Der perfekte Filter
Der beste Weg, den "perfekten Filter" zu finden, ist, ihn selbst zu entwickeln. Denn niemand außer Ihnen wird in der Lage sein, alle Parameter des von Ihnen benötigten Filters, die Regeln für seine Funktionsweise, die Bewertung der Ergebnisse usw. unter Berücksichtigung Ihrer Ziele zu durchdenken.
Wenn Ihnen eine Auswahl an Varianten angeboten wird, müssen Sie sich an die Regeln eines anderen anpassen.
Sie brauchen den perfekten Filter. Was empfehlen Sie?
Der perfekte Filter ist derjenige, der die gegebenen Anforderungen perfekt erfüllt.
Formalisierung der Anforderungen )
Zunächst einmal vielen Dank an alle, die geantwortet haben.
Vielleicht ist ein Zickzack für Sie geeignet.
Ich plane, den Zickzackkurs zu verwenden, um Verteilungsstatistiken, die "profitabelsten" potenziellen Einstiegs- und Ausstiegspunkte zu erhalten, wenn sie vom schnellen EMA genommen werden. Auf einem reinen Preis Zickzack ist sehr optimistisch und anti-realistisch IMHO. Es liegt in der Natur der Sache, dass der Zickzackkurs auf die Veränderungsschwelle wartet, egal wie lange und wie sie eingetreten ist, d.h. er ignoriert das Flache und die innere Dynamik. Wahrscheinlich braucht es dafür ein eigenes Thema, weil es auch viele Fragen gibt und es von diesem Thema abweicht.
Der beste Weg, den "perfekten Filter" zu finden, ist, selbst einen zu entwickeln. Denn niemand außer Ihnen wird in der Lage sein, unter Berücksichtigung Ihrer Ziele alle Parameter des von Ihnen benötigten Filters, die Regeln für seine Funktionsweise, die Bewertung der Ergebnisse usw. zu durchdenken.
Wenn Ihnen eine Auswahl an Varianten angeboten wird, müssen Sie sich an die Regeln eines anderen anpassen.
Das ist es, was ich tue, ich spreche meine Gedanken laut aus, wer weiß, vielleicht ist jemand großzügig, korrigiert mich oder schlägt eine Richtung vor.
Das Ziel ist ein Skript, das Statistiken über Trends/Floats sammelt und sie nach Umfang und Intensität kategorisiert. Um die Statistik der Verteilung von Trends und Fluten zu erhalten, die je nach Skala (Rauschschwelle) und "Steilheit" (durchschnittlicher Tangentenwinkel) bei Anwendung auf die Preisreihen in Kategorien unterteilt werden.
So wie ich die Problemstellung logisch sehe. Die Preisreihe wird durch einen doppelseitigen Filter gefiltert, z.B. doppelter SMA, der um eine Periode nach hinten verschoben wird, um "Glätte" zu erhalten, dann berechnen wir die Differenz der benachbarten Punkte, multiplizieren mit einem Koeffizienten und erhalten das Maß der Tangentensteigung, nennen wir es "D".
Dann suchen wir nach den Bereichen, in denenD innerhalb einer bestimmten Spanne liegt: niedrige Werte bedeuten Flaute, mittlere und hohe Werte bedeuten Trend, extrem hohe Werte bedeuten schwarze Schwäne. Wir addieren die Zeit für jeden Bereich, dividiert durch die Gesamtzeit, multipliziert mit 100 und erhalten die Statistik in %. Das ist ein Plan, wie ich ihn sehe, oder besser gesagt, einer der wahrscheinlichsten Gedanken darüber, sicher ist er mir nicht zum ersten Mal in den Sinn gekommen und jemand, der ihn vor langer Zeit ausprobiert hat, wird sich der Grünen erbarmen und sagen, das ist ein dummer Plan, das wird nicht funktionieren, so und so und so... Oder umgekehrt, sie werden sagen, dass ich auf dem richtigen Weg bin. Dass Ihnen jemand einen fertigen Algorithmus oder ein Skript gibt, das diese Arbeit erledigt, damit rechne ich nicht einmal, Faulheit kann nicht gefördert werden.
Der ideale Filter ist derjenige, der die gegebenen Anforderungen perfekt erfüllt.
Formalisieren Sie die Anforderungen).
Parameter:
1) Skala (Rauschschwelle).
2) Bereich der "Steilheit".
Output - % der Zeit, in der der Markt in diesem "Zustand" bleibt.
Es ist möglich, einen Indikator hinzuzufügen, der die Preisreihen in Abhängigkeit vom D-Bereich anzeigt, um die Angemessenheit der statistischen Erfassung "mit den Augen" zu sehen.
PS: Es scheint, dass der doppelte SMA ein guter Kandidat für einen "idealen Filter" im Zusammenhang mit diesem Problem ist. Aber wir müssen noch experimentieren. Dies ist die einfachste Art von Statistik, die es bisher auf dem Markt gibt, und vielleicht sollte auch die Lösung einfach sein. Wenn wir zur Erkennung von komplizierteren Mustern kommen, werden wir es schwieriger machen.
Es ist wahr, was die Teilnehmer oben gesagt, dass das, was Sie hier fragen, subjektiv, und nach dem Geschmack und der Farbe der Teilnehmer ist nicht.
