Zufallsstromtheorie und FOREX - Seite 82

 
digger3d:
Ich danke Ihnen für Ihre Antwort. In Ihrem Beispiel steht nichts über die Verwendung von R zur Berechnung des Korrelationsintegrals, und sein Wert wird im Kontext des Beispiels als eine Dimension aufgefasst... Es ist nicht klar... Schließlich ist das Korrelationsintegral die durchschnittliche Wahrscheinlichkeit, dass die Zustände eines Systems zu zwei verschiedenen Zeitpunkten nahe beieinander liegen (nicht genau gleich sind)... Es scheint mir, dass die Berechnung eines solchen Integrals den Vergleich von 2 Matrizen der gleichen Dimensionalität mit normalisierten Daten erfordert...

Der Punkt ist, dass diese Wahrscheinlichkeit um so größer ist, je größer wir die relevante Nachbarschaft genommen haben (das scheint offensichtlich). Wenn diese Abhängigkeit einen Potenzgesetzcharakter hat, wird ihr Exponent einfach als Korrelationsdimensionalität bezeichnet.

In der realen Situation wird das Integral durch die Summe bei verschiedenen Durchmessern angenähert, dann wird die entsprechende Abhängigkeit aufgetragen, logarithmiert, ein linearer Abschnitt extrahiert und dessen Steigung genommen; dies ist die Schätzung der Korrelationsdimension.

Die Berechnung von CI in R ist in diesem Paket enthalten, aber im Allgemeinen empfehle ich dringend, www.rseek.org zu verwenden, um die erforderlichen Funktionen zu finden.

 

Ich möchte gerne klären, ob ich das richtig verstanden habe:

"das Integral wird durch eine Summe bei verschiedenen Durchmessern der Umgebung approximiert, dann wird die entsprechende Abhängigkeit aufgezeichnet" klingt in der Landessprache wie "ein Graph wird bei verschiedenen Zeitrahmen aufgezeichnet" ? Dann wird es logarithmiert - etwa ln(OPEN) [eigentlich Normalisierung?]

Dann wird "der lineare Abschnitt hervorgehoben" = wir heben den "Trend" hervor [auch vage]. Können Sie das näher erläutern?

 

Bandpassfilter sollten nicht nur nach der Periode unterteilt werden, sondern auch die Flächengleichheit zwischen zwei NF-Filtern oder zwischen Filtern mit unterschiedlichen Perioden von NF und HF berücksichtigen.

Hier ist ein weiterer Entwurf. Wir nehmen Rückübersetzer oder Module, z.B. von Offenen-Klausel-Minuten, und addieren sie. Für jede neue Zählung suchen wir den Punkt in der Vergangenheit, an dem die Summe 1024, 512 usw. beträgt, z.B. Punkte oder Prozente. Dann berechnen wir die durchschnittlichen Klauen aus den Hauptreihen mit dem Trend. Wir erhalten die Periode dynamischen Skalen oder Durchschnitt, die Anzahl der ändert sich je nach der Änderung des Weges. Aber das ist schon die halbe Miete, wir sollten es auf alle Zeiträume anwenden.
Natürlich können wir Filter verschieben, aber sie können nicht nach absoluten Werten extrapoliert werden, wir können Schwankungen extrapolieren, die in der Funktion des zurückgelegten Weges liegen. Und dann kann es dem Gesamtbild hinzugefügt werden.
MA berechnet durch Werte von der linken Kante zur rechten, und eine andere MA umgekehrt durch Werte von der rechten Kante zur linken. Es sollte eine Integralfunktion zwischen diesen beiden Linien analysiert werden. Das Wesen ist hier etwas anders, der MA hat eine gerade Linie in der Impulsantwort, so dass die Analyse nicht korrekt sein wird (Analyse der Differenz zwischen diesen 2 gespiegelten MAs). Sie benötigen andere Filter, die die Impulsantwort als gedämpftes Schwingungsglied zweiter Ordnung haben, anstatt der Klappe.

Oder versuchen Sie das Folgende. Bei jedem neuen Datensatz nimmt man die positiven Inkremente und teilt sie durch die Anzahl der positiven Werte in diesen letzten 1024 Zellen. Das Gleiche gilt für die negativen Werte. Dann addiert man sie zusammen und addiert dann separat alle positiven und negativen letzten 1024 Takte und teilt sie durch 1024. Die erste und die zweite Reihe werden verglichen und analysiert.

