Ottenere una BP stazionaria da una BP di prezzo - pagina 14
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Bene, la DFT genera 2 matrici di coefficienti per i seni e i coseni + il valore medio di Ak0. Poiché stiamo usando la DFT su ogni campione, Ak0 è in realtà un LMA con periodo = dimensione della finestra. Corrispondentemente, abbiamo bisogno di estrapolare i muwings per ricostruire le armoniche intorno ad essi
Ho usato la trasformata del coseno lì, puoi usare la trasformata di Hartley (i loro coefficienti hanno anche stazionarietà, Hartley ha anche una formula di transizione alla trasformata di Fourier e ritorno). Mi sembra che sia necessario prevederli separatamente, il che aumenta l'errore. Ma forse non capisco qualcosa.
Cosa sei!!!!! Guarda il tuo avatar dall'esterno - Dio non voglia che tu lo sogni. Voglio solo mettere le cose in chiaro. Non è una definizione corretta. Una più corretta è data, per esempio, su questo sito nella sezione TA. Ci sono semplicemente delle definizioni stabilite che non hanno bisogno di essere cambiate e nascoste con chissà cosa. Inoltre nessuno degli strumenti (compreso il tuo, presentato su questo acaro) non si adatta alla definizione di questa fottuta wikipendia (non c'è semplicemente una vera analisi del comportamento dei prezzi e inoltre nessuna regolarità, che descrive). Tutto ciò che ha a che fare con il prezzo rientra assolutamente in questa definizione. Per esempio, FA (sì, sì, è così), matematica finanziaria stocastica perfettamente autosufficiente, descritta per esempio da Shiryaev in due volumi (fatti e modelli), "sistemi di controllo stocastico con struttura fissa/casuale" che sono anche autosufficienti. Tutti questi funzionano con serie di prezzi, ma lavorano su principi completamente diversi dall'AT.
Se si definisce l'AT in base ai metodi di analisi, sono d'accordo. Ho semplicemente definito l'AT in base all'oggetto dell'analisi. Questo è tutto. E dire che uno è giusto e l'altro è sbagliato è strano. Sono entrambi corretti, ma descrivono il soggetto da punti di vista diversi. Sai, come in un database relazionale - un oggetto - molte relazioni.
No, no, no, non l'ego pizzicato! A proposito, non ho mai detto nulla sulla tua conoscenza o ti ha chiamato nomi ... :о) E come potrei sapere cosa nasconde il suo subconscio?
... sei piuttosto patetico. La conoscenza e la comprensione della materia è trascurabile - ho tutte le mosse scritte!!! ))) Ma lascia perdere... perché preoccuparsi. Sono solo questo - per la verità storica.
Se fosse irrilevante - me ne sarei dimenticato molto tempo fa.
Non ha DAVVERO importanza. L'essenza di ciò che facciamo non dipende dalle sottigliezze della classificazione. È solo un modo, un modo e un altro modo. Sono solo parole.
GOES!!!! D'ACCORDO!!! NON UN'ALTRA PAROLA!!! Sono generalmente tranquillo, forse un po' secchione, ma tranquillo. :о))))
Pace.
Urrà. E questo è tutto - l'argomento è chiuso.
Se si definisce l'AT in base ai metodi di analisi, sono d'accordo. Ho semplicemente definito l'AT in base all'oggetto dell'analisi.
E come sempre, a prescindere, il buon senso vince. :о)
Il problema con i TS adattivi è che sono anche riqualificati secondo un qualche algoritmo, che è costruito in loro, ma può non coincidere con l'algoritmo dei cambiamenti del mercato. Cioè, l'algoritmo dei cambiamenti del mercato può coincidere con l'algoritmo della riqualificazione del TS in un certo periodo di tempo, ma poi può "andare via". Il mercato non cambia secondo un dato algoritmo - questo è il problema.....
Sono d'accordo con te.
Questo è il motivo per cui sembra ragionevole muoversi verso algoritmi di adattamento a singolo parametro. Quindi, il numero di maniglie che possono essere gestite è il minimo possibile. Può sembrare che in questo caso marginale, l'efficienza del modello non sia la più alta e un risultato più "avanzato" può essere ottenuto regolando 2, 3 o 5 parametri. Tuttavia nelle condizioni di debole stazionarietà (al limite della sua assenza, che sono i BP di prezzo) la configurazione ottimale sarà la minima, poiché i suoi requisiti per la lunghezza del campione di formazione e la stazionarietà del parametro ottimizzato sono minimi. È impossibile provare rigorosamente questa affermazione, ma la sua completezza riguardo al mercato è provata dall'esperienza e dalla giustizia per il caso limite in cui la stazionarietà tende a zero.