Meine Wahl ist auch ZigZag (mit einigen Modifikationen), über das, was Sie schrieb über seine Unfähigkeit, Wohnungen zu erkennen - Unsinn. Das Verhältnis zwischen der Kurshöhe zwischen den Knien (sorry....) und der Zeithorizontalen zwischen den Knien gibt Ihnen ebenfalls eine Marktcharakteristik, die das Rauschen ausblendet und informativer ist als der MA. Aber das ist alles nur Geschichte, für die Statistik.
Wenn Sie die quantitativen Merkmale dieser Staaten über einen Zeitraum von Zeit, und auch den Grad der "Steilheit" zuweisen wollen - dann definieren, was ist ein Trend / flit + Kriterien für die Suche nach Punkten, um den Winkel zu bestimmen + ein wenig anders für die Analyse von statistischen Daten und den Job - sie werden für Geld in der besten Form / als Option /...
Für mich sind die historischen Daten beim Handel nicht hilfreich ... was nützt es, wenn es gestern (heute) 25 Trends und 47 flache Bereiche für das Paar im m15-Zeitrahmen gab, von denen die Hälfte "wirklich gut" ist? Wenn wir die Daten über die Größe des Trends, die Wohnung, die Säge während des Zeitraums zu analysieren, erlaubt es uns, Ziel-Ebenen zu setzen, aber wieder, es gibt kein universelles Instrument zur rechtzeitigen Erkennung einer Trendwende, weil, wenn der Trend identifiziert wird, hat es bereits einen Teil des Weges und immer auf den Trend ist ein Versuch, auf den "abfahrenden Zug" zu bekommen ... Die Frage ist, wie viele Bahnhöfe es noch zu erreichen gilt.
und sagen, dass es ein dummer Plan ist, dass er nicht funktioniert, weil dies und jenes...
Der Plan ist einfach unrealistisch, nicht in dem Sinne, dass er unrealistisch wäre... Die Prämisse der Problemstellung ist falsch. Der Begriff der "Statistik" als wissenschaftliches Forschungsinstrument passt nicht zu der Menge an zuverlässigen Informationen, die in historischen Marktdaten enthalten sind.
Können Sie bitte klarstellen, was gesagt wurde?
Ich beziehe mich nicht auf die vagen Ziele des Themenstarters, sondern auf eine Verallgemeinerung über die Widersprüchlichkeit zwischen Statistiken und "zuverlässigen Informationen". Glauben Sie, dass statistische Methoden falsch sind?
Mit anderen Worten: Die Wahrscheinlichkeitsverteilung ist beliebig unfunktional, und jede Verallgemeinerung von Datensätzen enthält keine wertvollen Informationen.
Dann willkommen im Casino! Willkommen im Club! Kamonochka euribatochka))))))))))
Können Sie bitte klarstellen, was gesagt wurde?
Ich beziehe mich nicht auf die vagen Ziele des Themenstarters, sondern auf eine Verallgemeinerung über die Widersprüchlichkeit zwischen Statistiken und "zuverlässigen Informationen". Glauben Sie, dass statistische Methoden falsch sind?
Mit anderen Worten: Die Wahrscheinlichkeitsverteilung ist beliebig unfunktional, und jede Verallgemeinerung von Datensätzen enthält keine wertvollen Informationen.
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Ich dachte, ich hätte mich klar ausgedrückt ... Statistische Methoden - eine gute Sache, aber sie sind nicht anwendbar auf Forex, sehr wenig Rohdaten für Statistiken, und die Gültigkeit der Daten, noch weniger. Um genauer zu sein, können statistische Methoden angewandt werden, aber in dieser Situation wird es eine Illusion eines wissenschaftlichen Ansatzes mit falschen Ergebnissen sein. Wenn Sie mit dem, was ich sage, nicht einverstanden sind, können Sie meine Richtigkeit (oder Falschheit) überprüfen... Lesen Sie entweder etwas Seriöses über statistische Methoden, oder, wenn Ihnen das zu mühsam ist, machen Sie ein praktisches Experiment aus den "Klassikern des Genres" mit einer Münze.
Ich stimme Ihnen zu und widerspreche Ihnen gleichzeitig, es ist nur nicht klar, worauf Sie hinauswollen.
Welche Art von Daten ist nicht ausreichend? Wie viel würde ausreichen: Preis, Volumen, Level2, usw.
Was sind "zuverlässige" Daten?
Bitte geben Sie uns eine konkrete Aussage aus einer "seriösen" Arbeit, die belegt, dass der Auswahl von Daten für die statistische Analyse Grenzen gesetzt sind. Besonders interessant ist das Thema "Zuverlässigkeit".
P.S. Ich möchte nur verstehen, was Sie meinen.
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Hallo meine Damen und Herren.
Ich bin definitiv grün, also mach dich nicht lustig über mich.
Ich werde einen wissenschaftlichen Ansatz wählen. Zu diesem Zweck muss ich Statistiken sammeln. Zunächst einmal einfache, wie Statistiken über Trends, Flops und deren Skaleneigenschaften. Dazu müssen wir den Preis mit einem nicht nacheilenden (Zwei-Wege-)Filter filtern und dann die Zeitspanne berechnen, in der sich das Derivat in einem bestimmten Bereich im Winkel befunden hat.
Sie brauchen einen perfekten Filter. Zu welchem würden Sie raten?