Das Wesentliche an der Sache ist, dass die Integralfunktion bei einfachen Maschinen dieser Art nicht korrekt ist, wenn es darum geht, interne Marktschwankungen zu erkennen. Da die Koeffizienten von Maccha statisch sind. Wir müssen entweder, wie ich oben mit Dummys geschrieben habe, oder Filter mit unterschiedlichen Impulscharakteristiken vom Typ Schwingungsglied 2,
Der nächste Schritt besteht darin, ein solches System von Filtern zu wählen, dass ihre Periode progressiv ansteigt, der von ihnen durchlaufene Weg aber ungefähr gleich groß ist. Ich habe oben darüber geschrieben.

Wir werden unseren Angriff in Richtung der Analyse nicht der Preisrichtung, sondern der Größe der Bewegungen fortsetzen, indem wir die Diskretisierung auf verschiedenen Zeitrahmen vom kleinsten, zum Beispiel für 1 Minute, erhöhen (wie man das Tick-Volumen in diese Mischung einfügt - später). Die Aufgabe kann unter zwei Gesichtspunkten betrachtet werden.
1 - Erstellen Sie ein System von Filtern verschiedener Perioden, die dem Preis entsprechen, und gleichen Sie die Phasenänderungen zwischen ihnen aus. Extrapolieren Sie dann nicht die Filter selbst, sondern die Integralfunktion (Fläche oder auch inkrementelles Modulo genannt) zwischen diesen Filtern mit ausgeglichener Phase.
2- Legen Sie die Parameter (je nach Bedarf) für die Integralfunktionen im Voraus fest und bilden Sie daraus Filter, so dass die Summe aller Koeffizienten minimal ist (suchen Sie also das Minimum der Funktion).

Ich denke, es ist ein bisschen dasselbe wie das, was Sie in Ihren letzten Beiträgen über Integralfunktionen und deren Analyse und Extrapolation gesagt haben.

 
Übrigens, wenn wir eine solche Analyse direkt über das Eigenkapital betrachten, dann werden wir mit dem folgenden arbeiten, für wie viele Trades (unter Berücksichtigung des Spreads), zum Beispiel, auf einminütige Schließungen, mit dem Coup-System, können wir die größte Balance zu erreichen, wenn der Handel mit einem konstanten Lot (MM wird zu diesem Mix später hinzugefügt werden, aber später), sagen wir, für N Bars? Oder können wir das gleiche Verfahren mit Resten wiederholen, die sich bereits auf einer Gleichgewichtskurve befinden?) Sie verstehen vielleicht, was ich meine, nämlich den potenziell maximal möglichen Gewinn oder die Dichte der Marktzyklen. Und wie sich dies auf die Analyse von Integralfunktionen auswirken wird. Und vor allem, wenn wir ein Bündel von Integralfunktionen zusammenstellen, werden diese Funktionen natürlich nicht gleich gewichtet, wie in der bekannten Mittelungsformel von Indizes, weil die Diskretion der Zeit durch Ticks von Paaren unterschiedlich ist und variiert, so dass natürlich die Streuung von der anderen Seite sehr wichtig aussieht.
 
In diesem Fall kann MM als eine glättende Unterfunktion betrachtet werden, mit der die Form und die gewünschten Eigenschaften der resultierenden Kurve festgelegt werden können, wodurch sogar der nicht-stationäre Prozess auf einen bestimmten Rahmen reduziert wird, was bei einer direkten Analyse der natürlichen Dimensionen von Aktieninkrementen aus einer konstanten Partie nicht möglich ist.
 
Leonid44:

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Das Fazit ist, dass eine Integralfunktion auf solch einfachen Maschinen nicht geeignet ist, um interne Marktschwankungen zu erkennen. Da die Koeffizienten der Dummies statisch sind. Wir müssen entweder, wie ich oben geschrieben habe, mit Dummies arbeiten, oder Filter mit unterschiedlichen Impulscharakteristiken von 2,
Der nächste Schritt besteht darin, ein solches System von Filtern zu wählen, dass ihre Periode progressiv ansteigt, der von ihnen durchlaufene Weg aber ungefähr gleich groß ist. Ich habe oben darüber geschrieben

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Oder im physikalischen Sinne des Verständnisses können wir eine Integralfunktion nicht aus Filtern bilden, die von rechts nach links und umgekehrt berechnet werden, sondern aus nominalen Preisen, die dann aus spiegelverkehrten Preisen neu berechnet werden. Das Gleiche in dieser Integralfunktion zwischen diesen Filtern wird analog zur Marktzyklusdichte sein. Ich habe hier bereits den TS erwähnt, der in beide Richtungen funktioniert, oder den TS, der gleichzeitig auf einem direkten und einem invertierten Chart funktioniert. Es ist ungefähr dasselbe. Auf Münzen angewandt, würde dies wie eine Gewinnmitnahme durch das Parondo-Paradoxon aussehen, indem man Strategien auf verschiedene Seiten einer Münze anwendet).
 

