Dalla teoria alla pratica - pagina 463
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Abbiamo bisogno di una misura della "memoria" - un valore numerico specifico della dipendenza degli incrementi di prezzo l'uno dall'altro nella finestra temporale scorrevole.
Questo permette di affermare se la somma degli incrementi in quella finestra forma un numero appartenente alla distribuzione gaussiana o no.
Infatti, l'ACF è il Graal, gente! Mostra se siamo in una tendenza o in una zona piatta...
Devi solo imparare a calcolarlo correttamente, che è quello che sto facendo ora...
Non si vede, e la definizione di un flat non è così difficile come sembra, un flat avverrà dopo che il prezzo è passato nell'arco della giornata più del solito, sarà laterale, quelli che "partecipano alla teoria del complotto" diranno più tardi che il prezzo stava rincarando i volumi in questo giorno... in generale, non importa, è il modo in cui funziona il mercato - il prezzo è passato più della media del giorno (sommando le spalle ZZ all'interno del giorno, questo importo è spesso ripetuto), poi la notizia o qualche altro evento e ci sarà un grande movimento di prezzo
calcolare correttamente l'ACF, qui
https://www.mql5.com/ru/forum/117837/page2#comment_3137982
qui https://www.mql5.com/ru/code/9930
E non è il calcolo, è l'analisi, che sia l'ACF, cioè bisogna decidere cosa succede dopo - quando e dove?
non si vedrà, e la definizione di un flat non è così complicata come sembra, un flat sarà dopo che il prezzo è passato più del solito all'interno della giornata, sarà un movimento laterale, quelli che "partecipano alla teoria della cospirazione" diranno poi che era il prezzo che stava avvolgendo i volumi in quel giorno... in generale, non importa, è il modo in cui funziona il mercato - il prezzo è passato più della media del giorno (sommando le spalle ZZ all'interno del giorno, questo importo è spesso ripetuto), poi la notizia o qualche altro evento e ci sarà un grande movimento di prezzo
calcolare correttamente l'ACF, qui
https://www.mql5.com/ru/forum/117837/page2#comment_3137982
qui https://www.mql5.com/ru/code/9930
E non è il calcolo, ma l'analisi, sia l'ACF, cioè si deve decidere cosa succederà dopo - quando e dove?
Nel mio TS, quando il prezzo lascia il canale della probabilità di fiducia e il valore ACF < 0 in quel momento nel tempo, ci sarà il più inequivocabile "ritorno alla media".
Non proprio. L'ACF in questo caso è semplicemente la classica convoluzione di qualsiasi segnale su qualche segmento limitato con la sua copia.
Non c'è niente di insolito in questo, né c'è motivo di farsi prendere dal panico.
Da quante variabili dipende l'ACF è irrilevante.
Hai ragione sulla terminologia. QF è la correlazione di due processi e ACF è il suo caso speciale quando sono lo stesso processo (la stazionarietà non c'entra).
Il problema è questo: data una singola realizzazione di un processo (la nostra serie di prezzi) l'approssimazione di campionamento per ACF avrà senso solo se il processo è stazionario. In questo caso l'ACF sarà ovviamente una funzione di una variabile.
Tutto si aggiunge a qualcosa, non importa quanto conti.
Non sempre. Genera un grande campione con una distribuzione di Cauchy e calcola la sua media. A cosa convergerà all'aumentare della dimensione del campione?
Risposta: niente, perché per la distribuzione di Cauchy non c'è aspettativa.
menzionato nel topic la necessità di una funzione di autocorrelazione su più di un parametro, questo è già uno studio sul campo, dubito che una funzione discreta su una scala temporale (serie di prezzi) abbia senso da considerare sul campo
Per i processi casuali l'ACF è una funzione di due variabili. Dipende solo da una variabile per i processi ampiamente stazionari.
