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LeoV:
Dies deutet darauf hin, dass es einige Muster gibt. Nicht immer und nicht überall - und das ist auch verständlich. Die im Handel entsprechend genutzt werden können.
Die Frage ist nur wie. Ich habe keine aussagekräftigen statistischen Zusammenhänge in der Nähe von Emissionen gefunden, aber vielleicht habe ich nicht gründlich genug gesucht)))
 

alsu: Вопрос в том, как.


Deck das ist die wichtigste Frage im Handel ))))
 

Hier sind einige Statistiken. Vielleicht hat ja jemand eine Idee.

Nehmen wir also eurusd_h1 für das Jahr, 6736 Beobachtungen. Hier ist die Tabelle:

Ich nehme ein Fenster von 118 Balken (das ist eine Woche) und beginne mit der Berechnung der nachstehenden Statistiken. Um einen Takt verschoben, gezählt, usw. Ich habe die Diagramme. Auf der Bergachse werden sie an den Anfang verschoben, da nicht klar ist, zu welchem Punkt unter 118 die Statistiken dieses Abschnitts gehören.

Also:

Standardabweichung:

Schiefe (Asymmetrie).

Kurtosis. Der Wert =3 entspricht dem Normalgesetz.

Jarque-Bera-Index. Wenn sie gleich Null ist, ist die Verteilung normal.

Die Wahrscheinlichkeit, dass die Verteilung normal ist:

Wahrscheinlichkeit der Nicht-Stationarität des ursprünglichen Quotienten (erweiterter Dickey_Fuller-Einheitswurzeltest)

Wahrscheinlichkeit der Nicht-Stationarität der ersten Quotientendifferenz (erweiterter Dickey_Fuller-Einheitswurzeltest)

Das überraschende Ergebnis ist, dass die 1. Differenz stationär ist! Kann das falsch sein?

 
faa1947: Also:

Standardabweichung:

Schiefe (Asymmetrie)

Curtosis. Der Wert =3 entspricht dem Normalgesetz

Der Jarque-Bera-Index. Wenn sie gleich Null ist, ist die Verteilung normal.

Die Wahrscheinlichkeit, dass die Verteilung normal ist:

Wahrscheinlichkeit der Nicht-Stationarität des ursprünglichen Quotienten (erweiterter Dickey_Fuller-Einheitswurzeltest)

Wahrscheinlichkeit der Nicht-Stationarität der ersten Quotientendifferenz (erweiterter Dickey_Fuller-Einheitswurzeltest)

Das überraschende Ergebnis ist, dass die 1. Differenz stationär ist! Kann das falsch sein?


Wie wollen Sie mit diesen "Schwänzen" handeln?

Was werden Sie finden oder beweisen?

Dass es Regelmäßigkeiten gibt? Es ist also ziemlich klar.

Wie wollen Sie all diese Diagramme nutzen, um Muster zu finden?

 
LeoV:


Wie wollen Sie mit diesen "Bullshits" handeln?

Was werden Sie finden oder beweisen?

Dass es Muster gibt? Es ist also ziemlich klar.

Wie wollen Sie all diese Diagramme nutzen, um Muster zu finden?

Eigentlich sind das meine Fragen an das Team. Ich habe oben geschrieben, dass ich Hinweise auf Methoden zur Vorhersage von statistischen Merkmalen der Stichprobe gesehen habe. Ich habe es gezeichnet, na und? Wenn Sie den Stichprobenumfang erhöhen, werden alle Diagramme glatter. Aber ich sehe in den Schaubildern nichts anderes als weitere Beweise für Nicht-Stationarität.
 
faa1947: Dies sind eigentlich meine Fragen an das Kollektiv.
Wenn nur jemand die richtigen Antworten auf die Fragen wüsste )))))
 
LeoV:
Wenn nur jemand die richtigen Antworten auf die gestellten Fragen wüsste )))))
Hoffen Sie wie immer auf ein kostenloses Angebot. Jemand unter meinem Link wird die entsprechenden Artikel lesen und sie durchkauen. Dafür ist dieser Thread gedacht. Viele Links über Schwänze. Die Leute schreiben aus irgendeinem Grund. Aber das ist nicht klar.
 

Interessanter Artikel von U-MIDAS: MIDAS-Regressionen mit unbeschränkten Lag-Polynomen

Link

Viele Händler verwenden drei Elder-Fenster. Hier wird ein ähnlicher Ansatz verfolgt. Es gibt einen übergeordneten Zeitrahmen, z. B. vierteljährlich. Die neuen vierteljährlichen Daten werden einmal im Quartal und mit einer Verzögerung gemeldet. Frage: Kann ich vierteljährliche Daten anhand ihrer monatlichen (täglichen) Werte abrufen?

 

faa1947: Зачем-то люди пишут. Но не понятно.

Die Leute schreiben immer etwas ))) Aber es ist nicht immer klar, warum.... anscheinend wissen sie einfach, wie man....)))) schreibt.
 
LeoV:
Die Leute schreiben immer etwas ))) Aber es ist nicht immer klar, warum.... anscheinend wissen sie einfach, wie man....)))) schreibt.
Sie können es nicht verstehen, weil sie zu faul sind, es herauszufinden.
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