Dalla teoria alla pratica - pagina 525
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No, non si può usare un crawler per valutare quanto è cambiato il mercato.
Si può solo valutare quanto i nuovi errori di previsione hanno cambiato la previsione rispetto ai vecchi errori.
Cioè, SSA non dice nulla sulla correttezza della previsione, la differenza di SSA ci dice solo la differenza di errori. Dove andrà il mercato, alla SSA non interessa affatto.
Senza la stima dell'errore di ogni SSA, la vostra differenza è sospesa in aria, non ha nulla su cui basarsi.
Lo so da molto tempo, ma ho speranza, quindi sto pensando dove altro guardare :)) Voglio eseguire la matrice di covarianza sulla storia e analizzare quanto sono grandi le differenze in essa - e improvvisamente dicono in teoria che il prezzo tiene conto di tutto e così via ))))
Non so, mi sembra che se Alexander non è arrivato alla fine - niente può salvare questo approccio. Prevedere il vagabondaggio casuale è difficile, e valutare i suoi stati immaginari :)
Qui, in aggiunta al mio post sopra, in particolare la parte dell'aneddoto... Ad essere onesti, c'è qualche illusione che la regolarità nei grafici dei prezzi sia solo quella di non ripetere i suoi stati precedenti. In SSA avrò tempo, farò un insieme di tutte le matrici di covarianza possibili e cercherò di analizzarle per non ripetere in stati vicini, cioè le matrici dovrebbero alternarsi in ordine non ripetitivo
forse in serata ripulirò il codice da SSA e lo posterò, il codice è solo un port da Matlab, non mi aspettavo, ma Alglib è molto utile per portare rapidamente tali cose ha fatto come esempio a me stesso per imparare, può anche aiutare qualcuno a capire, ecco Matlab SSA allegato
Evidenzierò la domanda separatamente:
Su quale funzione fare una regressione, in modo che il suo ultimo punto sia al centro del canale dei prezzi?
Ho bisogno di una funzione, come un polinomio, che possa gestire sia lo zigzag che il mezzo cerchio (come potete vedere dagli esempi, il polinomio non può gestire questi temi).
(La figura di Maxim Dmitrievsky non può essere ancora considerata, non si adatta alla teoria che il prezzo è un canale di trading che segue una certa traiettoria. questa figura è un canale di trading con un'espulsione alla fine, può essere considerata più tardi).
Altri esempi di funzioni non lineari sono funzioni esponenziali, funzioni logaritmiche, funzioni trigonometriche, funzioni di potenza, funzioni gaussiane e curve di Lorenz.
Bene Smokchy, hai fatto emozionare tutti con le tue foto! ))
Bene, e un po' di psicologia per misurare il successo della ricerca del Graal, è piaciuto il video, apparentemente la ragazza sembra naturale e convincente
E un po' di psicologia per valutare se la ricerca del Graal ha successo, mi è piaciuto il video, apparentemente la ragazza sembra naturale e convincente
Potresti far nascere un bruco di notte con quegli occhi.
un po' di psicologia per misurare il successo della ricerca del Graal, è piaciuto il video, apparentemente la ragazza sembra naturale e convincente
La ragazza è intelligente-giovane che vede l'invisibile per molti.
Bene, se la psicologia interessa, la ciliegina sulla torta...
beh, se la psicologia è interessante, la ciliegina sulla torta, per così dire...
Il 30° minuto del film è il più interessante), ma bisogna guardarlo tutto per capirlo.
Ti hanno già detto che è un passatempo inutile.
Finché non hai speso il tuo tempo, non capisci.
Come fare la regressione in Excel.
Utilizzando la funzione Data/Solution Finder.
Nella tabella allegata:
la prima colonna è il numero della n/a.
la seconda colonna è la serie temporale.
Il terzo è una funzione (in questo caso, un polinomio).
Il quarto è l'ANC. il valore della serie temporale meno il valore della funzione, e al quadrato.
nelle celle rosse è la somma sulla colonna blu, cioè la somma dei quadrati delle deviazioni.
nelle celle viola sono i coefficienti da applicare.
La funzione polinomiale è y=ax2+bx+c
dove x è il valore delle coordinate sull'asse x. colonna arancione. da 0 a 201.
y sono i valori delle coordinate sull'asse y che il polinomio scelto avrà.
a,b,c sono i coefficienti che andremo ad adattare.
In Excel, la formula sarà così =a*A1^2+b*A1+c. Cioè, sostituiamo i valori della colonna A al posto delle X (vedi la colonna verde).
Per trovare i coefficienti della funzione, clicca su "Data" e poi su "Find Solution".
Nel menu che si apre selezionare:
Imposta la cella di destinazione (la cella rossa nella nostra tabella),
ad un valore minimo,
Cambiare le celle (celle viola nella nostra tabella).
e poi fare clic su Esegui.
Cioè, minimizziamo i quadrati delle deviazioni delle serie temporali dalla funzione.
Prova a mettere le tue funzioni nella colonna verde.
funzioni esponenziali, funzioni logaritmiche, funzioni trigonometriche, funzioni di potenza, funzione gaussiana, curve di Lorenz, altre...
Ilproblema rimane lo stesso, l'ultimo punto di questa funzione deve essere al centro del canale dei prezzi (sia per lo zigzag che per il mezzo cerchio).
...
Cioè, minimizziamo i quadrati delle deviazioni della serie temporale dalla funzione.
Prova a mettere le tue funzioni nella colonna verde.
funzioni esponenziali, funzioni logaritmiche, funzioni trigonometriche, funzioni di potenza, funzione gaussiana, curve di Lorenz, altre...
Ilproblema è lo stesso: devi trovare una funzione il cui ultimo punto sarà al centro del canale del prezzo (sia per le figure a zig zag che per quelle a mezzo cerchio).
Interessante. In primo luogo, è impreciso, non minimizziamo i "quadrati", ma la "somma dei quadrati". In secondo luogo, se si vuole dare maggior valore agli ultimi punti, lo si fa semplicemente, nella somma minimizzata si prendono non solo i quadrati, ma i quadrati pesati, cioè moltiplicati per alcuni coefficienti di ponderazione positivi. I loro valori alla fine della matrice dovrebbero essere più grandi, e all'inizio - più piccoli. Per esempio, per un numero di punti i da 1 a n, i pesi uguali a q^(n-i) con q < 1, danno i quadrati dei moltiplicatori di deviazione simili ai pesi dei corsi in una media mobile esponenziale. Spesso la loro somma è anche fatta uguale a uno, se vogliamo confrontare diverse approssimazioni per il valore della minima somma ponderata dei quadrati di deviazione.
E qual è il "centro" per un canale curvilineo i cui confini sono descritti da diversi tipi di formule? O almeno per la prima variante, da funzioni esponenziali?
Se è semplicemente il punto medio del segmento dal penultimo valore della serie all'ultimo, allora è sufficiente rendere molto grandi i pesi di deviazione negli ultimi due punti della serie. O ancora più semplice, trovare questo mezzo e basta.
Avete bisogno di altri requisiti per le deviazioni, altrimenti il problema è sottovalutato.
A cosa serve calcolare il "centro" nell'ultimo punto?