El filtro perfecto
La mejor manera de encontrar el "filtro perfecto" es crear uno tú mismo. Porque nadie más que tú podrá pensar en todos los parámetros del filtro que necesitas, las reglas de su funcionamiento, la evaluación de los resultados, etc., teniendo en cuenta tus objetivos.
Si se le ofrece la posibilidad de elegir variantes, tendrá que adaptarse a las reglas de otros.
Necesitas el filtro perfecto. ¿Qué recomienda?
El filtro perfecto es el que cumple perfectamente con los requisitos establecidos.
Formalizar los requisitos )
En primer lugar, gracias a todos los que han respondido.
Tal vez un zigzag le convenga.
Pienso utilizar el zigzag para obtener estadísticas de distribución, los puntos de entrada/salida potenciales "más rentables", si se toman de la EMA rápida. En un precio puro zigzag es muy optimista y antirrealista IMHO. Por su naturaleza, el zigzag espera el umbral de cambio, sin importar el tiempo y la forma en que se produjo, es decir, ignora el plano y la dinámica interna. Probablemente necesitará un tema separado para eso, porque también hay muchas preguntas y diverge de este.
La mejor manera de encontrar el "filtro perfecto" es crear uno tú mismo. Porque nadie más que tú, teniendo en cuenta tus objetivos, será capaz de pensar en todos los parámetros del filtro que necesitas, las reglas de su trabajo, la evaluación de los resultados, etc.
Si se le ofrece la posibilidad de elegir variantes, tendrá que adaptarse a las reglas de otros.
Esto es lo que hago, expresar mis pensamientos en voz alta, quién sabe, tal vez alguien sea generoso, me corrija o sugiera una dirección.
El objetivo es un script que recoja las estadísticas de las tendencias/flotaciones, clasificándolas por escala e intensidad. Con el fin de obtener las estadísticas de distribución de las tendencias y las flautas desglosadas en categorías en función de la escala (umbral de ruido) y la "inclinación" (ángulo de tangencia medio) cuando se aplica a la serie de precios.
La forma en que veo lógicamente el planteamiento del problema. La serie de precios es filtrada por un filtro de doble cara, por ejemplo, doble SMA desplazada por un período hacia atrás, doble para obtener la "suavidad", luego calculamos la diferencia de los puntos vecinos, multiplicamos por algún coeficiente y obtenemos la medida de la pendiente tangente, llamémosla "D".
A continuación, buscamos las zonas en las queD está dentro de un determinado rango, los valores bajos significan plano, los valores medios y altos significan tendencia, los valores extremadamente altos significan cisnes negros. Sumamos la cantidad de tiempo de cada rango dividido por el tiempo total, multiplicado por 100 y obtenemos la estadística en %. Ese es un plan tal y como yo lo veo, o más bien uno de los pensamientos más probables al respecto, seguro que no se me ha ocurrido por primera vez y alguien lo intentó hace tiempo, se apiadará de los verdes y dirá que un plan tonto, no funcionará, tal y cual... O viceversa, dirán que voy por el buen camino. Que alguien te dé un algoritmo o script ya hecho que haga ese trabajo, ni te cuento, la pereza no se puede fomentar.
El filtro ideal es el que cumple perfectamente con los requisitos establecidos.
Formalizar los requisitos).
Parámetros:
1)Escala (umbral de ruido).
2)Rango de "inclinación".
Salida - % de tiempo que el mercado permanece en ese "estado".
Es posible añadir un indicador que pinte la serie de precios en función del rango D, para entender "a ojo" la adecuación de la recogida de estadísticas.
PD: Parece que el doble SMA es un buen candidato para ser un "filtro ideal" en el contexto de este problema. Pero todavía tenemos que experimentar. Este es el tipo de estadística más sencillo que existe en el mercado hasta el momento y quizás la solución debería ser simple. Cuando lleguemos a un reconocimiento de patrones más adornados lo haremos más difícil.
Es cierto lo que han dicho los participantes más arriba de que lo que se pregunta aquí, subjetivo, y para gustos y colores de los participantes no lo es.