Non sempre. Genera un grande campione con una distribuzione di Cauchy e calcola la sua media. A cosa convergerà all'aumentare della dimensione del campione?
Risposta: niente, perché per la distribuzione di Cauchy non c'è aspettativa.
Stavo parlando della teoria dei numeri, non di una distribuzione particolare, ci sono molte regolarità nella teoria dei numeri, ma tutte appaiono con un gran numero di dati analizzati, sono consapevole che ci sono serie non convergenti e così via
bene e pensare, ci sono metodi matematici che permettono di passare da una serie non stazionaria a sequenze stazionarie, ora non voglio google, ma ho letto di reti neurali di formazione, che insegnano NS probabilità, ma non P(A)=1 o P(A)=0, ma i modelli più "liscia" - formazione cotangente, e ottenere valori dall'uscita della cotangente NS passare al valore calcolato della probabilità
qui nel forum c'è un articolo chiamato BOX-COX REFORMATION, se lo cerchi su Google puoi trovare altri metodi di trasformazione, non l'essenza - ma applicare ai dati di mercato qualsiasi dispositivo matematico direttamente e sperare di ottenere un modello, imho, è una strada verso il nulla - non c'è né periodicità né stazionarietà nelle serie di prezzo, mentre l'intera analisi matematica si basa su queste "due balene"
Bene, la variante della ricerca con l'aiuto di qualsiasi strumento matematico è che si possono studiare solo le regolarità statisticamente ripetute, ma ahimè, non sono molto numerose nei mercati.
Per i processi casuali l'ACF è una funzione di due variabili. Dipende da una sola variabile per i processi stazionari in senso lato.
Qual è la seconda variabile nel vostro ACF?
Nel mio TS, quando il prezzo lascia il canale della probabilità di fiducia e il valore ACF <=0 in quel momento nel tempo, ci sarà il più inequivocabile "ritorno alla media".
Ok, il ritorno alla media è cosa, il prezzo medio?
Ok, il ritorno alla media è cosa, il prezzo medio?
L'aspettativa di entrambi gli incrementi e la somma degli incrementi è strettamente =0. Non lavoro con prezzi netti, mash-up e simili sciocchezze. Solo con incrementi.
Ma, non impongo il mio TS - ahimè, finora profitto per 5 mesi di trading =+5%... Triste...
Ecco perché sono come un leone ferito che si aggrappa a ACF.
quale sarebbe la seconda variabile nel vostro ACF?
Tempo, come il primo. Qui sembra dire tutto.
L'aspettativa di entrambi gli incrementi e la somma degli incrementi è strettamente =0. Non lavoro con prezzi puri, mash-up ecc. Solo con incrementi.
Ma, non impongo il mio TS - ahimè, finora profitto per 5 mesi di trading =+5%... Triste...
Ecco perché sono come un leone ferito che si aggrappa a ACF.
Ancora una volta, l'ultima.
1. KF-AKF è una funzione, non un numero.
2. KF-AKF non dice assolutamente nulla sui punti attuali e futuri nel tempo, ma solo sulla media del campione.
3. L'applicazione di KF-AKF a piccoli campioni è una totale assurdità. Cioè, niente di niente.
Non partecipo più a questa discussione).
Abbiamo bisogno di una misura della "memoria" - un valore numerico specifico della dipendenza degli incrementi di prezzo l'uno dall'altro nella finestra temporale scorrevole.
Questo permette di affermare se la somma degli incrementi in quella finestra forma un numero appartenente alla distribuzione gaussiana o no.
Infatti, l'ACF è il Graal, gente! Mostra se siamo in una tendenza o in una zona piatta...
Dobbiamo solo imparare a calcolarlo correttamente - è quello che sto facendo ora...
Alexander, dividere il trend globale in sezioni trend e flat può essere un vicolo cieco, perché anche se riesci a dividerli, il TS trend ucciderà il TS flat e viceversa, e come risultato, farai trading a 0, come adesso.