Laboratorio - analisi statistica dei grafici dei prezzi. - pagina 2
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Stiamo parlando di H1?
Sì, EURUSD H1, su grandi timeframe anche +/- 1%, su altri strumenti il quadro è diverso
Calcoleremo la deviazione dell'intensità del flusso di tick dalla media con la formula:
[Intensità di flusso] = ([Numero di tick della barra corrente] - [Numero medio di tick delle ultime 100 barre])/ [Numero medio di tick delle ultime 100 barre].
Bene, e ?
Eugene, dove prendi i tuoi dati?
Li avete controllati? Almeno sull'aggiunta del numero di zecche su diversi periodi. Una volta che mi ricordo, ho preso i dati archiviati di 15 minuti e minuti dal terminale. È apparso che la quantità di tick a 15 minuti (se parliamo di "volume") non è uguale alla somma dei tick in minuti dello stesso periodo di 15 minuti nello stesso archivio.
E tu?
Eugene, dove prendi i tuoi dati?
Li avete controllati? Almeno sull'aggiunta del numero di zecche su diversi periodi. Una volta che mi ricordo, ho preso i dati archiviati di 15 minuti e minuti dal terminale. È apparso che la quantità di tick a 15 minuti (se parliamo di "volume") non è uguale alla somma dei tick in minuti dello stesso periodo di 15 minuti nello stesso archivio.
E tu?
Non l'ho controllato, ho solo preso i dati dei tick H1 dal grafico. Ma la struttura del diagramma tick-flow di diversi segmenti è simile, cioè c'è una certa regolarità.
Vladimir:
Una volta che mi ricordo, ho preso i dati archiviati di 15 minuti e minuti dal terminale. È apparso che i tick a 15 minuti (se stiamo parlando dell'indicatore "Volume") non è uguale alla somma dei tick in minuti dello stesso periodo di 15 minuti dello stesso archivio.
Mi ricordo, ho fatto la stessa cosa e il risultato è stato davvero diverso. A quanto pare, lo disegnano come vogliono.
L'analisi dell'intensità dei flussi di zecche ha mostrato modelli coerenti su diversi intervalli di tempo - anno, mese, giorni.
Ma che dire della volatilità oraria? Scopriamolo.
Studio 2 - l'obiettivo è quello di determinare la deviazione della volatilità oraria dal valore medio a seconda dell'ora del giorno.
Definiamo il periodo del valore medio come uguale a 100 ore.
La deviazione della volatilità dalla media sarà calcolata usando una formula simile, solo che invece di tick prenderemo R = (Alto - Basso) barre H1:
R_value = ([Swing della barra attuale] - [Media delle ultime 100 barre])/ [ Media delle ultime 100 barre ].
Ora passiamo attraverso la finestra scorrevole allo stesso modo e raccogliamo i dati necessari. Elaboriamo i valori ottenuti dividendo la somma delle deviazioni di volatilità orarie per ogni ora separatamente per il numero di osservazioni.
Guardiamo i grafici dei risultati ottenuti.
Come si può vedere, la struttura dei grafici è identica a quella dello studio 1. La costanza a diversi intervalli di tempo è la stessa - tutta la storia, il mese, i giorni della settimana. Le ore più volatili sono dalle 09:00 alle 19:00 (ora del server: UTC+2, in estate: UTC+3),
Non l'ho controllato, ho solo preso i dati del tick H1 dal grafico. Ma la struttura del grafico del flusso di tick per diverse sezioni è simile, il che significa che c'è una certa regolarità.
Mi ricordo, ho fatto la stessa cosa e ha avuto davvero risultati diversi. A quanto pare lo disegnano come vogliono.
Allora perché prendete dei dati a cui non credete?
Quali ragioni vede per credere alle conclusioni che ne trae?
I grafici sono simili in termini di tick, volumi, OHLC -> attività)
Ho notato una cosa interessante; il corpo di una candela media è un po' più del 51%, cioè possiamo assumere statisticamente ovviamente) che la nuova candela chiuderà nel range di unpo' più del 51% dell'apertura)
I grafici sono simili in termini di tick, volumi, OHLC -> attività)
Ho notato una cosa interessante; il corpo di una candela media è un po' più del 51%, il che significa, statisticamente ovviamente), che la nuova candela chiuderà nel range di unpo' più del 51% dell'apertura)
Si tratta solo di identificare gli sconosciuti (su una candela non formata) min, max e colore della candela. all'interno della 'candela' il prezzo si muove lungo circa uno dei due 'pattern'.
All'interno della candela stessa si possono formare molte altre candele con gli stessi modelli...
Perché prendete dati per la ricerca a cui non credete voi stessi?
Quali ragioni vedi per credere alle conclusioni tratte da esso?
Bene, come vedi i grafici dei tick (test 1) e i grafici della volatilità (range alto - basso, test 2) sono simili, il che è logico, e quindi se la somma dei tick coincide con un timeframe inferiore o meno non è così importante. Probabilmente ... ))
Tutti possono ripetere questi esperimenti e trarre conclusioni.
È meglio discutere su come applicare le informazioni per un buon uso... o senza beneficio e può essere - è ancora più probabile che sia ;)
ancora più interessante calcolare la media del corpo, ombra inferiore e superiore
Si può fare. Ho usato un periodo degli ultimi 9 anni, più di 60.000 barre, non ho uno storico migliore, se ce l'hai per favore allega un file csv con lo storico completo che ricalcoleremo, le formule sono pronte, basta inserire nuovi dati) Così abbiamo ottenuto lo 0,44% di candlestick senza ombre, lo 0,64% senza corpi, il 3,48% senza ombra superiore, il 4,43% di candlestick senza ombra inferiore.
Queste sono le medie intraday di tutte le barre insieme in pip durante la giornata. Le righe 1,2,3 sono ombra superiore, corpo, ombra inferiore come nel grafico a barre: