市场预测的群集方法。 - 页 9 123456789 新评论 Alexander_K2 2018.03.18 10:30 #81 Aleksey Ivanov:因此，我想让这个话题回到正轨。在此，我想在各位的帮助下，找出现有的 市场预测集群方法的 优点和缺点，并概述新的、也许更有希望的方法。 我将在我的手指上解释（对于那些不知道的人），什么是与市场有关的集群方法。 但首先，关于市场的动态。 价格在强势事件（关于：经济法令、大灾难、重大商业和政治事件等的重要新闻）中会经历大的、确实不可预测的（对大多数人来说）高峰（1）。在这种情况下，由其引起的波动有一个放松的过程，时间与~1/N成正比。然而，市场 "过着自己的生活"（自组织过程在这里发生），经历（2）自己的（不是由外界影响造成的），有时甚至是 最小的跳跃，其特点是另一种放松的规律。我们注意到，这种情况比放松~1/N要频繁得多，因此，不管我们听起来多么不寻常，市场主要是 按照它自己的规律运作 。 第一种类型的跳跃不会立即发生（因为许多人参与了它的制造），这就给引用的历史部分带来了一些具体的特征，它夹在一个强势事件发生的时刻和由它引起的激增之间。此外，在第二类跳跃之前的历史部分应该包含 一些特定的特征（市场的延迟摆动和它从下一个不稳定平衡状态的下降）。 现在是聚类。 因此，最初的假设 是，在价格跳跃之前，有一小部分报价历史（加上成交量历史，那里有什么），关于下一次跳跃的信息被编码。 此外，还有一个纯粹的技术部分。引入了某些参数或状态的空间，例如：。(1）烛台图案形式的微不足道的几何图像，或（2）通过对该图（时间序列）进行傅里叶分解得到的不同频率模式的空间，或（3）通过正交天鹅绒函数进行频谱扩展（这要好得多，因为该图很短）或（4）通过一些其他正交函数进行频谱扩展，等等。 然后取一组巨大的--具有统计学意义的此类（前面的跳跃）图，并分析它们对这一状态空间的占用情况。而如果它们明显地集中在这个空间的某些部分（而历史的其他部分--不在跳跃之前--没有到达那里），那么这将是集群（或类型1和2的集群集合），它允许做出预测。 关于下一次跳跃的信息被编码在所有历史中，因为这个过程是非马尔科夫的。在实践中，这意味着--如果我们在一个巨大的数据档案的滑动观察窗口中取平均方差，这个方差实际上是一个常数。如果它开始减少，预计会有一个峰值。 我曾朝这个方向努力，但意识到这是一项极其耗费资源的工作。 去做布朗运动模型比较容易，初步在指数时间间隔的报价时间序列中引入伪态。也就是说，将一个非马尔科夫过程转换成马尔科夫过程。它不能完全做到，但扩散方程开始发挥作用。 所有。 Mihail Marchukajtes 2018.03.18 12:40 #82 开始阅读这个主题，从第一句话开始，你就得到了正确的方向，即ClusterDelta。其他那些写随机市场过程、统计学和其他废话的人，只从非平稳序列方面了解市场，仅此而已。他们对市场的了解就到此为止，而且不幸的是，这种了解是有限的。但与此同时，他们开始对市场做出自信的结论，只知道其中的一部分。 没有人认为在价格转折之前，在集群的较低TFs上会有先决条件和模式，除了价格之外，成交量、delta和OM也参与其中。事实证明，这些信息是未来价格的驱动力。但他们应该怎么知道呢，统计人员？他们除了自己的统计参数的报价，分布，马尔科夫和非马尔科夫的法律...他们只是不能从自己落后的树木后面看到，但市场到底是什么，是什么在驱动它.......。 在ClusterDelta项目 中，我们实际上是在处理反转或延续父子关系等问题。那里也不是一帆风顺，毫不含糊，但至少有机会比这些统计人员领先一步。为什么？因为根据价格形成的因果模型，成交量和delta是未来价格变化的原因。最主要的是要正确地解释它..... Aleksey Ivanov 2018.03.18 16:37 #83 Mihail Marchukajtes:开始阅读这个主题，从第一句话开始，你就得到了正确的方向，即ClusterDelta。其他那些写随机市场过程、统计学和其他废话的人，只从非平稳序列方面了解市场，仅此而已。他们对市场的了解就到此为止，而且不幸的是，这种了解是有限的。但与此同时，他们开始对市场做出自信的结论，只知道其中的一部分。 没有人认为在价格转折之前，在集群的低层TFs会有先决条件和模式，除了价格之外，成交量、delta和OM也参与其中。事实证明，这些信息是未来价格的驱动力。但他们应该怎么知道呢，统计人员？他们除了自己的统计参数的报价，分布，马尔科夫和非马尔科夫的法律...他们只是不能从自己落后的树木后面看到，但市场到底是什么，是什么在驱动它.......。 在ClusterDelta项目，我们实际上是在分析逆转和延续的父子关系，等等。那里也不是一帆风顺，毫不含糊，但至少有机会比这些统计人员领先一步。为什么？因为根据价格形成的因果模型，成交量和delta是未来价格变化的原因。最主要的是要正确地解释它..... 谢谢，我还没有忘记ClusterDelta。让我们来思考一下这种方法。 123456789 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
