Construindo um sistema comercial usando filtros digitais de baixa passagem - página 6

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código mql4

Só não deixe este tópico, há pessoas aqui que podem ajudar e muitos dos membros do fórum são tão bons quanto os professores de matemática.

 
Piligrimm:
A essência da idéia é simples, ao criar covariâncias entre um processo aleatório e um determinístico, o resultante herda características de ambos e se torna quase aleatório. E se usarmos vários processos determinísticos diferentes em suas características para covariância e criarmos covariâncias com um processo aleatório, e então selecionarmos as características mais informativas do grupo resultante usando algoritmos genéticos, e então fizermos uma previsão usando os sinais obtidos, e como resultado, subtrairmos um processo determinístico da previsão obtida, então teremos uma previsão de um processo aleatório em um resíduo, e a precisão da previsão será muito maior do que em qualquer tentativa de fazer esta previsão diretamente dos sinais.

Engraçado, mas que lembra de se puxar para fora de um pântano por um rabo de porco. Eu não estou sendo sarcástico - simplesmente não entendo. Sr. Piligrimm, poderia explicar com mais detalhes: como calcular a covariância de uma série aleatória e determinística; por qual princípio (critério) usando o algoritmo genético você seleciona as características mais informativas (e características de quê); como você restaura a série inicial assim otimizada e faz uma previsão. Qual é a base para sua reivindicação de maior precisão de tal previsão? Você pode mostrar estes resultados de previsão em comparação com a previsão direta "de frente"? Obrigado.
 

O sistema de Kravchuk, em minha opinião, não é notável em si mesmo. Ele é construído sobre o modelo "padrão" de sinais indicadores interpretativos.

Sua peculiaridade, que estimulou o desenvolvimento do método de análise do mercado financeiro de uma forma que já conhecemos, é a introdução dos indicadores não-padronizados nele.

Mas agora está claro que o autor (e não apenas ele) deste tópico está procurando a variante mais aceitável da análise espectral das séries temporais. O tema é sem dúvida necessário e muito interessante, mas requer habilidades suficientes nesta área.

Portanto, teremos que esperar pelos homens cultos

 
Piligrimm:
A essência da idéia é simples, quando se cria a covariância de um processo aleatório ...
Com uma mensagem como esta, só se vê a essência mais simples da idéia: dizer muito e não entendê-la, sem dizer nada.
 
Proponho apresentar idéias sobre métodos de transição de filas para estatísticas. Posso verificá-las e colocar na EA os filtros obtidos nesta ou naquela pesquisa. O objetivo final da cooperação é obter o algoritmo de transição correto.
E todo o resto (filtros + EA) já é uma questão de técnica. Em princípio, eu não me importo de ajudar.
 
há pelo menos 5 opções
 
Integer:
há pelo menos 5 opções

Vamos considerar tudo passo a passo e verificar. Eu apenas vejo nesta idéia um grande sentido, pois até mesmo uma análise espectral de séries não estacionárias em áreas próximas (longe condicionalmente) a estacionárias dá resultados.... Eu faço o backtest e monitoro 2 sistemas na vida real
 
Eu meio que não disse que estava. Eu não estou tentando obter informações de quem você é. Eu mesmo tenho 2 graus + estudos de pós-graduação + trabalho em integrais elípticos em revistas científicas sérias + trabalho no campo do magnetismo etc. Eu não defendi minha dissertação somente porque não achei conveniente perder meu tempo e fui para o Canadá. É simplesmente mais fácil trabalhar como parte de uma equipe, pois você sempre precisa de uma visão externa.
 
mql4-coding писал (а): Proponho apresentar idéias sobre métodos para a transição de séries para estacionárias.
A questão principal é o critério da estacionaridade da série. Não um homebreu, mas um bem fundamentado. Tantas vezes quanto tentei em fóruns, inclusive em mecânicas, ainda não ouvi a resposta. Fiquei com a impressão de que tal critério, que é geralmente aceito, supostamente não existe. Estou pronto para ouvir variantes, pois não acredito que tal critério não exista. O tema é muito quente.

P.S. Para começar, por exemplo, com a pergunta mais simples: como é possível estabelecer a estacionaridade no sentido fraco para algumas séries, que é, digamos, uma constante estatística com m.o. = 0 (desculpe pela terminologia pobre, pois não sou especialista em estatística)?

É óbvio (para mim) que o m.o. por si só não é suficiente para estabelecer sua estacionaridade no sentido fraco. Também é necessário conhecer sua s.r.o. Isso significa que se a s.r.o. da série real for igual a 0,5, o critério que se baseia na s.r.o. não deve exceder 0,03, rejeitará a estacionaridade da série estudada com uma certa probabilidade elevada, certo? mql4-coding, ajuda, eh?
 
Mathemat:
mql4-coding escreveu (a): Proponho apresentar idéias sobre métodos para a transição das linhas para as estatísticas.

A questão principal é o critério de estacionaridade da série. A questão principal é o critério de estacionaridade de uma série. Quantas vezes eu tentei nos fóruns, incluindo mechmatyans, - a resposta não foi ouvida. Fiquei com a impressão de que tal critério, que é geralmente aceito, supostamente não existe. Estou pronto para ouvir variantes, pois não acredito que tal critério não exista. O tema é muito quente.



P.S. Para começar, por exemplo, com a pergunta mais simples: como é possível estabelecer a estacionaridade no sentido fraco para algumas séries, que é, digamos, uma constante estatística com m.o. = 0 (desculpe pela terminologia pobre, pois não sou especialista em estatística)?



Obviamente (para mim), m.o. por si só não é suficiente para estabelecer sua estacionaridade no sentido fraco. Também é necessário conhecer sua s.r.o. Isso significa que se a s.r.o. da série real for igual a 0,5, o critério que se baseia na s.r.o. não deve exceder 0,03, rejeitará a estacionaridade da série estudada com uma certa probabilidade elevada, certo? mql4-coding, ajuda, eh?

Na minha opinião, a seqüência decrescente da média (sko) é (pode ser) uma estimativa da previsibilidade da série. A seqüência decrescente da variância da média. Ou seja, o sko deve estar diminuindo. Por exemplo, se considerarmos um canal de regressão linear, então o sko diminuirá nele. Eu também posso pensar e de alguma forma inserir o critério Hearst na estimativa de séries (não tenho certeza). Honestamente, não comecei a partir da definição de estacionariedade de séries, mas considerei-a não estacionária no início :-) e estava procurando maneiras corretas de sua análise. Mas talvez você esteja certo e eu deva começar
Pensarei sobre isso amanhã e formularei critérios de estacionaridade com fórmulas.
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