Da questo punto di vista, non importa quale algoritmo utilizzare per l'analisi dei prezzi BP (MAC, oscillatori, decomposizione discreta, ecc.), l'importante è che il numero di parametri di ottimizzazione sia 1 (2 - nel caso estremo). Ovviamente per l'algoritmo a singolo parametro dobbiamo decidere la scelta del parametro (ce ne sono solo 2 - prezzo e tempo). Secondo me, il parametro più importante è la scala dei prezzi. È guardando le variazioni di prezzo che prendiamo decisioni sull'entrata o l'uscita dal mercato, e solo in secondo luogo analizziamo il tempo (non mi riferisco alle strategie pipsewise). Per il modello a due parametri devono essere considerati entrambi i parametri - prezzo e tempo, ma qui, come ho detto sopra, possiamo incontrare il problema della stazionarietà "breve" (il cui tempo caratteristico di esistenza è più breve della lunghezza minima del campione di formazione). Tre o più modelli parametrici, mi sembra, non hanno alcun senso da considerare, poiché sono una combinazione lineare di questi due parametri.
Un interesse separato è presentato dall'analisi dell'EMA (è il muving più liscio di tutti con il minimo FP). Questa MA contiene un parametro e prende in considerazione le componenti di ampiezza e di tempo della BP. Due in uno, insomma. Anche se è possibile che con EMA sia tutta una bufala e che non avvenga nessun miracolo.
grasn ha scritto >>.
Ciao Sergei. :о) Sono felice di vederti. Dove sei stato, quali cose interessanti hai studiato?
>> Aspetta, facciamo un passo alla volta. Abbiamo un problema di trasformazione in serie, con date proprietà abbastanza specifiche:
(1) stazionarietà
(2) normalità.
(3) possibilità di recupero inverso
Per tutto questo tempo ho studiato il problema della ricerca della lunghezza ottimale del campione di allenamento e le sue relazioni con il tempo caratteristico di quasi-stazionarietà dei processi sul mercato. Si scopre che il valore richiesto è al livello del 5-10%. Allora deve essere riqualificato. La commissione della società di intermediazione definisce a sua volta la dimensione minima del movimento di prezzo, e un graduale ma sicuro aumento dell'efficienza del mercato con la crescita dell'orizzonte commerciale definisce l'area operativa in modo inequivocabile. E in un certo senso ho deciso di farlo.
Per quanto riguarda la risposta alle tue domande sulle conversioni BP, non sono affatto consapevole della fattibilità di una tale conversione. Il tuo ". permetterà di utilizzare i metodi standard di elaborazione delle statistiche..." non dice nulla. Si prega di indicare il concetto stesso.
Questo è accurato, ma ottenere una trasformazione della serie originale dei prezzi che ha le seguenti proprietà
è abbastanza possibile, naturalmente con alcune ipotesi accettabili. Alla domanda "perché ne abbiamo bisogno" la risposta è molto semplice e l'unica - è un'opportunità per utilizzare il quadro collaudato, e non di più. Il mio imho.
È impossibile discutere su questo.
E come sempre, a prescindere, il buon senso vince. :о)
Sono d'accordo con te.
È per questa ragione che sembra ragionevole muoversi verso algoritmi di adattamento a singolo parametro. Quindi, il numero di maniglie che possono essere gestite è il minimo possibile. Può sembrare che in questo caso marginale, l'efficienza del modello non sia la più alta e un tuning di 2,3 o 5 parametri può produrre risultati più "avanzati". Tuttavia nelle condizioni di debole stazionarietà (al limite della sua assenza, che sono i BP di prezzo) la configurazione ottimale sarà la minima, perché i suoi requisiti per la lunghezza del campione di formazione e la stazionarietà del parametro ottimizzato sono minimi. È impossibile provare rigorosamente questa affermazione, ma la sua completezza riguardo al mercato è provata dall'esperienza e dalla giustizia per il caso limite in cui la stazionarietà tende a zero.
Da questo punto di vista, non importa quale algoritmo utilizzare per l'analisi dei prezzi BP (MAC, oscillatori, breakdown discreto, ecc.), è importante che il numero di parametri di ottimizzazione sia 1 (2 - nel caso estremo). Ovviamente per l'algoritmo a singolo parametro dobbiamo decidere la scelta del parametro (ce ne sono solo 2 - prezzo e tempo). Secondo me, il parametro più importante è la scala dei prezzi. È guardando le variazioni di prezzo che prendiamo decisioni sull'entrata o l'uscita dal mercato, e solo in secondo luogo analizziamo il tempo (non mi riferisco alle strategie pipsewise). Per un modello a due parametri devono essere considerati entrambi i parametri - prezzo e tempo, ma qui, come ho detto sopra, possiamo incontrare il problema della stazionarietà "breve" (il cui tempo caratteristico di esistenza è più breve della lunghezza minima del campione di formazione). Tre o più modelli parametrici, mi sembra, non hanno alcun senso da considerare, poiché sono una combinazione lineare di questi due parametri.
