Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Прочел статью, но вставить комментарий не сумел, наверное, прав мало. Поэтому замечание пишу здесь. Оно касается только этих слов статьи:
Корреляции этих функций и их производных равны нулю.
R(cos(x), sin(x)) = 0 (7)
R(cos(x), -sin(x)) = 0
Поэтому использование первой производной от индикатора является в общем случае хорошим кандидатом на рассмотрение в качестве дополнительного независимого индикатора.
Конец цитаты.
Замечание: Синус и косинус связаны условием Sin^2+Cos^2=1 и просто вычисляются друг из друга, они сильно зависимы. Условия теоремы Байеса требуют именно независимости событий, некоррелированности недостаточно.
По существу вопроса, честно говоря, я не понимаю, зачем нужно привлекать теорию статистического вывода. Думать, являются ли показания индикаторов или их сигналы событиями или нет, имеем ли мы дело с реализациями случайной величины или случайного процесса и пр. Все равно ведь придется по истории котировок проверять результат. Сама проверка и будет обоснованием, без привлечения формул. Какая разница, насколько показатели зависимы. Например, часто встречаются рекомендации проверять сигналы от пересечения двух скользящих средних по поведению третьей, с большим периодом. Разработанная в статье среда проверки разных индикаторов могла бы дать прямой ответ на вопрос, есть ли от этого эффект и какой.
Поэтому использование первой производной от индикатора является в общем случае хорошим кандидатом на рассмотрение в качестве дополнительного независимого индикатора.
Независимым от чего?