolu.
Merci de votre attention.
C'est joli sur le graphique !
A propos des moyennes.
Vous pouvez calculer la moyenne pour chaque symbole dans une paire de devises. Si vous additionnez les moyennes (eur + usd) et divisez par deux = moyenne des prix.
Où je vais avec ça ? .... Je ne sais pas.
p.s. Yuri, désolé d'être entré dans le sujet.
Comment cela se fait-il ? Et en quoi la moyenne en USD va-t-elle être mesurée ?
en idée la même que la moyenne de l'euro puisque vous les placez sur le même graphique dans la même ordonnée - c'est donc en cela qu'ils sont mesurés ?
Comment se mesure-t-il à la moyenne américaine ?
elle est censée être identique à la moyenne de l'euro puisque vous les placez sur le même graphique, sur la même ordonnée - est-ce ainsi qu'on les mesure ?
Je ne comprends pas votre question.
Je ne comprends pas la question.
comment avez-vous obtenu la "moyenne EUR/USD", la "moyenne USD" et comment ont-elles toutes la même unité de mesure ?
--
ps/ le graphique ci-dessus ressemble simplement à une paire de termes supérieurs issus d'une expansion de série de puissance, mais avec des termes propres trompeurs.
Conclusions : par rapport à une mesure non décalée de la tendance centrale, nous serons toujours à l'intérieur de la distribution normale. En fait - à l'intérieur du Graal. Et si cette mesure est constituée de lignes de régression polynomiales, que nous devons vérifier encore et encore, alors le problème est résolu.
D'une manière générale, la régression polynomiale (RP) n'est pas une telle mesure, et vos espoirs en la matière sont vains. Nous pouvons effectivement obtenir une distribution normale avec la RP, mais uniquement sous la forme d'un ensemble de réalisations multiples de la RP sur de petits échantillons et de petites longueurs de lignes de la RP. Sur les échantillons longs, PR n'est plus capable de reconstruire la ligne BP (que voulez-vous d'une courbe de 3-4 ordres ?)).
Le seul espoir est une sorte d'approximation de la ligne de régulation par un filtre quelconque - Kalman, suivi ou prédiction. Je ne sais pas si je vais le faire, car le contrôle de normalité s'est avéré être un test d'un logiciel destiné à d'autres fins. D'autant plus que j'ai écrit plusieurs fois dans Tip que les queues ne sont pas une propriété de la BP, mais une conséquence des techniques de traitement des données, ce qui, à mon avis, est déjà évident à partir de considérations générales. On n'y entend rien d'autre que soi-même)).
En général, je suppose que si l'on connaît déjà a priori la normalité et qu'on en tient compte, on peut essayer de se passer de la ligne de rég. exacte en TS).
Bonne chance pour l'AT n°2).
Il n'y aura pas de TP#2 - il y aura un tournoi "Battle of the Traders" à partir du 1er février. Automat et moi y serons. Voulez-vous participer ?
En fait, mon TS a encore quelques faiblesses, bien sûr. L'une d'entre elles est l'estimation de la mesure CT. Maintenant j'utilise un WMA intelligent, mais il n'y a pas de limite à la perfection :) C'est pourquoi j'ai prêté attention à vos recherches - elles sont intéressantes.
Alors... Qu'y a-t-il d'autre à discuter ? Nous avons discuté de tout ce dont nous avons besoin il y a un an :)