De la théorie à la pratique. Partie 2 - page 114
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Hélas, tous. Tout est balayé maintenant, le scalp manuel est mort, celui qui est le plus rapide se nourrit de tous les autres. Mais cela ne signifie pas que l'on ne peut pas agir de la même manière et rivaliser avec les meilleurs. Mais nous avons besoin d'une approche différente de la recherche, pas comme beaucoup le font, en poussant des Eurobucks dans 100500 classificateurs différents dans l'espoir d'un miracle, ou en intégrant le testeur, c'est juste un jeu d'enfant.
Des données, messieurs, des données...
Je ne suis pas prêt à discuter, car je ne suis pas sûr à cent pour cent d'avoir raison. Je ne peux que me référer à Prado qui dit qu'il est nécessaire de vérifier l'évolutivité des systèmes.
La moyenne de l'échantillon PEUT être une ÉVALUATION de la MO, mais seulement si a) la MO existe, b) l'échantillon est indépendant, c) l'échantillon est également distribué. Pour une sinusoïde, le point (b) est exactement violé, car il existe une relation rigide entre les éléments de l'échantillon.
En général, veuillez ne pas appeler "espérance" ce qui s'appelle "la valeur moyenne d'une fonction sur le segment".
Comme une poêle à frire...
Alpha
Merci mon pote, c'est intéressant !
Je comprends que l'on utilise principalement l'analyse fondamentale, un flux de données fraîches. L'analyse technique de l'historique des graphiques n'est pas particulièrement prise en compte. Ai-je bien compris ?
J'ai téléchargé la brochure, je suis en train de la lire.
Tout à fait exact. Le matcad d'Oleg a calculé une moyenne d'échantillon. Parce qu'il ne peut rien calculer d'autre pour l'échantillon. Il (matcad, pas Oleg) est stupide et ne sait pas que c'est un sinus avec MO=0. Et la meilleure estimation de la MO pour un échantillon est 0.
L'espérance mathématique est une caractéristique statistique d'une variable aléatoire. Un sinus n'est pas une variable aléatoire - c'est une relation déterministe.
Je serais probablement d'accord avec AK pour dire que l'éclaircissement a du sens après tout.
Je vous propose la capture d'écran suivante à titre d'exemple.
Vous pouvez voir à l'œil nu comment les EA sont obligés de faire un faux pas :
Je ne dirai pas ce qui est calculé, l'essentiel est le sens. Bien qu'en principe, c'est à partir de ces données que le prix est obtenu ;)
Il s'agit d'une longue et fastidieuse oscillation d'un paramètre de prix dans une mauvaise direction et d'un écart par rapport à ce dont le marché a besoin ;)
Et ce n'est que sur М1 que j'ai obtenu le résultat du calcul qui équivaut pratiquement au réel et à la démo.
Si le TF est plus élevé, il y a un fiasco.
Pour une sinusoïde, le point (b) est définitivement violé, car il existe une relation rigide entre les éléments de l'échantillon.
Hélas, tous. Tout est balayé maintenant, le scalp manuel est mort, celui qui est le plus rapide se nourrit de tous les autres. Mais cela ne signifie pas que l'on ne peut pas agir de la même manière et rivaliser avec les meilleurs. Mais nous avons besoin d'une approche différente de la recherche, pas comme beaucoup le font, en poussant des Eurobucks dans 100500 classificateurs différents dans l'espoir d'un miracle, ou en intégrant le testeur, c'est juste un jeu d'enfant.
Data gentlemen, data...
Avez-vous compté les coûts de tels goodies ? Coût des équipements, coût des alimentations directes, coût de la colocation,etc.
Sans parler du coût d'un spécialiste des FPGA si vous ne connaissez pas vous-même cette technologie.
Il est très coûteux d'entretenir une telle structure.
Bien sûr, ils sont couverts par le marché, mais le seuil initial de compétences et de soutien technique est très élevé.
Par conséquent, les gens ordinaires, qui savent plus ou moins où se trouve le poisson, utilisent de vieilles méthodes éprouvées.
Qu'il ne s'agisse pas de bénéfices énormes, mais il est là et stable. L'important n'est pas de savoir comment vous avez attrapé le poisson, mais que vous l'ayez attrapé.
En ce qui concerne les données satellitaires, j'ai étudié cette question une fois. La vitesse de ces données est donc inférieure à celle de la fibre optique.
Les données satellitaires ne sont donc pas adaptées au HFT. Pour cette raison, plus rapide ceux sur une jambe courte, ou dans la fibre noire.
Sur les données alternatives, a également pensé à ce sujet, mais n'a pas cherché une mise en œuvre de l'approche, il est nécessaire de comprendre ce que nous recherchons et de quoi.
Il s'agit là d'une tâche difficile d'analyse des données, qui nécessite à nouveau des compétences et non des petits. Combien de personnes en ont ? J'en doute.
Bien qu'il y ait un article sur hubra comme exemple, sur les données alternatives, pour comprendre le processus.
Si le Hurst est différent de 0,5, vous pouvez gagner de l'argent.
Pour un"sinus/cosinus avec un saut ou, pour commencer, une période stable", Hearst sera proche de 0 .
Ai-je répondu à votre question ?
Je n'ai pas vraiment besoin d'une réponse. Presque toutes les réponses ont été trouvées il y a trente ans :)))) C'est juste une petite mise au point. Si vous devez répondre vous-même, bien sûr, pour que ce soit utile dans le sens où la réponse serait ensuite appliquée sur le marché. C'est en fait le but de la question. Je ne suis plus intéressé :)))) (Hurst est dans le mauvais domaine, laissez-le tranquille).
Une moyenne d'échantillon PEUT n'être qu'une EVALUATION du MO.
C'est vrai. Et cette estimation a une variance qui est inversement proportionnelle à la longueur de l'échantillon. Lorsque la longueur de l'échantillon augmente, la ME tend vers la ME de la population, c'est-à-dire dans notre cas vers zéro.
Personne ne nous interdit de mélanger les valeurs des sinus) la connexion disparaîtra et la moyenne ne changera pas)
Mais ce ne sera plus une sinusoïde) Et la violation de (c) continuera - l'histogramme sera différent dans les différents segments finaux s'ils ne coïncident pas avec la période. Si vous ne mélangez que les périodes intérieures, vous n'obtiendrez qu'un bruit blanc généralisé.)
PS. Non, tu ne peux pas avoir de bruit comme ça. Et pour comprendre ce que vous obtenez, vous avez besoin d'une formalisation claire de l'algorithme de mélange.