因此，我想让这个话题回到正轨。在此，我想在各位的帮助下，找出现有的 市场预测集群方法的 优点和缺点，并概述新的、也许更有希望的方法。
我将在我的手指上解释（对于那些不知道的人），什么是与市场有关的集群方法。
但首先，关于市场的动态。
价格在强势事件（关于：经济法令、大灾难、重大商业和政治事件等的重要新闻）中会经历大的、确实不可预测的（对大多数人来说）高峰（1）。在这种情况下，由其引起的波动有一个放松的过程，时间与~1/N成正比。然而，市场 "过着自己的生活"（自组织过程在这里发生），经历（2）自己的（不是由外界影响造成的），有时甚至是 最小的跳跃，其特点是另一种放松的规律。我们注意到，这种情况比放松~1/N要频繁得多，因此，不管我们听起来多么不寻常，市场主要是 按照它自己的规律运作 。
第一种类型的跳跃不会立即发生（因为许多人参与了它的制造），这就给引用的历史部分带来了一些具体的特征，它夹在一个强势事件发生的时刻和由它引起的激增之间。此外，在第二类跳跃之前的历史部分应该包含 一些特定的特征（市场的延迟摆动和它从下一个不稳定平衡状态的下降）。
现在是聚类。
因此，最初的假设 是，在价格跳跃之前，有一小部分报价历史（加上成交量历史，那里有什么），关于下一次跳跃的信息被编码。
此外，还有一个纯粹的技术部分。引入了某些参数或状态的空间，例如：。(1）烛台图案形式的微不足道的几何图像，或（2）通过对该图（时间序列）进行傅里叶分解得到的不同频率模式的空间，或（3）通过正交天鹅绒函数进行频谱扩展（这要好得多，因为该图很短）或（4）通过一些其他正交函数进行频谱扩展，等等。
然后取一组巨大的--具有统计学意义的此类（前面的跳跃）图，并分析它们对这一状态空间的占用情况。而如果它们明显地集中在这个空间的某些部分（而历史的其他部分--不在跳跃之前--没有到达那里），那么这将是集群（或类型1和2的集群集合），它允许做出预测。
关于下一次跳跃的信息被编码在所有历史中，因为这个过程是非马尔科夫的。在实践中，这意味着--如果我们在一个巨大的数据档案的滑动观察窗口中取平均方差，这个方差实际上是一个常数。如果它开始减少，预计会有一个峰值。
我曾朝这个方向努力，但意识到这是一项极其耗费资源的工作。
去做布朗运动模型比较容易，初步在指数时间间隔的报价时间序列中引入伪态。也就是说，将一个非马尔科夫过程转换成马尔科夫过程。它不能完全做到，但扩散方程开始发挥作用。
所有。
开始阅读这个主题，从第一句话开始，你就得到了正确的方向，即ClusterDelta。其他那些写随机市场过程、统计学和其他废话的人，只从非平稳序列方面了解市场，仅此而已。他们对市场的了解就到此为止，而且不幸的是，这种了解是有限的。但与此同时，他们开始对市场做出自信的结论，只知道其中的一部分。
没有人认为在价格转折之前，在集群的较低TFs上会有先决条件和模式，除了价格之外，成交量、delta和OM也参与其中。事实证明，这些信息是未来价格的驱动力。但他们应该怎么知道呢，统计人员？他们除了自己的统计参数的报价，分布，马尔科夫和非马尔科夫的法律...他们只是不能从自己落后的树木后面看到，但市场到底是什么，是什么在驱动它.......。
在ClusterDelta项目 中，我们实际上是在处理反转或延续父子关系等问题。那里也不是一帆风顺，毫不含糊，但至少有机会比这些统计人员领先一步。为什么？因为根据价格形成的因果模型，成交量和delta是未来价格变化的原因。最主要的是要正确地解释它.....
开始阅读这个主题，从第一句话开始，你就得到了正确的方向，即ClusterDelta。其他那些写随机市场过程、统计学和其他废话的人，只从非平稳序列方面了解市场，仅此而已。他们对市场的了解就到此为止，而且不幸的是，这种了解是有限的。但与此同时，他们开始对市场做出自信的结论，只知道其中的一部分。
没有人认为在价格转折之前，在集群的低层TFs会有先决条件和模式，除了价格之外，成交量、delta和OM也参与其中。事实证明，这些信息是未来价格的驱动力。但他们应该怎么知道呢，统计人员？他们除了自己的统计参数的报价，分布，马尔科夫和非马尔科夫的法律...他们只是不能从自己落后的树木后面看到，但市场到底是什么，是什么在驱动它.......。
在ClusterDelta项目，我们实际上是在分析逆转和延续的父子关系，等等。那里也不是一帆风顺，毫不含糊，但至少有机会比这些统计人员领先一步。为什么？因为根据价格形成的因果模型，成交量和delta是未来价格变化的原因。最主要的是要正确地解释它.....