una estrategia de negociación basada en la teoría de las ondas de Elliott - página 88
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Una cosa más. Algo que no entiendo es esto: СКО2/3[N]=({D[N]-D[2N/3]}/{N-2N/3})^0.5
Según veo, en sus anotaciones, RMS2/3[N]=(D[2N/3])^0,5
O, si tratas de representarlo como una diferencia:
СКО2/3[N]=({S[N]-S[последняя треть]}/{2N/3})^0.5
La RMS es la raíz de la varianza (suma de los cuadrados de las desviaciones dividida por algún número). Entonces, la suma de cuadrados de la varianza en la barra 100 menos la suma de cuadrados de la varianza en la barra 33 dará como resultado la suma de cuadrados de la varianza de la barra 33 a la 100. El resto es fácil. En general, tienes razón, tal y como yo lo entiendo, debo haberlo expresado mal.
La cuestión es que dos canales pueden tener la misma varianza de error de regresión dentro de la significación estadística, pero diferente varianza de precios, a grandes rasgos, un canal será más empinado, el otro será más plano. La cuestión es qué canal elegir. Bulashev considera tres criterios para evaluar la calidad de una línea de regresión, todos los cuales implican la relación de las dos varianzas anteriores. Elegir entre estos tres criterios es, en efecto, una creatividad personal, y elegir la varianza del error de regresión para comparar la calidad de la aproximación no es del todo correcto.
Además, responde a
Vladislav se lleva lo peor de esta clase.
Si te refieres a que Vladislav toma el intervalo de confianza más amplio posible para esto, entonces me malinterpretas, si es otra cosa, entonces te malinterpreto.
Así que según el algoritmo de solandra después de "...la muestra no cae fuera del intervalo de confianza del 99%. El canal que tiene el valor RMS más pequeño se selecciona de la serie de ir barra a barra. Me preguntaba - ¿cómo seleccionar el RMS más pequeño si pueden ser estadísticamente indistinguibles o es todo una nimiedad?
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La elección de la precisión del paréntesis viene determinada por la precisión estadística de su definición. Tú mismo has dicho que es una variable aleatoria.
Sinceramente, no lo entiendo, o tú no me entiendes. En realidad no pregunté sobre la elección de la precisión del sko. Debo haber entendido mal. Me preguntaba por qué el sko de la muestra se compara con el sko de la muestra 2\3 para determinar la convergencia, y no el sko de alguna otra parte de 5\8, 7\9 etc. ¿Tendrá esto un efecto significativo en los resultados de la selección? ¿O se trata de nuevo de detalles insignificantes? El límite entre el bien y el mal:)
Si le interesa un modelo de trabajo, tome todo esto como un axioma, implemente este modelo programáticamente y el propio mercado le mostrará si su conjunto de axiomas es justo o no.
Es decir, "qué hay que pensar, hay que agitarlo". Me parece que lo bueno del enfoque que se discute es que antes de ver lo que el mercado va a mostrar, se realiza un análisis exhaustivo y se fundamentan los criterios para distinguir lo que el mercado puede mostrar en general. No soy muy bueno programando, y no soy bueno programando sin entender lo que se necesita exactamente, y luego ver lo que pasó. Debo ser muy exigente con las cosas pequeñas.
Saludos
И еще. Что-то я не понял вот это: СКО2/3[N]=({D[N]-D[2N/3]}/{N-2N/3})^0.5
La RMS es la raíz de la varianza (la suma de los cuadrados de la desviación dividida por algún número). Entonces, la suma de cuadrados de la varianza en la barra 100 menos la suma de cuadrados de la varianza en la barra 33 dará la suma de cuadrados de la varianza desde la barra 33 hasta la barra 100. El resto es sencillo.
Es decir, probablemente deberías escribir la fórmula RMS1/3[N]=({D[N]-D[2N/3]}/{N-2N/3})^0,5 o RMS2/3[N]=({D[N]-D[1N/3]}/{N-1N/3})^0,5.
¿He acertado?