Un interesse separato è presentato dall'analisi dell'EMA (è il muving più liscio di tutti con il minimo FP). Questa MA contiene un parametro e prende in considerazione le componenti di ampiezza e di tempo della BP. Due in uno, insomma. Anche se non è escluso che con EMA sia un imbroglio e un miracolo non funzionerà.
Indago il problema della ricerca della lunghezza ottimale del campione di formazione e la sua relazione con il tempo caratteristico di quasi-stazionarietà dei processi sul mercato. Si scopre che il valore richiesto è al livello del 5-10%. Allora deve essere riqualificato. La commissione della società di intermediazione definisce a sua volta la dimensione minima del movimento di prezzo, e un graduale ma sicuro aumento dell'efficienza del mercato con la crescita dell'orizzonte commerciale definisce l'area operativa in modo inequivocabile. E in un certo senso l'ho capito.
Per quanto riguarda la risposta alle sue domande sulla trasformazione della BP, non sono a conoscenza della ragionevolezza di tale trasformazione. Il tuo ". ci permetterà di utilizzare i metodi standard di elaborazione delle statistiche..." non significa nulla. Si prega di sondare il concetto stesso.
1) Stazionarietà debole - questo non è un bordo della sua assenza, e i mercati non sono. processo stazionario debole - è quando la media = const, e st.dev. dipende dal tempo (ma non fortemente) a causa della eterogeneità dei mercati e la variabilità della volatilità, che è inerziale - questo è un processo prevedibile.Questa dipendenza può essere facilmente descritta da una formula, che permette di determinare l'estremo del prezzo in qualsiasi periodo di tempo definito, oltre il quale il prezzo non andrà con la probabilità che abbiamo stabilito, da non confondere con la determinazione della direzione del movimento del prezzo.Un tale processo debole-stazionario può essere gettato nel mucchio della spazzatura. Il compito è quello di ottenere un processo altamente redditizio e controllabile che sacrifichi la super stabilità.
2) Per non incorrere nel problema della stazionarietà "breve" ci sono strutture di prezzo FA e capitale e test statistici.
3) EMA è un comune filtro IIR con FZ=1/3 secondo me, anche se è 1/10 - non cambierà nulla, e le barre stesse hanno già FZ.
4)La fattibilità di una tale conversione è alta, ma il lampione con il segno "forex" deve essere cambiato.
4)La fattibilità di una tale conversione è alta, ma dobbiamo cambiare il lampione con un segno "forex".
Questa è forse un'osservazione preziosa, ma la fattibilità di una tale conversione non è ancora del tutto rivelata.
FOXXXi, pensateci: abbiamo una serie di prezzi che è una CB integrata con MO quasi nullo e momenti non stazionari. L'idea di convertirla in una serie stazionaria implica una qualche dipendenza funzionale dei momenti da qualcos'altro (per esempio l'ora del giorno, ecc.). Il problema della "residualizzazione" si riduce così all'identificazione di questa dipendenza funzionale e al suo sfruttamento... e se questa dipendenza non esiste o è essa stessa non stazionaria!
Stiamo cercando di costruire un castello di sabbia senza prestare attenzione al fatto che prima o poi si sgretolerà comunque. Ho il sospetto che ci innamoriamo delle belle parole e della scienza, perdendo di vista l'impraticabilità di tutte queste azioni. Questo è il tipo di gioco che abbiamo, in cui il risultato non è importante, ma il processo stesso è interessante. E cosa ci darà questa "stazionarietà"? Non dobbiamo ottimizzare il nostro Expert Advisor ogni volta che ne abbiamo bisogno. È una grande sfida riottimizzarlo una volta al mese! In ogni caso, in base alla mia comprensione del problema, non vale la pena di essere abboccato. Proprio come molte altre strategie di trading sul forex.
Il problema con i TS adattivi è che sono anche riqualificati secondo un qualche algoritmo, che è costruito in loro, ma può non coincidere con l'algoritmo dei cambiamenti del mercato. Cioè, l'algoritmo dei cambiamenti del mercato può coincidere con l'algoritmo della riqualificazione del TS in un certo periodo di tempo, ma poi può "andare via". Il mercato non cambia secondo un dato algoritmo - questo è il problema.....
Buon punto. Ma a volte è possibile impostare l'EA adattivo nella giusta direzione con l'ottimizzazione iniziale e andrà oltre da solo. Ma poi il mercato e l'adattatore hanno opinioni diverse.
FOXXXi писал(а) >>
L'obiettivo è quello di avere un processo controllato altamente redditizio e da qualche parte un compromesso con la super stabilità.
In questo caso, il processo è altamente rischioso e incontrollabile, cioè totalmente instabile.