Teoria del flusso casuale e FOREX - pagina 82
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Grazie per la vostra risposta. Non c'è niente nel tuo esempio sull'uso di R per calcolare l'integrale di correlazione e il suo valore nel contesto dell'esempio è preso come una dimensione... Non è chiaro... Dopo tutto, l'integrale di correlazione è la probabilità media che gli stati di un sistema in due diversi punti nel tempo appaiano vicini (non esattamente gli stessi)... Mi sembra che il calcolo di un tale integrale richieda il confronto di 2 matrici della stessa dimensionalità con dati normalizzati...
Il punto è che questa probabilità è tanto maggiore quanto più grande è la dimensione del quartiere interessato (questo sembra ovvio). Questa dipendenza, se ha un carattere di potenza, il suo esponente è chiamato la dimensionalità della correlazione.
Nella situazione reale, l'integrale è approssimato dalla somma a diversi diametri del quartiere, poi la dipendenza corrispondente è tracciata, logaritmicamente, un segmento lineare è selezionato e la sua pendenza è presa; questa è la stima della dimensione della correlazione.
Il calcolo di CI in R è in questo pacchetto, ma in generale consiglio vivamente di usare www.rseek.org per trovare le funzioni necessarie.
Vorrei chiarire se ho capito bene:
"l'integrale è approssimato da una somma a diversi diametri di vicinanza, poi la dipendenza corrispondente è tracciata" nella lingua locale suona come "un grafico è tracciato a diversi intervalli di tempo" ? Poi viene logaritmato - qualcosa come ln(OPEN) [effettivamente la normalizzazione?]
allora "la sezione lineare è evidenziata" = si evidenzia la "tendenza" [anche vago]. Può spiegarsi meglio?
I filtri passabanda non devono solo dividere per periodo, ma anche tenere conto dell'uguaglianza delle aree tra due filtri LF o m/f di periodi diversi di LF e HF.
Ecco un altro schema. Prendiamo ritraduzioni o moduli, per esempio, di minuti di clausole aperte, e li sommiamo. Per ogni nuovo conteggio cerchiamo il punto nel passato, quando la somma è uguale a 1024, 512, ecc. Poi calcoliamo gli artigli medi dalla serie principale con la tendenza. Otteniamo le scale dinamiche del periodo, o media, il cui numero cambia a seconda del cambiamento del percorso. Ma questo è metà del problema, dovremmo applicarlo a tutti i tempi.
Naturalmente possiamo spostare i filtri, ma non possono essere estrapolati da valori assoluti, possiamo estrapolare le fluttuazioni che si trovano nella funzione di cammino percorso. E poi può essere aggiunto al quadro generale.
MA calcolato dai valori dal bordo sinistro a quello destro, e un altro MA viceversa dai valori dal bordo destro a quello sinistro. Bisogna analizzare una funzione integrale tra queste due linee. L'essenza qui è leggermente diversa, la MA ha una linea retta nella risposta all'impulso, quindi l'analisi non sarà corretta (analisi della differenza tra queste 2 MA speculari). Avete bisogno di altri filtri che abbiano la risposta all'impulso come un collegamento oscillante smorzato del 2° ordine, piuttosto che il flapper.
Oppure provate quanto segue. Su ogni nuovo set di dati prendi gli incrementi positivi e dividili per il numero di valori positivi in queste ultime 1024 celle. Lo stesso vale per i valori negativi. Poi aggiungeteli insieme e poi separatamente aggiungete tutte le ultime 1024 barre positive e negative e dividetele per 1024. La prima e la seconda serie si confrontano e analizzano.
L'essenza della questione è che la funzione integrale su macchine semplici di quel tipo non è corretta nel rilevare le fluttuazioni interne del mercato. Poiché i coefficienti di maccha sono statici. Dobbiamo o, come ho scritto sopra con i manichini, o usare filtri con diverse caratteristiche di impulso del tipo link oscillante del 2° ordine, allora la specularità non sarà tale come nella prima pagina,
Il passo successivo è quello di scegliere un sistema di filtri tale, per esempio, che il loro periodo aumenta in progressione, ma la distanza coperta da essi sarà approssimativamente uguale all'altro. Ne ho scritto sopra.
Continueremo il nostro attacco nella direzione dell'analisi non della direzione del prezzo, ma della dimensione dei movimenti, aumentando la discretizzazione a diversi timeframes da quello più piccolo, per esempio per 1 minuto (come inserire il tick volume in questo mix - più tardi). Il compito può essere considerato da due punti di vista.
1 - Costruire un sistema di filtri di periodi diversi corrispondenti al prezzo, equalizzando i cambiamenti di fase tra di loro, poi estrapolare non i filtri stessi ma la funzione integrale (area, o può essere chiamato modulo incrementale) tra tali filtri con fase equalizzata.
2- Impostare in anticipo i parametri (come necessario) per le funzioni integrali, e costruire i filtri da esse in modo che la somma di tutti i coefficienti sia minima (in effetti, cercare il minimo della funzione).
