Analizzare le caratteristiche STATISTICHE più importanti del modello e scegliere un metodo di trading su di esso. - pagina 2
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Bisogna aumentare gradualmente. Prima basta trovare delle candele di una data dimensione. Vedere visivamente cosa si ottiene:
Ricerca di un modello, versione "1.000"
Oh no, non gioco a questi giochi :D
Oh no, non gioco a quei giochi :D
Perché l'hai chiesto e hai iniziato un topic allora?
Perché chiedere allora e iniziare un topic in primo luogo?
forse qualcuno ha lavorato con diverse distribuzioni statistiche di serie temporali e ha dato loro delle caratteristiche
P.S. oh-ho-ho, il forum sembra aver suggerito il link stesso, ma non ne sono ancora sicuro :)
Quindi vuoi anche raggruppare i modelli (calcolare) ....
In altre parole, non voglio inserirmi in uno schema - qui si apre, qui si chiude, e quelli ad alta probabilità sono chiusi... Quindi, non ho bisogno di un pattern fit. Cioè, non ho bisogno di adattarmi al modello - aperto qui, chiuso qui, ma i mestieri ad alta probabilità nel modello, non possono necessariamente coincidere con l'affare "migliore" per il numero di punti o con il modello alto o basso.
E quello che c'è da raggruppare dentro lo schema non lo so, non so niente
Quando viene attivato un modello, salviamo accuratamente i dati sull'ulteriore comportamento dei prezzi in un file, per esempio, possiamo registrare i cambiamenti minimi e massimi dei prezzi dopo un certo periodo di tempo.
Se il segnale di pattern è mostrato su diverse barre adiacenti, è meglio prendere i dati dal primo trigger. Se una serie di trigger è lunga, allora i dati del primo dovrebbero essere presi prima, e poi la metà dell'intervallo di tempo selezionato.
Poi disegniamo le distribuzioni e calcoliamo le distribuzioni esponenziali per il movimento verso l'alto e verso il basso. A seconda della posizione di TP e SL, si calcola il profitto medio, naturalmente, dovremmo calcolare correttamente le probabilità e tenere conto che il prezzo può stare fermo di notte, per esempio.
Puoi anche usare il percentile, è più facile da calcolare, hai bisogno di più dati per evitare sorprese...
Ti ha dato una direzione dove scavare). Anche se ci sono molte cose che si possono fare....
Bisogna aumentare gradualmente. All'inizio, basta trovare candele di una data dimensione. Vedere visivamente cosa si ottiene:
Ricerca di un modello, versione "1.000"
Così grande e credi nelle favole...
Quando viene attivato un modello, salviamo accuratamente i dati sull'ulteriore comportamento dei prezzi in un file, per esempio, possiamo registrare i cambiamenti minimi e massimi dei prezzi dopo un certo periodo di tempo.
Se il segnale di pattern è mostrato su diverse barre adiacenti, è meglio prendere i dati dal primo trigger. Se la serie di trigger è lunga, allora i dati del primo dovrebbero essere presi per primi, e poi i dati dovrebbero essere presi dopo la metà dell'intervallo di tempo selezionato.
Poi disegniamo le distribuzioni e calcoliamo le distribuzioni esponenziali per il movimento verso l'alto e verso il basso. A seconda della posizione di TP e SL, viene calcolato il profitto medio, naturalmente, dovremmo calcolare correttamente le probabilità e tenere conto che il prezzo può stare fermo durante la notte, per esempio.
Puoi anche usare il percentile, è più facile da calcolare, hai bisogno di più dati per evitare sorprese...
Ti ha dato una direzione dove scavare). Anche se ci sono molte cose che si possono fare....
È ovvio che è più facile con un percentile che senza percentile.
forse qualcuno ha lavorato con diverse distribuzioni statistiche di serie temporali e ha dato loro delle caratteristiche
P.S. oh-ho-ho, il forum sembra aver suggerito il link stesso, ma non ne sono ancora sicuro :)
ehhh... "cosa stai facendo lì... scavando i gaussiani? allora scava più a fondo - ce ne sono molti altri come loro..." :-)
anche se il link è abbastanza buono, almeno meglio di quelli visti qui negli ultimi due anni
ehhh... "cosa stai facendo lì... scavando i gaussiani? allora scava più a fondo - ce ne sono molti altri come loro..." :-)
anche se il link è abbastanza buono, almeno meglio di quello che abbiamo visto negli ultimi due anni
No, ho solo bisogno di scambiare non il modello in sé, ma statisticamente la direzione più probabile... così così... e più scambi ci sono meglio è, per le statistiche è sempre meglio... Poi sarò sempre in grado di vedere se il modello è previsto correttamente o se qualcosa va storto, e smettere di fare trading. Ma dato che i profitti e le perdite saranno distribuiti su un gran numero di scambi, non perderò molto se la previsione va male, dato che scambierò la decima parte di essi. E anche nella decima parte ci si può avvicinare a una probabilità di perdita di solo il 50%. Capito? Io stesso non ci sono ancora arrivato. ) Lì possiamo ottenere casualità, possiamo mescolare con competenza operazioni di acquisto e vendita e queste saranno aperte non da onde all'interno del modello, ma da quanto profitto qui e ora è possibile con ogni operazione; così anche se il modello cambia ma la probabilità all'interno del modello cambiato è approssimativamente la stessa, otterremo ancora un risultato di trading soddisfacente.