Si lo entiendo bien, esto no es correcto ya que las desviaciones de 2/3 se cuentan a partir de otra línea de regresión. Prueba a construir un canal a una determinada longitud y otro a 2/3 y verás que las líneas no coinciden y por tanto la suma de las desviaciones será diferente (¿quizás te referías a eso?). Por lo que entendí la varianza o RMS en sí no se puede utilizar para calcular los valores posteriores ya que cada nueva barra da una nueva línea y cambia toda la varianza, en teoría no se puede calcular a partir de la varianza obtenida en la barra anterior. Parece que he conseguido tenerlo en cuenta en este ciclo e incluso el gráfico del canal por dos tercios se ve bien (cuando se calculan los coeficientes de regresión también se calcula la suma de los cuadrados del CB y la propia suma del CB por lo que podemos utilizarlos para calcular la dispersión en la siguiente barra, pero la dispersión en sí no funcionó) pero cuando hice el archivo RMS y miré con más cuidado encontré algunas cosas extrañas que suceden en cada 3 barras.(aunque parece que he tenido en cuenta el movimiento desigual de los límites de los intervalos de 2/3)
PS Si alguien está interesado puedo publicar los datos RMS (corregidos :))
И еще. Что-то я не понял вот это: СКО2/3[N]=({D[N]-D[2N/3]}/{N-2N/3})^0.5
СКО - это корень из дисперсии(суммы квадратов отклонений, деленной на некое число). Тогда сумма квадратов отклоений на баре 100 минус сумма квадратов отклоений на баре 33 даст сумму квадратов отклонений от 33 до 100-го бара. Дальше все просто.
Así que la fórmula debería escribirse como RMS1/3[N]=({D[N]-D[2N/3]}/{N-2N/3})^0,5 o RMS2/3[N]=({D[N]-D[1N/3]}/{N-1N/3})^0,5
Las dos fórmulas que has escrito aquí son erróneas. La varianza y la suma de los cuadrados son diferentes. D[N]=S[N]/N
Dado esto, la varianza de la diferencia de los intervalos no es igual a la varianza de los intervalos. El comentario de Rosh, según entiendo, expresa el acuerdo con mi aclaración.
La cuestión es que las matemáticas puras y el mercado son cosas sustancialmente diferentes. Me parece que debemos partir de esto. Por ejemplo:
El análisis es ciertamente minucioso, pero en particular proviene del hecho de que Vladislav asume que es imposible predecir con exactitud el movimiento posterior de los precios. Pero es posible hacer una "predicción no aleatoria", cuya probabilidad será de alguna manera (!) igual a su probabilidad real. En general, un análisis exhaustivo es una teoría verificada experimentalmente. El enfoque de Vladislav no es una teoría, sino sólo un modelo. Y su comprobación experimental está ahora en marcha, los resultados en el imperio. ¿Qué quiere de los que, como usted, sólo han visto el modelo sobre el papel y no lo han entendido todo?
No intentes "sacarnos" más de lo que sabemos. De todos modos, no lo admitiremos :-)
Será mejor que intentes analizar el modelo por tu cuenta y nos ofrezcas tu visión.
El resto está de acuerdo con lo que se ha dicho
EN MI OPINIÓN. Las dispersiones de precios sólo pueden diferir significativamente si las muestras difieren significativamente. Si este es el caso (es decir, uno es significativamente más largo que el otro), entonces ambos canales tienen fuerza, pero difieren en su largo plazo. Estos son los tipos de canales que le interesan. Además, creo que la varianza del error es la principal fuente de información para la creación de criterios. Y discutir la calidad de la aproximación es, en mi opinión, inútil. El ISC da la mejor versión.
Así que según el algoritmo de solandra después de "...la muestra no cae fuera del intervalo del 99%. El canal que tiene el valor RMS más pequeño se selecciona de la serie de ir barra a barra. Preguntaba: ¿cómo se selecciona el RMS más pequeño si pueden ser estadísticamente indistinguibles o es todo una nimiedad?
EN MI OPINIÓN. No supongas que Vladislav y Solandr piensan igual. Solandr sólo compartió su comprensión. Se puede tomar el canal con el sko más pequeño, o se puede tomar toda la clase con la misma importancia estadística. Y utilizar el peor de ellos.
IMHO.2/3 es la elección de Vladislav. No esperes la justificación. Prueba otras opciones. Aquí hay tijeras. Cuanto mayor sea la fracción, más probable será que no se salga del canal en la barra actual. Y mayor será el engaño en el que te estás metiendo. Y si toma "lo menos", obtendrá una condición más dura y aumentará la probabilidad de salirse del canal prematuramente. Es decir, su criterio le echará del canal antes de que se derrumbe realmente. Se puede suponer que 2/3 es un parámetro a optimizar.
Buena suerte.
Gracias
Parábola Y(X)=Ax^2+Bx+C , los coeficientes de la parábola no tienen ninguna relación con los coeficientes de la regresión lineal Ah+B.