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In matematica le serie temporali si dividono in tre gruppi (ne sono possibili altri, ma tre sono sufficienti per scoprire come si comporterà un modello matematico):
1. BP è ergodica e di conseguenza stazionaria. In questo caso le sue caratteristiche statistiche sono così stabili che esiste un'unica soluzione. Cioè ha senso costruire un modello matematico e funzionerà in qualsiasi sezione della BP - supergrida.
2. VR è non-ergodica ma stazionaria. Questo caso è più complicato perché le caratteristiche statistiche sono stabili solo per aspettativa matematica e dispersione. Qui ci sono già molte soluzioni. Quindi diversi modelli matematici possono essere costruiti e con una certa probabilità saranno redditizi in alcune parti - non super, ma graal, perché possiamo commerciare all'interno del canale sul rimbalzo da SPE - confini del canale. BP occasionalmente salterà fuori dai limiti, ma questi momenti possono essere superati. Inoltre dovremo aspettare e recuperare quando la BP ballerà intorno al valore zero, non avvicinandosi ai confini. Per verificare la stazionarietà è necessario e sufficiente mettere le Bande di Bollinger su BP e assicurarsi che non cambi - è una tendenza laterale con canali abbastanza stabili.
3. La BP è non stazionaria e quindi non ergodica. Le caratteristiche statistiche sono instabili. La situazione è più complicata perché qualsiasi modello matematico è adeguato solo alla sezione per la quale è calcolato - il fit. Al di fuori della trama, sarà un casino. In parole povere, può succedere che qualsiasi modello matematico adattato alla trama storica dia una perdita in futuro. È meglio non sognare nemmeno i graal.
I BP finanziari appartengono alla terza categoria: non stazionari, e quindi non ergodici. Ma non è così male come sembra a prima vista. Il fatto è che le prime differenze di tali GR sono stazionarie in aspettativa e parzialmente, ma instabilmente stazionarie in varianza. Per esempio, quando VR è in una tendenza, sia laterale che verticale, le prime differenze sono stazionarie per un certo tempo. Il momento di transizione da uno stato stazionario all'altro è sconosciuto, così come le caratteristiche statistiche del futuro stato stazionario. Possiamo limitarci a tre modelli matematici: tendenza al rialzo di qualche segmento, tendenza laterale e tendenza al ribasso. Se il TS classifica abbastanza adeguatamente, anche se con un certo ritardo, le transizioni da un modello all'altro, possiamo fare soldi. Tuttavia non c'è garanzia perché in questo caso può risultare che nessuno dei tre modelli sarà redditizio se le dispersioni cambiano essenzialmente e i confini del canale sono determinati in modo errato. Si dovranno subire delle perdite e costruire tre modelli matematici successivi sulle sezioni di storia precedenti. E così via. Denso o vuoto.
A giudicare dal fatto che è possibile costruire un TS adeguato che sarà redditizio in futuro in alcuni periodi della storia. Possiamo supporre l'uno o l'altro. Il mercato è non ergodico, qualche periodo di tempo (che possiamo cercare di sfruttare). Quindi il compito iniziale è il seguente.
1 Cluster il mercato. Se c'è un trend allora che tipo di trend, se c'è un flat allora che tipo di transizione ( questa è una rete neurale separata con un pennello per l'articolo su Kohonen)
2 Determinare il cluster in cui ci troviamo al momento
3 Scegliere o selezionare dal database la strategia responsabile del cluster attuale.
Stiamo avendo un momento difficile al momento. Seleziona gli argomenti minimi che descrivono il mercato (ho letto l'articolo sull'analisi discriminatoria). Scegliere la finestra temporale del momento attuale. Bene, per raccogliere statistiche per quale periodo di tempo in quale cluster si trova il mercato (se abbiamo il tempo di rimuovere i chip dal tavolo o no).
Ho aggiunto una classe per creare un ottimizzatore GA. Un ringraziamento speciale a Roman Rich e joo per i loro articoli.
Nel trailer l'ottimizzatore di classe GA e un esempio del suo utilizzo nello script. Se non si può trovare difficile da eseguire. Le domande sull'uso e i bug sono inviate qui.
Ho aggiunto una classe per creare un ottimizzatore GA. Un ringraziamento speciale a Roman Rich e joo per i loro articoli.
Nel trailer l'ottimizzatore di classe GA e un esempio del suo utilizzo nello script. Se non si può trovare difficile da eseguire. Domande sull'uso di bug e plz qui .
Non troppo pigro, ha corso.
2011.11.18 17:30:10 PrimerGA (EURUSD,D1) X1 = 3.068966720346887 X2 = 3.315651165492819 Soluzione = -4.31815752349534
2011.11.18 17:30:07 PrimerGA (EURUSD,D1) X1 = 3.029136351314492 X2 = 3.309540883455843 Soluzione = -4.263691893969934
2011.11.18 17:30:00 PrimerGA (EURUSD,D1) X1 = 2.449305079854762 X2 = 2.817163285313374 Soluzione = -4.174465090531069
2011.11.18 17:29:52 PrimerGA (EURUSD,D1) X1 = 3.063254884005564 X2 = 3.313075674783155 Soluzione = -4.314453236316976
2011.11.18 17:29:40 PrimerGA (EURUSD,D1) X1 = 3.078649362527705 X2 = 2.169112355456941 Soluzione = -4.25838612042264
Perché c'è una così ampia diffusione della soluzione?
Non mi sono preso la briga di controllarlo.
La funzione stessa sembra un riccio, grazie joo. Se vuoi aumentare la precisione dovrai sacrificare la quantità di calcoli, secondo me questo è un rapporto meno ottimale. Non ero interessato a problemi di alta complessità, ma all'aspetto pratico. Usabilità, bugs .....
Questa funzione è fiorita (morbida e soffice) rispetto a quello che state per fare.
Lato pratico: non ho trovato come aumentare la precisione senza interferire direttamente con il codice.
Questa funzione è fiorita (morbida e soffice) rispetto a quello che state per fare.
Lato pratico: non ho trovato come aumentare la precisione senza interferire direttamente con il codice.