Aufbau eines Handelssystems mit digitalen Tiefpassfiltern - Seite 14
Sie verpassen Handelsmöglichkeiten:
- Freie Handelsapplikationen
- Über 8.000 Signale zum Kopieren
- Wirtschaftsnachrichten für die Lage an den Finanzmärkte
Registrierung
Einloggen
Sie stimmen der Website-Richtlinie und den Nutzungsbedingungen zu.
Wenn Sie kein Benutzerkonto haben, registrieren Sie sich
Die Hi-Lo-Verteilung muss sich von der Verteilung der Renditen unterscheiden, da sie der Verteilung der maximalen Renditen sehr ähnlich ist. Und schließlich wäre ich nicht allzu beunruhigt, wenn Prival überzeugend nachweisen würde, dass die Renditen in hohem Maße nicht stationär sind.
Was ist falsch an einer solchen Idee des Stationaritätstests - denn die bekannten Tests scheinen a priori ein Modell des Prozesses vorauszusetzen: Man nehme die gesamte Population (sagen wir, dieselben 14 Tausend Punkte) und berechne deren PDF ("global"). Dann nehmen wir Stichproben innerhalb des Prozesses mit ausreichender Länge (z. B. je 1000 Punkte und nicht unbedingt in Serie, so dass wir sofort auf Zyklizitäten stoßen, falls es welche gibt), berechnen für jede eine pdf ("Stichprobe") und betrachten dann die Abweichung der p.d.f. der Stichprobe von der globalen in irgendeinem Sinne (z. B. das Integral des Quadrats der Differenz zwischen pdf und PDF).
Nachdem wir Statistiken gesammelt haben (z. B. 1000 Stichproben), erstellen wir eine Fehlerverteilung und versuchen anhand dieser zu beurteilen, wie stationär unser Prozess ist. Es scheint, dass dieses Verfahren darauf ausgelegt ist, Stationarität im engeren Sinne (in allen Punkten) festzustellen. Es scheint einfach, sie an die Stationarität im weiteren Sinne anzupassen.
2 grasn:
Nein, mein Ziel ist ein anderes. Ich möchte selbst qualitativ hochwertige synthetische Geschichten erstellen (auf der Grundlage von etwas Feststehendem). Ich möchte sie in ein Prüfprogramm laden und die Strategie testen, wobei ich nicht die Systemparameter, sondern die Geschichten variiere. Gleichzeitig verfüge ich über so viele historische Daten, die sich in den Hauptmerkmalen nicht wesentlich von den realen Daten unterscheiden, wie ich benötige, auch wenn es sich um eine Milliarde Stichproben handelt. Und die Zuverlässigkeit der Prüfungen sollte um eine Größenordnung steigen (aber was ist schon eine Größenordnung im Vergleich zu einer Zuverlässigkeit von fast Null?).
P.S. Ja, ich habe es mit dem Stationaritätstest vermasselt. Ich habe die ACF völlig vergessen...
Cool. Nun, nehmen Sie als Grundlage eine Reihe, die bereits per Definition stationär ist (wenn Sie suchen - es gibt viele), warum brauchen Sie diese Kriterien????
Hier habe ich mir eine weitere Variante ausgedacht: Warum nicht die serielle Erzeugung von Zickzacklinien nehmen, wobei jedes Element y = a + b * x ist und die Parameter a, b, N (Segmentlänge) "zufällig" festgelegt werden. Außerdem erzwingen Sie Lärm. Erforderliche Verteilungen können aus echten Zickzacklinien "nachgeschlagen" werden. Was ist daran falsch?
Übrigens, es gibt einfach fertige Methoden der Signalerzeugung durch Verteilung einer bestimmten Art.
Kurz gesagt, was ist das Hauptproblem? Ich verstehe wirklich nicht, wie solche Serien für Sie nützlich sein können, um den Expert Advisor zu testen - aber das ist wohl zu viel für Sie.
Leider kann ich die Tiefe der ganzen Idee nicht beurteilen, und der Punkt? Die einzige Möglichkeit, eine stationäre Reihe zu erhalten, besteht darin, alle Trends zu entfernen. OK, nehmen Sie den gleitenden MA, subtrahieren Sie ihn vom Preis und Sie erhalten eine gute Annäherung an die Stationarität. Sie können das optimale MA-Fenster finden, indem Sie die resultierenden Verteilungen schätzen. Wenn Sie sich nicht an die MA-Kurve erinnern, gibt es keine Möglichkeit, die ursprüngliche Serie zu rekonstruieren. Sie können die ursprüngliche Reihe in Segmente unterteilen und Trends lokal entfernen; Sie können viele Dinge tun.
Es scheint mir einfacher zu sein, eine vorgefertigte stationäre Reihe mit den erforderlichen Parametern zu nehmen und "irgendetwas" auf ihrer Grundlage wiederherzustellen. Obwohl ich, wie ich oben schrieb, "die Tiefe der ganzen Idee nicht einschätzen kann", vielleicht irre ich mich und die "native" Reihe muss wiederhergestellt werden.
PS: Ich denke, das Hauptproblem ist, wie man nicht stationäre Daten erzeugt. :о(
Und ich mochte meine Idee (man kann sich nicht selbst loben :o):
Sergey, hier ist der Link, den ich für Prival gepostet habe: https://forum.mql4.com/ru/9358/page6#51829, mein zweiter Beitrag auf dieser Seite. Schauen Sie es sich an und Sie. Fragen und Anregungen sind willkommen.
Bei den stationären Reihen bin ich mir nicht so sicher (warum MA und nicht Regression?). Deshalb brauchen wir einen richtigen Stationaritätstest.
Nun, ich muss in der Lage sein, diese stationären Reihen irgendwie leicht von den realen Marktreihen zu bekommen. Erst dann, wenn ich ein ähnliches stationäres Exemplar generiere, werde ich in der Lage sein, etwas zu rekonstruieren, das dem echten Rynag ähnelt...
Was hindert Sie daran, ein ähnliches nicht-stationäres Modell zu erstellen?
bstone, wenn es so einfach ist, erstellen Sie es und posten Sie das Ergebnis hier. Und wir werden sehen...
P.S. Natürlich nur mit einer mehr oder weniger strengen Begründung.
bstone, wenn es so einfach ist, erstellen Sie es und posten Sie das Ergebnis hier. Und wir werden sehen...
P.S. Natürlich nur mit einer mehr oder weniger strengen Begründung.
Sergey, hier ist der Link, den ich für Prival gepostet habe: https://forum.mql4.com/ru/9358/page6#51829, mein zweiter Beitrag auf dieser Seite. Schauen Sie es sich an und Sie. Fragen und Anregungen sind willkommen.
Bei den stationären Reihen bin ich mir nicht so sicher (warum MA und nicht Regression?). Deshalb brauchen wir einen richtigen Stationaritätstest.
Danke für den Link, ich habe ihn schon vor langer Zeit gelesen.
OK, ich werde Sie nicht mit meinen dummen Ideen ablenken :o)