Değişken piyasa parametreleri - sayfa 3
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
"Uygun fiyat" etrafında bir düzenlilik - dalgalanma bulduğum söylenebilir, şimdi uygun yöntemi seçiyorum.
Uh-huh... ancak şimdi gerçek fiyata göre gecikti ve bunu teklifin sağ kenarında güvenilir bir şekilde belirlemenin bir yolu yok. Gecikme ölçeğindeki kaçınılmaz tahmin hatası nedeniyle geçmişten tahmin etmek mümkün olmayacaktır.
Durağanlığın varlığına dair tüm kanıtları güvenle kaçırdınız
Bu resim var:
Hangi teknik böyle bir diziyi tahmin edebilir?
Birisi bunu bir deney için sinir ağına koyabilir mi?
Bu özelliği nasıl elde ettiniz?
uzun zaman önceydi, dalgacıklarda ne aradığımı gerçekten hatırlamıyorum, elimde olanı ekledim
Bu özelliği nasıl elde ettiniz?
MathSin (2*Pi/(15+0.05*i)*i)
uzun zaman önceydi, dalgacıklarda ne aradığımı gerçekten hatırlamıyorum, elimde olanı ekledim
teşekkürler
Ve şimdi meslektaşlarım, beni eleştirin.
Herhangi bir ekstrapolasyonun, zaman serisinin (TS) seçilen yönü "takip etme" özelliğine sahip olduğunu ima ettiğini savunuyorum. Gerçekten de, n'inci dereceden bir polinom ile bir adım önde tahminde bulunarak, en azından bu adımda orijinal serinin birinci türevinin, ikinci ... n-1'in DEVAMLILIĞINI varsayıyoruz ... yol açıyorum? Birinci türevin yarı kalıcılığı, seçilen zaman çerçevesinde (TF) VR'nin pozitif otokorelasyon katsayısından (CA) başka bir şey değildir. Brown tipi VR'ye ekstrapolasyon uygulamanın anlamsız olduğu bilinmektedir. Niye ya? Evet, böyle bir serinin CA'sı aynı şekilde sıfıra eşittir! Ama sonuçta, negatif KA'ya sahip VR'ler var... onlara ekstrapolasyon uygulamak basitçe yanlıştır (eğer haklıysam) - fiyatın tahmin edilen yönün tersi yönde gitmesi daha olasıdır.
Ve bir şeyler atıştırmak için: Forex piyasasındaki hemen hemen tüm VR'lerin negatif bir otokorelasyon işlevi vardır (bu, KA'dan her türlü zaman dilimi için oluşturulmuş bir işlevdir) - bu tıbbi bir gerçektir! İstisnalar, küçük zaman dilimlerindeki bazı para birimi araçları ve Sberbank ve RAO EU'nun haftalık zaman dilimlerindeki hisseleridir. Bu, özellikle, hareketli ortalamaların çalışmasına dayanan modern TS pazarındaki çalışamazlığı açıklar - aynı ekstrapolasyon girişimi.
Yanılmıyorsam dalgacıklar, a priori, işlevlerini doğru bir şekilde yerine getiremeyecekleri bir alanda kendilerini bulurlar.
Anladığım kadarıyla, piyasanın bir Brown hareketi olduğu "dünya görüşüne" bağlısınız?
Ama sonuçta, insan çıkarları açısından bakmaya çalışmak mümkündür. Büyük oyuncular var - piyasayı hareket ettiriyorlar, likidite kısıtlamaları var (bir anda büyük miktarda çekemezsiniz), döngüler var: mali yıl, üç aylık raporlar, borsaların açılışı, haber arka planı ve yakında. vb.
Bu arada, bu konularda görüşlerinizi öğrenmek isterim:
http://www.onix-trade.net/forum/index.php?s=c04e226e5521ed472b8d31770b40832b&showtopic=47&view=findpost&p=5267
http://www.chronos.msu.ru/RREPORTS/mikhailovsky_biol_vremya/mikhailovsky_biol_vremya.htm
nötron :
Ve bir şeyler atıştırmak için: Forex piyasasındaki hemen hemen tüm VR'lerin negatif bir otokorelasyon işlevi vardır (bu, her tür TF için CA'dan oluşturulmuş bir işlevdir) - bu tıbbi bir gerçektir!
Bu açıklamanızı ilk okuyuşum değil, ama hiç kanıt görmedim. Gördüğüm tüm ACF'ler normal ACF'lerdir. Negatif bir ACF ne anlama geliyor ve neden pozitif olandan daha kötü? Bazı alıntılarla ilgili bir örnek vermem mümkün mü, böylece tekrar edebilirim.
Bazı alıntılarla ilgili bir örnek vermem mümkün mü, böylece tekrar edebilirim
Yapabilir.
Zaman Serilerinin bitişik okumaları arasındaki çift korelasyon katsayısını arayacağız. Seçilen TF için -1 ile +1 arasında bir katsayıya sahibiz. Sıfırdan küçük bir katsayı değeri, okumalar arasında kalıcılık karşıtı, sıfırdan fazla - bu TF'de kalıcılık, sıfıra yakın - buradan çıkın! Buna karşılık, kalıcılık, bu enstrümanın seçilen TF'deki eğiliminin/geri dönüşünün bir göstergesi olarak hizmet eder. VR'nin son özelliği, yeterli TA göstergelerinin kullanılmasına izin verir.
Korelasyon katsayısı, bir n-sayım penceresindedir. Bu durumda, 2010 yılı için dakikalar kullanılmış ve inceltilerek 1 dakikadan 100 dakikaya kadar yapay TF'ler oluşturulmuştur. n maksimum olarak alındı (yılda kaç okuma). Her TF için bir korelasyon katsayısı bulundu ve bu değerin TF'ye bağımlılığının bir grafiği çizildi. Yukarıdaki bir alıntıdaki bu bağımlılığı kastetmiştim.
Şek. çeşitli araçlar için çeşitli zaman dilimlerinde çift korelasyon katsayısının bulunan bağımlılıkları verilmiştir. Hemen hemen her yerde katsayının negatif olduğu görülebilir, bu da fiyatın bozulmadan sonra orijinal değerine dönme eğilimini gösterir. Bu özellik, az ya da çok, tüm enstrümanların doğasında vardır ve en açık şekilde küçük TF'lerde kendini gösterir (şekle bakınız). Kullandığım veriler 2010 yılı için Alparishnye idi.
Soru, "sıfıra yakın" olarak kabul edilen şeydir. Değerlendirmek için, seçilen TF üzerindeki korelasyon katsayısını, bu TF üzerindeki puan cinsinden enstrümanın oynaklığı ile çarpabilir ve ortaya çıkan değeri DC komisyonuyla (ayrıca puan olarak) karşılaştırabilirsiniz. Yayılmadan daha fazla olduğu ortaya çıktıysa, yine de başaramazsınız. piyasa ergodik bir sistem değildir ve bir pozisyon açar açmaz her şey daha da kötüye gidecek (sadece sizin için) tarafı :-)