una estrategia de negociación basada en la teoría de las ondas de Elliott - página 283
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¡Por cierto, la suavidad de la serie no es otra cosa que la positividad de CA! Es decir, es más probable que la serie continúe el movimiento iniciado que que cambie de dirección. Sí, eso es. Parece que hay que crear una sección de matemáticas en el estudio de las funciones NO suaves y los métodos de su análisis...
Información para la reflexión. Una transformada wavelet puede aplicarse a cualquier PA. La imagen wavelet resultante permite reconstruir con cierta precisión la RV original. Una imagen wavelet (con una elección conocida de la función de transformación wavelet) es continua e infinitamente diferenciable.
Tal vez fui analfabeto y no me expresé correctamente en alguna parte. Pero el significado es correcto.
¡Qué belleza!
La primera imagen parece una inmersión en una escala cada vez más pequeña de cambio de precios: una especie de microscopio digital con aumento variable:-) Creo que se puede obtener un mapa muy similar (si no igual) restando a cada paso de la serie original de BP, obtenida influyendo con un ancho de banda de filtro suavemente decreciente...
Yo diría que el partido es satisfactorio. Por cierto el código en MathCad contiene SOLO la fórmula de recurrencia para VLF - 10 líneas y eso es todo, mientras que el tiempo de conteo es de 1 seg.
Es agradable, que los resultados recibidos por métodos absolutamente diferentes son similares.
Una estructura fina de la misma BP (región de alta frecuencia).
Creo que la estructura regular surge en el desfase temporal de la gran inyección de capital. Este proceso es gradual y provoca una perturbación regular del mercado local.
Se trata de una estructura aún más fina (minucias). En el eje vertical está la ventana de promediación y en el eje horizontal la barra de minutos actual.
Yo tenía una teoría diferente: ¿tal vez sea una "ventana adiabática"?
...En primer lugar, está diferenciando el rango de precios. Al hacer esto, ¡no te olvides de eliminar una buena parte de los armónicos de baja y media frecuencia de la gama! Para las estadísticas, por supuesto, este enfoque es sensato. Pero, ¿no estamos echando al bebé con el agua...?
Al diferenciar, no se pierde la información sobre el componente de baja frecuencia de la señal. De hecho, tras integrar la serie residual, obtenemos la serie temporal original con todas las tendencias más alguna constante. Por lo tanto, la residualización de la serie original por diferenciación es bastante correcta desde el punto de vista matemático. Sin embargo, aquí hay otra trampa: genera una falsa correlación de las muestras vecinas, pero eso es una historia aparte.
Por lo demás, Andre69, estoy de acuerdo contigo. Y gracias por las respuestas informativas.
Estoy de acuerdo, no perdemos información pero la distorsionamos mucho. Es en este sentido que me he expresado. En realidad, la diferenciación es la aplicación de un filtro de paso alto a una serie. Los armónicos inferiores están muy recortados. El componente constante... Al diablo, no lo necesitamos. Pero el resto... He vuelto a mirar los espectros (Fourier y wavelets) de la serie de precios y su derivada. Como dice el refrán: siente la diferencia...
Por lo demás, estoy de acuerdo.
¡Qué bonito es!
La primera imagen parece una inmersión en una escala cada vez más pequeña de cambio de precios: una especie de microscopio digital con aumento variable:-) Creo que se puede obtener un mapa muy similar (si no el mismo) restando, en cada paso, de la serie original de BP, la serie obtenida al exponerla a un LPF de ancho de banda suavemente decreciente...
Me alegro de que te guste.
Lo que describes a continuación es otro método wavelet (diferente en detalles, pero básicamente correcto). Se llama transformada wavelet no decimada con un algoritmo de trous.
Enhorabuena por su descubrimiento.