Parámetros del mercado flotante - página 3
Está perdiendo oportunidades comerciales:
- Aplicaciones de trading gratuitas
- 8 000+ señales para copiar
- Noticias económicas para analizar los mercados financieros
Registro
Entrada
Usted acepta la política del sitio web y las condiciones de uso
Si no tiene cuenta de usuario, regístrese
Se podría decir que he encontrado un patrón - fluctuando alrededor de un "precio justo", ahora estoy recogiendo un método adecuado.
Sí... excepto que está retrasado con respecto al precio real y no hay forma de determinarlo de forma fiable en el lado derecho del cociente. No hay forma de predecirlo a partir del pasado debido al inevitable error de predicción en la escala de retardo.
Todas las pruebas de estacionariedad que has pasado convenientemente por alto
Hay un cuadro como este:
¿Qué metodología puede extrapolar una serie como ésta?
¿Podría alguien poner esto en una red neuronal para un experimento?
¿Cómo ha conseguido esta función?
Fue hace mucho tiempo, no recuerdo lo que buscaba en los wavelets.
¿Cómo ha conseguido esta función?
MathSin(2*Pi/(15+0.05*i)*i)
Fue hace mucho tiempo, no recuerdo realmente lo que buscaba en las ondículas, sólo adjunté lo que tenía
Gracias
Ahora, colegas, critíquenme.
Argumento que cualquier extrapolación implica que la serie temporal (TP) tiene la propiedad de "seguir" la dirección elegida. En efecto, al extrapolar un paso adelante mediante un polinomio de enésimo grado, asumimos la NEED para la primera derivada, la segunda... n-1 de la serie original, al menos en este paso... ¿Ves a dónde quiero llegar con esto? La cuasi-continuidad de la primera derivada no es más que un coeficiente de autocorrelación (AC) positivo de la PA en el marco temporal (TF) seleccionado. Se sabe que no tiene sentido aplicar la extrapolación a los BP de tipo browniano. ¿Por qué? ¡Porque el CA de dicha serie es idénticamente igual a cero! Pero, hay GRs con QA negativo... Es simplemente incorrecto extrapolar a ellos (si estoy en lo cierto) - el precio es probable que vaya en la dirección opuesta a la prevista.
Y para empezar: casi todas las RV de Forex tienen una función de autocorrelación negativa (es una función construida a partir de la KA para todos los TF posibles) - ¡esto es un hecho médico! Las excepciones son algunos instrumentos de divisas en marcos temporales pequeños, y sí, las acciones de Sberbank y EU RAO en TFs semanales. Esto, en particular, explica la inadecuación en el mercado moderno de la TS basada en la explotación de las medias móviles, el mismo intento de extrapolación.
A menos que me equivoque, las ondículas, a priori, se encuentran en una zona en la que no podrán realizar sus funciones correctamente.
Según tengo entendido, ¿se adhiere a la "visión del mundo" de que el mercado es un movimiento browniano?
Pero puedes intentar verlo desde una perspectiva humana. Hay grandes actores que mueven el mercado, hay limitaciones de liquidez (no se puede retirar una gran suma en un momento), hay ciclos: ejercicio económico, informes trimestrales, apertura de bolsas, fondo de noticias, etc.
Por cierto, interesante conocer tu opinión sobre estas cosas:
http://www.onix-trade.net/forum/index.php?s=c04e226e5521ed472b8d31770b40832b&showtopic=47&view=findpost&p=5267
http://www.chronos.msu.ru/RREPORTS/mikhailovsky_biol_vremya/mikhailovsky_biol_vremya.htm
Neutrón:
Y como aperitivo: casi todos los BPs en Forex tienen una función de autocorrelación negativa (es una función construida a partir de CA para todos los diversos TFs) - ¡esto es un hecho médico!
No es la primera vez que leo esta afirmación suya, pero nunca he visto pruebas de ello. Todos los ACF que he visto son ACF normales. ¿Qué significa ACF negativo y por qué es peor que ACF positivo? Podrías darme un ejemplo en algún cotier para poder replicarlo.
¿Podría darme un ejemplo en algún tipo de cotizador para poder replicar
Podemos.
Buscaremos el coeficiente de correlación por pares entre muestras vecinas de la serie temporal. Para el marco temporal seleccionado tenemos un coeficiente en el rango de -1 a +1. El valor del coeficiente menor que cero indica la presencia de antipersistencia entre las muestras, mayor que cero - persistencia en este TF, cercano a cero - ¡fuera de aquí! A su vez, la persistencia sirve como indicador de la tendencia/colapso del símbolo en el TF seleccionado. La última propiedad de BP permite utilizar indicadores adecuados de la AT.
El coeficiente de correlación está en una ventana de n - muestras. En este caso hemos utilizado las Actas de 2010 y al adelgazarlas hemos construido la TF artificial de 1 min a 100 min. Se ha tomado n como máximo (cuántas muestras en un año). Para cada TF encontramos el coeficiente de correlación y trazamos la dependencia de este valor con respecto al TF. Me refería exactamente a esta dependencia en la cita anterior.
La Fig. muestra las dependencias encontradas del coeficiente de correlación de pares para diferentes instrumentos en diferentes TFs. Se puede ver que en casi todas partes el coeficiente es negativo, lo que indica que el precio tiende a volver a su valor inicial después de la perturbación. Esta propiedad es más o menos característica de todos los símbolos y se aprecia con mayor claridad en la TF pequeña (véase la figura). He utilizado los datos de Alpari de 2010.
La cuestión es qué considerar "cercano a cero". Para la estimación, puede multiplicar el coeficiente de correlación en el TF seleccionado por la volatilidad del instrumento en puntos en este TF y comparar el valor obtenido con la comisión de la empresa de corretaje (también en puntos). Si es mayor que el diferencial, entonces no tendrá éxito de todos modos, porque el mercado no es un sistema ergódico y en cuanto abra una posición, todo cambiará a peor (sólo para usted).