Parámetros del mercado flotante - página 2
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Y usted está tratando de aplicar métodos de un área a otra.
¿Y qué métodos se pueden aplicar? Enuméralos, si no te importa.
Los métodos son (simplificados): hay que pensar en quién puede haber entrado por cuánto, por qué y cuándo saldrá. Y a partir de ahí, a bailar. Tiene que ver con el mercado, seguro. Por ejemplo, la volatilidad existe en el mercado, cambia durante el día, es un hecho innegable, se puede calcular. Así que eso es lo que hay que trabajar. O desarrollar una propiedad del mercado, como el grado de reversión a su precio medio (por extraño que parezca, pero de forma simplificada es MA)). Esa reversión existe en el bazar, y también es un hecho... O la estacionalidad... Bueno, lo que he enumerado es a priori relevante para el mercado. Tal vez, incluso los astrométodos tengan algo que ver con el mercado: las fases de la luna, el estado de ánimo de las masas, etc. Pero, ¿cómo se relacionan las ondículas con esto? ¿O la mecánica cuántica? Las ondículas tienen que ver con las oscilaciones armónicas, por ejemplo la música. Si un DJ me preguntara por ellos, sería lógico. La mecánica cuántica interesaría a los científicos nucleares. Y así sucesivamente. Pero, ¿qué tiene que ver el mercado con esto? De hecho, puede que haya una conexión, pero antes hay que justificarla (es decir, hay que decirse a sí mismo que los grupos de comerciantes se comportarán como átomos en el núcleo porque tal y cual. Y luego el programador debe ir a la cabeza y a la cola de esta zona. De lo contrario, es una pérdida de tiempo. Yo creo que sí.
O desarrollar una propiedad de mercado como el grado de retorno a su precio medio ( curiosamente, es MA en forma simplificada :)).
Esto es lo que estoy haciendo, pero necesito desplazar la MA (o algo más) medio período hacia atrás). Primero veré qué errores pueden producirse y luego desarrollaré el método o buscaré otro.
Pero, ¿cómo se aplican las ondículas en este caso? ¿O la mecánica cuántica? Las ondículas tienen que ver con las oscilaciones armónicas, por ejemplo, la música. Si un DJ me preguntara por ellos, sería lógico. La mecánica cuántica interesaría a los científicos nucleares. Y así sucesivamente. Pero, ¿qué tiene que ver el mercado con esto?
Por ejemplo, el método de máxima entropía llegó a la radioingeniería desde la prospección geológica, la regresión se utiliza en la radioingeniería y la economía, el precio va de nivel en nivel, lo que no es física. Creo que deberíamos experimentar más.
¿qué puede hacer una ondícula?
La respuesta a esta pregunta puede encontrarse en cualquier libro que trate los fundamentos de la transformada wavelet: a diferencia de la transformada de Fourier, que ofrece una representación de la señal en el dominio de la frecuencia, la transformada wavelet ofrece una representación de la señal en el dominio de la frecuencia. Si la señal es una suma de sinusoides con periodos variables, la transformada wavelet mostrará cómo varían esos periodos en el tiempo (a diferencia de la transformada de Fourier, que simplemente da un espectro borroso).
¿Es posible modificar la descomposición de la serie de Fourier? Tome un número limitado de períodos para cada frecuencia, por ejemplo, sólo 2. Entonces los datos serían menos relevantes en comparación con la descomposición habitual. A continuación, los cambios de fase, frecuencia y amplitud podrían controlarse para su modulación, por ejemplo, alimentando la entrada de la red neuronal. ¿Alguien ha probado esto?
La gente aquí tiene razón en cuanto a la aplicabilidad de los métodos de análisis de series temporales.
En primer lugar, hay que observar tal o cual patrón o propiedad de la PA y, a continuación, seleccionar un aparato de matanálisis adecuado para la serie en cuestión. Mientras el carro vaya por delante de la yegua, esto es una pérdida de tiempo y esfuerzo (quizás de dinero). Nuestra tarea, con toda la variedad de métodos y su complejidad, se reduce a pronosticar el signo del movimiento esperado del precio (Compra o Venta). Para no caer en el misticismo, la predicción pasa por el análisis del PA inicial (historia) o por el análisis de su entorno (otras herramientas). En la primera dirección se utilizan todo tipo de modelos de regresión o, si no se puede formalizar la tarea, se utilizan redes neuronales. La segunda línea de enfoque utiliza el análisis de correlación cruzada con todos sus mapeos.
La gente aquí tiene razón en cuanto a la aplicabilidad de los métodos de análisis de series temporales.
En primer lugar, hay que observar un patrón o una propiedad particular de la PA y, a continuación, seleccionar un aparato de matanálisis adecuado para la serie en cuestión.
Se podría decir que he encontrado un patrón: las fluctuaciones en torno a un "precio justo", ahora estoy seleccionando un método adecuado.
He buscado información sobre wavelets y parece bastante buena.
Ventajas e inconvenientes de las transformadas wavelet:
-Las transformadas de Wavelet tienen casi todas las ventajas de las transformadas de Fourier.
-Las bases de las ondículas pueden estar bien localizadas tanto en frecuencia como en tiempo. Al seleccionar procesos multiescalares bien localizados en las señales, sólo se pueden considerar las escalas de descomposición que sean de interés.
-Las bases de Wavelet, a diferencia de la transformada de Fourier, tienen una gran variedad de funciones de base cuyas propiedades están orientadas a resolver diferentes problemas. Las ondículas de línea de base pueden tener portadores finitos e infinitos, implementados por funciones de suavidad variable.
-La desventaja de las transformadas wavelet es su relativa complejidad.
Es decir, no hay desventajas como tal.
Me gustaron especialmente los resultados de la aplicación aquí (Andre69 28.06.2007 20:43). Hay dependencias de frecuencia y tiempo bastante específicas, algo estacionario.
En el archivo hay ficheros sobre aplicaciones de mercado de las ondículas y una comparación con Fourier.
IgorM, ¿te importaría compartir la biblioteca?