Mi elección es también ZigZag(con algunas modificaciones), sobre lo que escribiste acerca de su incapacidad para detectar bemoles - tonterías. La relación entre la altura del precio entre las rodillas (sorry....) y la horizontal del tiempo, entre ellas, también te da una característica del mercado, recortando el ruido, más informativa que la MA. Pero eso es sólo en la historia, para las estadísticas.
Si desea que las características cuantitativas de estos estados durante un período de tiempo, e incluso asignar el grado de "empinada" - a continuación, definir lo que es una tendencia / flit + criterios para encontrar puntos para determinar el ángulo + un poco diferente para el análisis de datos estadísticos y colocar el trabajo - que van a hacer por el dinero en la mejor forma / como una opción /...
Para mí los datos históricos no ayudan en el trading... ¿de qué sirve si ayer (hoy) hubo 25 tendencias y 47 zonas planas en el par en el marco temporal m15, la mitad de las cuales son "realmente buenas"? Si analizamos los datos sobre el tamaño de la tendencia, el piso, la sierra durante el periodo, nos permite establecer niveles de meta, pero de nuevo, no hay una herramienta universal para detectar a tiempo un cambio de tendencia, porque cuando se identifica la tendencia, ya ha pasado parte del camino y subirse a la tendencia es un intento de subirse al "tren que sale"... La cuestión es cuántas estaciones le quedan por recorrer.
y decir que es un plan estúpido, que no funcionará porque esto y lo otro...
El plan es simplemente irreal, no en el sentido de ser irreal... La premisa del planteamiento del problema es falsa. La propia noción de "estadística" como herramienta de investigación científica no encaja con la cantidad de información fiable que está disponible en los datos históricos del mercado.
¿Puede aclarar lo que se ha dicho, por favor?
No me refiero a los vagos objetivos del iniciador del tema, sino a una generalización sobre la incoherencia entre las estadísticas y la "información fiable". ¿Cree que los métodos estadísticos son erróneos?
En otras palabras, la distribución de probabilidad es arbitrariamente no funcional, y cualquier generalización de conjuntos de datos, no lleva información valiosa.
Entonces, ¡bienvenido al casino! Bienvenido al club. Kamonochka euribatochka))))))))))
¿Puede aclarar lo que se ha dicho, por favor?
No me refiero a los vagos objetivos del iniciador del tema, sino a una generalización sobre la incoherencia entre las estadísticas y la "información fiable". ¿Cree que los métodos estadísticos son erróneos?
En otras palabras, la distribución de probabilidad es arbitrariamente no funcional, y cualquier generalización de conjuntos de datos, no lleva información valiosa.
Entonces, ¡bienvenido al casino! Bienvenido al club. Kamonochka euribatochka))))))))))
Creí que me había explicado bien... Los métodos estadísticos - una cosa buena, pero no son aplicables a Forex, muy pocos datos en bruto para las estadísticas, y la validez de los datos, aún menos. Para ser más precisos, se pueden aplicar métodos estadísticos, pero en esta situación será una ilusión de enfoque científico con resultados falsos. Si no estás de acuerdo con lo que digo, puedes comprobar mi acierto (o error)... O bien lee algo serio sobre métodos estadísticos o, si eso es demasiado problema, haz un experimento práctico de los "clásicos del género" con una moneda.
Estoy de acuerdo y en desacuerdo, al mismo tiempo, no está claro cuál es su punto.
¿Qué tipo de datos no son suficientes? ¿Cuánto sería suficiente? Precio, volumen, nivel 2, etc.
¿Qué son los datos "fiables"?
Por favor, facilítenos una afirmación concreta de un trabajo "serio", que demuestre que hay límites en la selección de datos para el análisis estadístico. Especialmente interesante lo de la "fiabilidad".
P.D. Sólo quiero entender lo que quieres decir.
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Hola, señoras y señores.
Definitivamente estoy verde, así que no te burles de mí.
Voy a adoptar un enfoque científico. Para ello, necesito recopilar estadísticas. Para empezar, las más sencillas, como las estadísticas sobre tendencias, fracasos y sus características de escala. Para ello tenemos que filtrar el precio con un filtro no retardado (de dos vías) y luego calcular la cantidad de tiempo que la derivada ha estado en el ángulo en un rango determinado.
Necesitas un filtro perfecto. ¿Cuál le aconseja?