Construindo um sistema comercial usando filtros digitais de baixa passagem - página 13
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Talvez eu não tenha colocado com precisão, 81 é um nível (nível de decisão) que, se quebrado dentro de 4 horas (em qualquer direção), indica que é 95% provável que seja causado por algo que não seja ruído. E este conhecimento pode ser usado de diferentes maneiras. Embora ...
Bem, sem conhecer as características do sinal ruidoso, não há nada a ver com o conhecimento das diferenças que vão além do ruído :)
Não, as séries originais são diferentes, e a transformação em sua versão é tão não-estacionária quanto foi, mas é difícil provar matematicamente que o retorno leva à estacionaridade, mas acho que você pode, caso contrário um matemático não aceitará uma prova oca e visual. Preciso de alguma ajuda para isso, mas acho que serei capaz de fazer isso. Acho que posso fazer isso até o fim de semana.
Não, as séries originais são as mesmas, são as mesmas séries de preços.
ao Vento Norte
Можно не просто МА а набор заранее расчитанных цифровых фильтров. Возможно, что эти самае экстремумы не сильно "гуляют" по шкале.
Além disso, essas peculiaridades dos castiçais não dão muita esperança de precisão, portanto...
Deve-se notar, mas os extremos do espectro, se a memória me serve corretamente, não eram muito "flutuantes", e eu tinha que verificá-los uma vez por semana mais ou menos.
para Matemática
Foi uma espécie de brincadeira. Eis o que foi dito: :о)
Esse não é o ponto principal. Não sou muito matemático, mas digamos que você encontrou uma boa maneira de converter um processo não estacionário para um estacionário. Então, e agora? O que isso lhe dará? A capacidade de prever? novamente o que, de prever, um processo estacionário? E por que você gostaria de prever um processo que existe (neste caso), apenas em sua imaginação? Como você então seguirá para o processo "real"?
A distribuição Hi-Lo deve certamente ser diferente da distribuição de retornos, pois é algo bastante semelhante à distribuição de retornos máximos. Finalmente, não ficarei muito chateado se Prival mostrar de forma convincente que os retornos são altamente não-estacionários.
O que há de errado com tal idéia do teste de estacionaridade - já que testes famosos parecem assumir a priori algum modelo do processo: pegue toda a população (digamos, os mesmos 14 mil pontos), calcule seu PDF ("global"). Em seguida, coletamos amostras aleatórias dentro do processo de comprimento suficiente (digamos, 1000 pontos cada, e não necessariamente indo em série, de modo que encontramos imediatamente cicliciidades, se houver), calculamos para cada seu pdf ("amostra") e então olhamos o desvio da amostra p.d.f. do global em algum sentido (digamos, o integral do quadrado da diferença entre pdf e PDF).
Após a coleta de estatísticas (digamos, 1000 amostras), construímos uma distribuição de erros, e a usamos para tentar julgar quão estacionário é nosso processo. Parece que este procedimento foi projetado para detectar a estacionaridade no sentido estrito (em todos os pontos). Parece ser fácil adaptá-lo à estacionaridade em um sentido amplo.
2 grasn:
Não, meu objetivo é diferente. Eu quero criar histórias sintéticas de alta qualidade por conta própria (com base em algo estacionário). Quero carregá-los em um testador e testar a estratégia, variando não os parâmetros do sistema, mas as histórias. Ao mesmo tempo, terei tantos dados históricos, não muito diferentes dos dados reais por características principais como eu preciso, mesmo que seja um bilhão de amostras. E a confiabilidade dos testes deve crescer por uma ordem de grandeza (embora o que seja uma ordem em comparação com a confiabilidade quase zero?).
P.S. Sim, eu fiz asneira com o teste de estacionaridade. Esqueci completamente da ACF...
Legal. Bem, tome como base uma série, que já está estacionária por definição (se você pesquisar - há muitos), por que você precisa destes critérios????
Aqui, eu inventei mais uma variante: por que não tomar a geração em série de ziguezagues, onde cada elemento y = a + b * x, parâmetros a, b, N (comprimento do segmento) você define "aleatoriamente". Além disso, você impõe barulho. As distribuições necessárias podem ser "procuradas" a partir de ziguezagues reais. O que há de errado com isso?
A propósito, existem simplesmente métodos prontos de geração de sinais por distribuição de um determinado tipo.
Em resumo, qual é o principal problema? Eu realmente não entendo como tais séries serão úteis para você testar o Expert Advisor - mas isso será demais para você.
Infelizmente, não posso avaliar a profundidade de toda a idéia, E o objetivo? A única maneira de obter uma série estacionária é remover todas as tendências. OK, pegue o MA em movimento, subtraia-o do preço e obtenha uma boa aproximação da estacionaridade. Você pode encontrar a janela ideal de MA ao estimar as distribuições resultantes. Se você não se lembra da curva MA, não há como reconstruir a série original. Você pode dividir a série inicial em segmentos e remover tendências localmente; você pode fazer muitas coisas.
Parece-me que é mais fácil pegar uma série estacionária pronta com os parâmetros necessários e restaurar "qualquer coisa" em sua base. Embora, como escrevi acima "não posso estimar a profundidade de toda a idéia", talvez eu esteja errado e a série "nativa" deva ser restaurada.
PS: Eu acho que o principal problema é como gerar não estacionário. :о(
E eu gostei da minha idéia (você não pode se elogiar :o):
Sergey, aqui está o link que coloquei para Prival: https://forum.mql4.com/ru/9358/page6#51829, meu segundo post na página. Confira e você. Perguntas e sugestões são bem-vindas.
Não tenho tanta certeza sobre a série estacionária ali (por que MA e não regressão?). É por isso que precisamos de um teste de estacionaridade adequado.