È un po' la stessa cosa, credo, di cui parli nei tuoi ultimi post sulle funzioni integrali e la loro analisi ed estrapolazione.
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La linea di fondo è che una funzione integrale su macchine così semplici non sarebbe corretta per rilevare le fluttuazioni del mercato interno. Poiché i coefficienti delle dummies sono statici. Dobbiamo o, come ho scritto sopra con i manichini, o usare filtri con diversi con caratteristiche di impulso di tipo link oscillatorio di 2° ordine, allora la specularità non sarà tale come nella prima pagina,
Il passo successivo è quello di scegliere un sistema di filtri tale, per esempio, che il loro periodo aumenta in progressione, ma la distanza coperta da essi sarà approssimativamente uguale all'altro. Ne ho scritto sopra
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Oppure, nel senso fisico della comprensione, possiamo costruire una funzione integrale non a partire da filtri calcolati da destra a sinistra e viceversa, ma calcolati da prezzi nominali dopo di che ricalcolati da prezzi invertiti specularmente. La stessa in questa funzione integrale tra questi filtri sarà analoga alla densità del ciclo di mercato. Ho già menzionato qui il TS che funziona in entrambi i sensi, o il TS che lavora su un grafico diretto e invertito allo stesso tempo. È all'incirca lo stesso. Se applicato alle monete sembrerebbe come prendere profitti attraverso il paradosso di Parondo applicando strategie a diversi lati di una moneta).
immagine intermedia, per capire che non è la direzione del segno che deve essere estrapolata ma la dimensione.
sistema di filtri coincidenti. Poi da una bassa frequenza (anche se probabilmente puoi fare il contrario dall'alta frequenza) adatta i coefficienti di compressione verticalmente per tutte queste linee, in modo che la somma di tutte sia uguale all'altra.
Poi, si costruisce una funzione di coefficienti di compressione, e sono queste funzioni che devono essere estrapolate, poi da esse si passa all'estrapolazione delle linee originali stesse dell'immagine.
Nella fase di costruzione degli indici a partire da questi valori, usiamo solo i coefficienti senza estrapolazione, e poi vengono estrapolati separatamente dagli indici. (naturalmente, possiamo includere il volume uguale, che cambierà la ponderazione di queste funzioni nel calcolo complessivo degli indici)
l'immagine qui http://forum.alpari.ru/showthread.php?p=3075907#post3075907 purtroppo le specifiche di quel forum sono tali che non è possibile discutere di strategie senza registrazione, quindi ho postato l'immagine, ma dovrò registrarmi sul loro forum per vederlo. Le cose stanno così. E qui non l'ho attaccato. (Non prenderlo come una pubblicità)
per continuare...
Sei fastidioso. Posso rispondere?
Probabilmente l'hai ottenuto perché il metodo è diverso, stai, come ho capito, sostituendo la geometria con l'estrapolazione di coefficienti integrali? cioè tramite tangenti dall'alto al basso, ma.
che sarà considerato più tardi anche in termini di geometria frattale. È solo lì per regolare diversamente ciò che è estrapolato sopra deve essere fatto nell'analisi spettrale. E non si deve dire che l'analisi per mezzo della geometria non prevede nulla. È la stessa estrapolazione ma ha un altro nome.
È anche possibile non attraverso la geometria frattale ma attraverso le tangenti al prezzo, dall'alto e dal basso, anche l'inseguimento del prezzo))). Tranne che non si possono mettere metodi geometrici in un cluster. E nel Forex il segnale utile non è solo nella coppia, ma anche nel cluster, perché il capitale è distribuito nel gruppo dallo strumento, in particolare nel Forex, e come possiamo stimare il quadro generale del potenziale del settore di mercato utilizzando la geometria? La decomposizione geometrica sarà non lineare fin dall'inizio, non funzionerà per riunirla.
E l'analisi spettrale, naturalmente, richiede un sacco di risorse (soprattutto quando si tratta di ridurre il risultato), ma mostra il vero volto del mercato, cosa e come e dove accade. Per esempio, come estrarre informazioni utili dal cluster? O scegliete lo strumento con l'aiuto della vostra geometria? Anche se può essere fatto con la geometria. Ma è più facile seguire la coppia di valute, piuttosto che la crescente gamma di strumenti di questo nido di valute. E poi scambiare quelli più redditizi che hanno un potenziale più alto. Con la geometria si può dire senza ambiguità che i livelli target di questo strumento sono preferibili a quelli di questo, e quanto più sensata sarà la stima (naturalmente e tenere conto del tempo di mantenimento della posizione).
analisi dello spettro
Fate un'immagine come questa: un punto in un sistema di coordinate cartesiane corre su un piano, le coordinate sono la prima e la seconda armonica più forte (stime dei valori di frequenza istantanea). Questo è chiamato il ritratto di fase del sistema. Voglio guardare l'attrattore, come sarà. Lo farei io stesso molto tempo fa, ma l'elaborazione delle mie idee funziona sul principio del FIFO, e c'è una grande coda)).