Von der Theorie zur Praxis - Seite 1509
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Ich konnte nicht widerstehen... Er wird verzeihen... Er war schon lange nicht mehr im Forum - wahrscheinlich liegt er in einem Mülleimer. Er leidet an Hunger und Kälte... Wir sollten ihm helfen. Wie können wir das? Ich bin nackt wie ein Falke, ich kann kaum noch in die Fabrik gehen...
Wenn ich mir Ihre perfekt symmetrischen Reihen ansehe (ich weiß nicht, wie Sie das machen, aber vielleicht ist das auch nicht mehr wichtig), dann fallen mir Docs Worte aus einem persönlichen Briefwechsel ein:
Denn die Verteilung der Kursgewinne ist symmetrisch, und diese symmetrische Verteilung bleibt in dem gleitenden Fenster erhalten.
Etwas Ähnliches muss ich auf M15 erreichen.
2018.04.17 00:57
Die gelbe Linie ist ein gleitender Durchschnitt mit einem Fenster von 100. Fast vollkommen flach.
Ich denke zurück (möge er mir die Veröffentlichung dieser Screenshots verzeihen) und weine bitterlich - wie viele leidende, intelligente und talentierte Menschen der Markt in verschiedene Richtungen verstreut hat... Ich kann nicht einmal zählen...
Oder vielleicht hat Doc im Gegenteil gefunden, was er suchte, und will einfach nicht mehr mit uns Pygmäen kommunizieren? So ist es besser.
Mit zunehmender Volatilität nimmt die Punktgröße der Kursbewegung ab, oder? Die Filterung funktioniert genauso wie bei Ihnen, nur werden die Zecken bei erhöhter Volatilität gar nicht (oder nur sehr selten) hinzugefügt?
Bei zunehmender Volatilität sollte die Kursbewegung in Punkten reduziert werden, oder? Die Filterung macht das Gleiche wie Ihre, nur dass bei steigender Volatilität die Ticks gar nicht (oder nur sehr selten) hinzugefügt werden?
Darum geht es bei diesem ganzen Thema.
Wenn wir über die inkrementelle Wahrscheinlichkeitsdichte sprechen, achten wir als Erstes auf die schweren Schwänze, die Ausreißer. Aber in Bezug auf die MO ist das nicht die Hauptsache - wichtig ist, dass es keine Asymmetrie gibt. Die Verteilung muss bei jedem signifikanten Stichprobenumfang streng symmetrisch sein.
Der Doc nahm meine Daten zu AUDCHF (ich fürchte, es ist nur eine Glücksstichprobe), wo die Rückflüsse zu jeder Zeit eine symmetrische Verteilung bilden, trainierte das Netzwerk darauf und es begann, 100% genaue (oder fast so) Prognosen zu produzieren. Aber die Daten waren Zecken, wenn auch ausgedünnt... Er wurde durch Ausbreitung und Provision behindert... Er beschloss, die gleiche Symmetrie bei OPEN/CLOSE M15 zu erreichen.
Leider endet die Geschichte an dieser Stelle - seine Spuren verlieren sich. Wir wissen nicht, ob er das Problem - die Umwandlung der ursprünglichen asymmetrischen Reihe von Inkrementen in eine symmetrische Form - gelöst hat. Koldun hingegen scheint dieses Problem gelöst zu haben.
Darum geht es bei diesem ganzen Thema.
Wenn wir über die inkrementelle Wahrscheinlichkeitsdichte sprechen, achten wir als Erstes auf die schweren Schwänze, die Ausreißer. Aber im Hinblick auf die MO ist dies nicht die Hauptsache - wichtig ist, dass es keine Asymmetrie gibt. Die Verteilung muss bei jedem signifikanten Stichprobenumfang streng symmetrisch sein.
Der Doc nahm meine Daten zu AUDCHF (ich fürchte, es ist nur eine Glücksstichprobe), wo die Rückflüsse zu jeder Zeit eine symmetrische Verteilung bilden, trainierte das Netzwerk darauf und es begann, 100% genaue (oder fast so) Prognosen zu produzieren. Aber die Daten waren Zecken, wenn auch ausgedünnt... Er wurde durch Ausbreitung und Provision behindert... Er beschloss, die gleiche Symmetrie bei OPEN/CLOSE M15 zu erreichen.
Leider endet die Geschichte an dieser Stelle - seine Spuren verlieren sich. Wir wissen nicht, ob er das Problem - die Umwandlung der ursprünglichen asymmetrischen Reihe von Inkrementen in eine symmetrische Form - gelöst hat. Koldun hingegen scheint dieses Problem gelöst zu haben.
Für MO ist es kein Problem, einfach den Ausgleich zwischen den Klassen zu schaffen. Das Problem ist ein ganz anderes - die fehlende Regelmäßigkeit der Inkremente (sprich: Zyklen). Das hätte man schon vor einem Jahr oder länger unterbinden können. Aber anstatt es zuzugeben, fusionieren sie entweder stillschweigend oder werfen mit nichtssagenden Bildern um sich.
Insbesondere Punkt 2 garantiert die Vergeblichkeit, da die Marktteilnehmer sich wiederholende Muster zerstören, die ausgenutzt werden könnten.
Von einem globalen Standpunkt aus betrachtet - alles ist vergeblich, eitel und schmachtend). Von einem eher bodenständigen Standpunkt aus betrachtet - kann es recht nützlich sein, anhand der Matte genau zu untersuchen, wie irgendwelche Muster zerstört werden (wie Nicht-Stationarität angeordnet ist).
Das ist kein Problem für MoD - man muss nur die Klassen ausgleichen. Das Problem ist ein ganz anderes - die fehlende Regelmäßigkeit der Schritte (sprich: Zyklen). Das hätte man schon vor einem Jahr oder länger unterbinden können. Aber anstatt es zuzugeben, fusionieren sie entweder stillschweigend oder werfen mit nichtssagenden Bildern um sich.
Das mag sein... Ich weiß es nicht... Natürlich kann man nur dem Staat glauben. Andererseits wird eine Person, die ein Problem gelöst hat, niemals den Zustand zeigen. Widersprüche. Sie wissen nicht, wem Sie vertrauen können.
Das mag sein... Ich weiß es nicht... Natürlich kann man nur dem Staat vertrauen. Andererseits wird eine Person, die ein Problem gelöst hat, niemals den Zustand zeigen. Widersprüche. Man weiß nicht, wem man glauben soll.
Dieser überwältigende Glaube an Verschwörungstheorien...
Dieser überwältigende Glaube an Verschwörungstheorien...
Ich kann nur für mich selbst sagen, dass im Falle einer konstanten Symmetrie der Wahrscheinlichkeitsdichte, ohne Ausreißer, die Inkremente eine vollständig stationäre Zufallsfolge bilden. Und solche Serien lassen sich laut Kolmogorow vorhersagen.
Ich kann nur für mich selbst sagen, dass im Falle einer konstanten Symmetrie der Wahrscheinlichkeitsdichte, ohne Ausreißer, die Inkremente eine vollständig stationäre Zufallsfolge bilden. Und solche Serien lassen sich laut Kolmogorow vorhersagen.
Solche Reihen werden als Residuen bezeichnet (wenn sie keine nützlichen Informationen enthalten). Sie sind natürlich vorhersehbar, aber sie sagen die Originalserie nicht voraus.