Zwischenbild, um zu verstehen, dass nicht die Richtung des Zeichens, sondern die Größe extrapoliert werden muss.
System von übereinstimmenden Filtern. Dann passen Sie die Kompressionskoeffizienten für alle diese Linien von einer niedrigen Frequenz aus vertikal an (obwohl Sie wahrscheinlich das Gegenteil von der hohen Frequenz tun können), so dass die Summe aller gleich ist.
Als Nächstes erstellen wir eine Funktion von Kompressionskoeffizienten, und diese Funktionen müssen extrapoliert werden, woraus dann die Extrapolation der ursprünglichen Linien aus dem Bild folgt.
In der Phase der Konstruktion von Indizes aus diesen Werten verwenden wir nur Koeffizienten ohne Extrapolation, die dann getrennt von den Indizes extrapoliert werden. (natürlich können wir das gleiche Volumen einbeziehen, was die Gewichtung dieser Funktionen in der Gesamtberechnung der Indizes verändern wird)

das Bild hier http://forum.alpari.ru/showthread.php?p=3075907#post3075907 leider sind die Besonderheiten dieses Forums so, dass es nicht möglich ist, Strategien ohne Registrierung zu diskutieren, also habe ich das Bild gepostet, aber ich muss mich in ihrem Forum registrieren, um es zu sehen. Das ist der Lauf der Dinge. Und hier habe ich es nicht angebracht. (Verstehen Sie dies nicht als Werbung)

Fortsetzung folgt...

 
tara:

Sie sind lästig. Darf ich antworten?



Wahrscheinlich liegt es daran, dass die Methode anders ist, denn Sie ersetzen, so wie ich es verstehe, die Geometrie durch die Extrapolation von Integralkoeffizienten? d.h. über Tangenten von oben nach unten, aber.

die später auch im Hinblick auf die fraktale Geometrie betrachtet werden soll. Sie ist nur dazu da, um das, was oben extrapoliert wird, in der Spektralanalyse anders zu gestalten. Und man sollte nicht sagen, dass die Analyse mit Hilfe der Geometrie nichts vorhersagen kann. Es ist dieselbe Extrapolation, aber sie hat einen anderen Namen.
Es ist auch möglich, nicht durch die fraktale Geometrie, sondern durch Tangenten an den Preis, von oben und unten, den Preis zu jagen))). Allerdings können Sie keine geometrischen Methoden in einen Cluster einfügen. Und in Forex ist das nützliche Signal nicht nur im Paar, sondern auch im Cluster, weil das Kapital in der Gruppe durch das Instrument, insbesondere in Forex, eingesetzt wird, und wie können wir das allgemeine Bild des Marktsektors Potenzial mit Geometrie schätzen? Die geometrische Zerlegung wird von Anfang an nicht linear sein, sie lässt sich nicht zurückführen.
Und Spektralanalyse, natürlich, erfordert eine Menge von Ressourcen (vor allem, wenn es um die Reduzierung auf das Ergebnis kommt), aber es zeigt das wahre Gesicht des Marktes, was und wie und wo passiert. Wie können Sie beispielsweise nützliche Informationen aus dem Cluster extrahieren? Oder wählen Sie das Werkzeug mit Hilfe Ihrer Geometrie? Obwohl es mit der Geometrie gemacht werden kann. Es ist jedoch einfacher, dem Währungspaar zu folgen, als der zunehmenden Palette von Instrumenten aus diesem Nest von Währungen. Und dann handeln Sie die profitabelsten, die ein höheres Potenzial haben. Mit der Geometrie können Sie eindeutig sagen, dass die Zielniveaus dieses Instruments denen dieses Instruments vorzuziehen sind, und wie viel sinnvoller die Schätzung sein wird (natürlich unter Berücksichtigung der Zeit der Positionserhaltung).

 
Leonid44:

Spektrumanalyse


Machen Sie sich bitte folgendes Bild: ein Punkt in einem kartesischen Koordinatensystem liegt auf einer Ebene, die Koordinaten sind die ersten und zweitstärksten Harmonischen (Schätzwerte der momentanen Frequenzwerte). Dies wird als das Phasenporträt des Systems bezeichnet. Ich möchte mir den Attraktor ansehen und wissen, wie er aussehen wird. Ich würde es schon längst selbst tun, aber die Ausarbeitung meiner Ideen funktioniert nach dem FIFO-Prinzip, und es gibt eine lange Warteschlange)).
 
Was zum Teufel bin ich, ein Magier-Volontär?