uma estratégia comercial baseada na Teoria da Onda de Elliott - página 283

 
<br / translate="no"> Comecei a escrever fórmulas para interpolação de séries temporais em geral por polinômios de grau n e você sabe, Yura, o que consegui como resultado? - A expansão da série Taylor (RT) nas proximidades de algum ponto! Fiquei surpreso com minha genialidade :-) e depois de pensar um pouco, cheguei à conclusão de que deveria ser assim. Afinal, na verdade, RT é uma aproximação à função inicial em um ponto, adicionando polinômios de potências mais altas e mais baixas com pesos menores e menores, cujo comportamento modelo do primeiro, segundo, ..., n-1 derivados. Por definição, este aparelho pode ser usado se a série inicial for lisa, ou seja, se forem definidos e existirem derivados até n-1. A BP de instrumentos financeiros não pertence à classe de suavidade, portanto não podemos aplicar a decomposição RT ou, o que é o mesmo, usar a extrapolação por polinômios.
A propósito, a suavidade da série nada mais é do que a positividade da CA! Ou seja, é mais provável que a série continue o movimento iniciado do que mude de direção. Sim, é isso mesmo! Parece que precisamos criar uma seção de matemática no estudo de funções e métodos de análise NÃO suaves...


Informações para reflexão. Uma transformação wavelet pode ser aplicada a qualquer BP. A imagem wavelet resultante torna possível reconstruir com qualquer precisão o VR original. Uma imagem wavelet (com uma conhecida escolha de função de transformação wavelet) é contínua e infinitamente diferenciável.

Talvez eu fosse analfabeto e não me expressasse corretamente em algum lugar. Mas o significado é correto.
 
para Andre69
Finalmente há uma janela de tempo livre e eu quero continuar o post sobre as ondas.

Que beleza!
A primeira foto parece um mergulho em uma escala cada vez menor de mudança de preço - uma espécie de microscópio digital com ampliação variável:-) Penso que um mapa muito semelhante (se não o mesmo) pode ser obtido subtraindo em cada etapa da série BP original, obtida influenciando-a com uma suave diminuição da largura de banda do filtro...
 
Sim, a imagem é boa. De fato, a fragilidade do mercado é apresentada de forma textual. Eu também o vi pessoalmente como uma ilustração do desequilíbrio do mercado. O problema, entretanto, é que na história vemos claramente estruturas repetidas para muitas representações diferentes (pelo menos os mesmos canais). Mas em tempo real, quando a estrutura é identificada, geralmente é impossível julgar de forma confiável seu destino futuro.
 
E aqui está o primeiro resultado do processamento VR por um algoritmo que não tem nada a ver com a transformação wavelet (ver post acima)! Para comparação, à direita, aqui está a foto de Andre69:



Eu diria que a partida é satisfatória. A propósito, o código em MathCad contém APENAS a fórmula de recorrência para VLF - 10 linhas e isso é tudo, enquanto o tempo de contagem é de 1 segundo.
É agradável, que os resultados recebidos por métodos absolutamente diferentes sejam semelhantes.
 
Outra foto.
Uma fina estrutura da mesma BP (região de alta freqüência).
 
Esta é a impressão que emergiu da soma das imagens: existe uma estrutura regular em uma determinada faixa de freqüências. A desordem domina tanto em alto quanto em baixo demais. Será que esta é uma propriedade desta seção da BP ou do mercado em geral?
 
Esta é a impressão que emergiu da soma das imagens: existe uma estrutura regular em uma determinada faixa de freqüências. A desordem domina tanto em alto quanto em baixo demais. Será que esta é uma propriedade desta seção da BP ou do mercado em geral?

Penso que a estrutura regular emerge com o atraso temporário de uma grande injeção de capital. Este processo é gradual e causa uma perturbação do mercado local regular.



Esta é uma estrutura ainda mais fina (minutiae). No eixo vertical é a janela da média e no eixo horizontal é a barra de minutos atual.
 
Penso que uma estrutura regular emerge do atraso temporário de uma grande injeção de capital. Este processo é incremental e causa uma perturbação do mercado local regular.

Eu tinha uma teoria diferente - talvez seja uma "janela adiabática"?
 
ao Neutron

<br / translate="no">.
para Andre69
...Antes de tudo, você está diferenciando a faixa de preço. Ao fazer isso, não se esqueça de jogar fora um bom pedaço dos harmônicos de baixa e média freqüência da faixa! Para as estatísticas, é claro, esta abordagem é sensata. Mas será que não estamos aqui a salpicar o bebé com a água?


Ao diferenciar, as informações sobre o componente de baixa freqüência do sinal não são perdidas. De fato, após a integração das séries residuais, obtemos a série cronológica original com todas as tendências mais algumas constantes. Portanto, a residualização da série original por diferenciação é bastante correta do ponto de vista matemático. Aqui, no entanto, há outra armadilha: ela gera uma falsa correlação de amostras vizinhas, mas essa é uma história à parte.
Caso contrário, Andre69, concordo com você. E obrigado por respostas informativas.


Concordo, não perdemos informações, mas as distorcemos muito. Foi neste sentido que me expressei. Na verdade, a diferenciação é a aplicação de um filtro de alta passagem para uma série. Os harmônicos inferiores são muito recortados. O componente constante... Para o inferno com isso, não precisamos disso. Mas o resto... Dei outra olhada nos espectros (Fourier e wavelets) da série de preços e seus derivados. Como diz o ditado - sinta a diferença...
Caso contrário, eu concordo.
 
ao Neutron

Para Andre69
Finalmente há uma janela de tempo livre e eu quero continuar o post sobre as ondas.

Que beleza!
A primeira foto parece um mergulho em uma escala cada vez menor de mudança de preço - uma espécie de microscópio digital com ampliação variável:-) Penso que um mapa muito semelhante (se não o mesmo) pode ser obtido subtraindo, a cada passo, da série BP original, a série obtida expondo-a a uma LPF de largura de banda suavemente decrescente...


Que bom que você gosta!

O que você descreve a seguir é outro método wavelet (diferente em detalhes, mas basicamente correto). É chamada de transformação wavelet não dizimada com um algoritmo de trous.

Parabéns por sua descoberta!
Razão: