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Grundlagen der Informations- und Signalübertragungstheorie
Mathematische Modellierung und volkswirtschaftliche Forschung
Informationstheorie. Eine Auswahl von Büchern.
Ja, das ist alles sehr nützlich.
Wie versprochen, Bild. Analyse der reinen Preisreihen (keine Vorverarbeitung, Trendentfernung usw.) - AR(3)-Modell für 11 Zählungen. Auf den Diagrammen - Vorhersagefehler: oberes Diagramm - für ANC, unteres Diagramm - Quantilsregression. Linien: blau - Schließen, grün - Hoch, rot - Niedrig (Median und Quantile 0,9 bzw. 0,1 wurden für QR genommen). Die blauen Linien sind der Skala nach tägliche APR.
Ich sehe hier Folgendes:
(a) Die absoluten Werte des Fehlers für den ANC in einem ruhigen Markt sind fast die gleichen wie für QR, aber(!) wenn eine Spitze auftritt, ändert sich der ANC-Fehler chaotischer und reagiert im Allgemeinen schwächer darauf, während der zweite Chartfehler regelmäßiger aussieht. Dies war im Allgemeinen das Ziel: Es sollte gezeigt werden, dass es möglich ist, "Störungen der Stationarität" auf Kosten der Fähigkeit von QR zu erkennen, nicht auf genau diese Ausschläge zu reagieren. Und wenn sie entdeckt werden können, bedeutet das, dass es sich nicht um Ausreißer, sondern um einen additiven Zufallsprozess handelt, der nicht weniger stationär ist als der AP(3), von dem wir ihn getrennt haben.
b) Wenn wir die Ausreißererkennung als nützliches Signal betrachten, weist das zweite Diagramm ein Vielfaches an OSR auf, so dass ein hypothetisches :) Handelssystem, das auf diesem Effekt basiert, ein Vielfaches an Fehlsignalen liefern wird.
Natürlich kann man darüber streiten, aber hier ist, was wir auf M5 (AR(3), in 21 Fällen) erhalten:
Hier, schon viel deutlicher.
Im Allgemeinen scheint sich das, was ich gesagt habe, allmählich zu bestätigen. Ich werde in dieser Richtung weiterforschen.
Ich füge die Bibliothek zur QR-Berechnung (kompilierte Gallant-Bibliothek, siehe Link zwei Seiten vorher) und die Header-Datei mit Beschreibung bei. Ich füge die Indikatoren selbst nicht bei, ich kann sie nicht vom Rest trennen:))) aber es ist nicht schwierig, die Formel ist bereits geschrieben
(a) Die absoluten Fehlerwerte für MOC in einem ruhigen Markt sind fast die gleichen wie für QR, aber(!) wenn ein Spike auftritt, ändert sich der MOC-Fehler chaotischer und reagiert im Allgemeinen schwächer, während der Fehler der zweiten Grafik regelmäßiger aussieht. Dies war im Allgemeinen das Ziel: Es sollte gezeigt werden, dass es möglich ist, "Störungen der Stationarität" auf Kosten der Fähigkeit von QR zu erkennen, nicht auf genau diese Ausschläge zu reagieren. Da sie erkannt werden können, bedeutet dies, dass es sich nicht um Ausreißer, sondern um additive Zufallsprozesse handelt, die nicht weniger stationär sind als die AP(3), von denen wir sie abgelöst haben.
Dies ist eine Eigenschaft der Quantile, insbesondere des Medians. Ich habe dies im Zusammenhang mit dem Median-Korrelationskoeffizienten erläutert.
Vielen Dank für die Arbeit!
Ja, das ist alles sehr nützlich.
Wie versprochen, Bild. Durchführung einer reinen Preisreihenanalyse (keine Vorverarbeitung, Trendentfernung usw.) - AR(3)-Modell für 11 Zählungen. Auf den Diagrammen - Vorhersagefehler: oberes Diagramm - für ANC, unteres Diagramm - Quantilsregression. Linien: blau - Schließen, grün - Hoch, rot - Niedrig (Median und Quantile 0,9 bzw. 0,1 wurden für QR genommen). Die blauen Linien sind der Skala nach tägliche APR.
Es sind keine Bilder sichtbar
Ich kann die Bilder nicht sehen
https://c.mql5.com/mql4/forum/2010/10/regr.gif
https://c.mql5.com/mql4/forum/2010/10/regrm5.gif
Stochastische Analyse von komplexen dynamischen Systemen. Marktprognose
Sieh an, sieh an. Der Prozess der Kursänderung soll ergodisch sein.
Ich habe nur die High School besucht (10. Klasse). Daher gibt es keine Erkenntnisse, die über hohe Materie spekulieren.
Sieh an, sieh an. Der Prozess der Kursänderung soll ergodisch sein.