Vergleich von zwei Kurstabellen mit nichtlinearen Verzerrungen auf der X-Achse - Seite 2
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Dies ist ein besonderer Fall, in dem es darum geht, eine Beziehung zwischen Meister und Delinquent zu finden. Sie wird durch eine geeignete Transformation des TSP gelöst. Und dann die Anwendung der üblichen linearen Methoden.
P.S. Die Anwendbarkeit der Mustertheorie sollte noch begründet werden.
OK, zur Mustertheorie. Es kommt häufig vor, dass sich die Weltlage mehrere Tage hintereinander nicht ändert. Die Japaner kaufen den Euro, die Europäer kaufen das Pfund usw. Das Intraday-Diagramm weist zu verschiedenen Zeiten des Tages unterschiedliche Kräfte auf. Sie ist nicht kontinuierlich wie eine Matte, sondern wie ein Mosaik. Zum Beispiel steigt der Eur am Morgen, fällt am Nachmittag stark, erholt sich am Abend ein wenig und fliegt dann für den Rest des Tages. Es wäre möglich, den Tag in Sitzungen aufzuteilen und jedes Stück unabhängig zu analysieren, aber es wurde nichts erreicht. Die Trends beginnen sich zu verschieben - weil der Betrieb 24 Stunden am Tag läuft und die Nachrichten im Weg sind. Auch die Suche nach Mustern in wmifor war nicht sehr hilfreich. Auch die gröbere Methode - die Analyse der Wiederholung von Leuchtern mit der gleichen Zeit - funktioniert nicht. Aber visuell ist die Wiederholbarkeit gegeben. Also dachte ich...
Sie müssen die TZVR umgestalten, indem Sie von der Diskretion der astronomischen Zeit zum anderen Wesen der Zeit übergehen - der Preisänderung.
Betrachten Sie noch einmal den ersten Punkt, auf den ich oben hingewiesen habe.
visuell gibt es noch mehr "Gedankenspiele", haben Sie konkret versucht zu analysieren? Zählen von Balken, Abweichungswerte ....
Ich habe versucht, es durch ZZ zu analysieren, alles, was ich gesehen habe, war, dass Trends eine Wiederholbarkeit haben, aber nur das Vorhandensein von Trends, aber weder Zeitintervalle noch Strahlenlängen von ZZ haben eine eindeutige Wiederholbarkeit, während ich ZZ-Winkel untersuche - ich kann eindeutig sagen, dass die Regel wirklich auf historischen Daten funktioniert: Händler sind eher bereit zu verkaufen als zu kaufen, ZZ-Winkel von niedrigeren Tops sind statistisch schärfer als die von höheren Tops
Sie müssen die TZVR umgestalten, indem Sie von der Diskretion der astronomischen Zeit zum anderen Wesen der Zeit übergehen - der Preisänderung.
Betrachten Sie noch einmal den ersten Punkt, auf den ich oben hingewiesen habe.
Danke für den Link, ich habe es nachgeschlagen. Grundsätzlich gibt es mehrere Methoden für nichtlineare Transformationen. Ich habe mit synthetischen Balken und Renko experimentiert. Ich glaube nicht, dass sie in diesem Fall viel helfen werden. Ein langer Schweif auf einem der Balken verzerrt beispielsweise das nichtlineare Diagramm bis zur Unkenntlichkeit, so dass es mit nichts anderem mehr verglichen werden kann.
Ich kann eindeutig sagen, dass die Regel anhand historischer Daten wirklich funktioniert: Händler sind eher bereit zu verkaufen als zu kaufen, die ZZ-Winkel der unteren Höchststände sind statistisch gesehen schärfer als die ZZ-Winkel der oberen Höchststände
Das kann einfach nicht wahr sein. Offenbar berücksichtigt Ihr Modell einige Faktoren nicht. Die Pisten sollten symmetrisch sein.
Inwiefern stellen die Ecken von ZZ Ihrer Meinung nach eine Preisveränderung dar?
Quelldaten sind Ticks: Geld- und Briefkurse mit den entsprechenden Volumina + Zeitpunkt ihres Eintreffens. Sonst nichts. Was das mit dem OHLC-Filter zu tun hat, dessen Diskretion auf der astronomischen Zeit basiert, die vor langer Zeit erfunden wurde, ist unklar. Es ist auch merkwürdig, Studien über TzVR auf der Grundlage dieses Filters (insbesondere nach ZZ-Winkeln) durchzuführen.
Ich habe versucht, durch ZZ zu analysieren, alles, was ich sah, war, dass Trends haben Wiederholbarkeit, sondern nur das Vorhandensein von Trends, aber weder Zeitintervalle noch Strahlenlängen von ZZ haben eindeutige Wiederholbarkeit, während ich die ZZ-Winkel untersuchen - ich kann eindeutig sagen, dass die Regel wirklich auf historische Daten funktioniert: Händler sind eher bereit, zu verkaufen als zu kaufen, ZZ-Winkel von niedrigeren Spitzen statistisch schärfer als die von höheren Peaks
logisch - wenn jemand gekauft hat, dann hat jemand verkauft, wenn es Trends gibt, dann ist die verkaufte Menge nicht gleich der gekauften Menge.....
hier ist die Entladung von ZZ Ecken für ~10 Jahre auf H1, mit der Formel:Segment y = kx+b ---> für ZZ k = (price1-price0)/(bar1-bar0)/Point
k für die nach unten gerichteten Ecken von WP:
k für die Ecken der Rückseiten nach oben:
Ich kann folgendes vorschlagen: Geben Sie für einen der Graphen eine nichtlineare Zeit ein, z. B. in Form einer stückweise linearen Tabellenfunktion, dyn der Segmente und ihrer "Rampen"-Parameter. Maximieren Sie anschließend den Korrelationskoeffizienten der beiden Graphen mit Hilfe einer beliebigen numerischen Methode und der Auswahl geeigneter Segmentparameter. Es ist zeitaufwändig, aber es wird funktionieren.
Sie brauchen nichts zu erfinden.
Verwenden Sie das dynamische Time Warping.
Sie müssen sich nichts ausdenken.
Verwenden Sie das dynamische Time Warping.
Ich danke Ihnen! Ich habe es gelesen, es sieht vielversprechend aus.