Comparación de dos gráficos de cotización con distorsiones no lineales en el eje X

 

¿Alguien ha notado que a menudo dos gráficos intradía del EURUSD o del GBPUSD son similares? No siempre, por supuesto, pero a menudo el patrón de ayer se repite sorprendentemente hoy, sobre el que se puede intentar sacar provecho. Pero...

Los picos y valles, aunque repiten el patrón, no coinciden en el tiempo. Por ejemplo, la bajada de ayer a mediodía comenzó a las 14:15 y la de hoy a las 13:00. Hay muchos criterios de similitud: Spearman, Pearson, mínimos cuadrados, pero no conozco ninguno que compare gráficos sujetos a pequeñas distorsiones en el eje X. ¿Alguien conoce algún método de este tipo?

 
¿Romper un piso en una cruz?
 
sv.:
¿Romper un piso en una cruz?

Esta es una tarea diferente. No estoy comparando los gráficos del EURUSD y del GBPUSD, sino el de hoy y el de ayer del mismo par.
 
¿Autocorrelación? Hay soluciones en el código base.
 
Puedo sugerir lo siguiente: introducir un tiempo no lineal para uno de los gráficos, configurándolo por ejemplo como una función de tabla lineal a trozos, dinámica de los segmentos y su "tempo" - parámetros. A continuación, maximice el coeficiente de correlación de los dos gráficos utilizando cualquier método numérico disponible y seleccionando los parámetros adecuados del segmento. Lleva mucho tiempo, pero funcionará.
 
alsu:
Puedo sugerir esto: introducir un tiempo no lineal para uno de los gráficos, estableciéndolo por ejemplo como una función de tabla lineal a trozos, dina segmentos y su "tempo" - parámetros. A continuación, maximice el coeficiente de correlación de los dos gráficos utilizando cualquier método numérico disponible y seleccionando los parámetros adecuados del segmento. Lleva mucho tiempo, pero funcionará.


Pondering.... ¿Genética? ....

¿Y si pasamos de los propios gráficos? ¿Aproximar la gráfica de una polilínea (esto ya permite miles de variantes), y luego comparar los polígonos, permitiendo pequeños desplazamientos de los vértices a lo largo del eje X?

 
wmlab:


Reflejando.... ¿Genética? ....

L-BFGS, método de Levenberg-McVardt, etc.


¿Y si pasamos de los propios gráficos? ¿Aproximar el gráfico de una polilínea (esto ya permite miles de variaciones) y luego comparar los polígonos, permitiendo pequeños desplazamientos de los vértices a lo largo del eje X?

Puedes hacerlo. Pero tendrá que igualar el número de rodillas de antemano.
 
Es posible aproximar las gráficas mediante polinomios de orden suficientemente grande... Digamos que 8-10 debería ser suficiente para empezar, y ajustar la transformación de tiempo para que los coeficientes de los polinomios coincidan lo más posible
 

Este es un caso particular de encontrar una relación maestro/delincuente. Se resuelve mediante una transformación adecuada del TSP. Y luego aplicar los métodos lineales habituales.

  1. Consulte "Transformación de la historia" aquí.
  2. Y un cálculo rápido del control de calidad de Pearson aquí.

P.D. La aplicabilidad de la teoría de los patrones debe seguir justificándose.

 
Alternativamente, deberíamos definir qué es "similar" y qué es "idéntico"
(para que podamos hablar de similitud hasta cierto punto)

Tal vez haya que hacer un mapa de bajos-máximos (o impulsos hacia arriba y hacia abajo).
Identificar el mínimo/máximo de los diferentes niveles - por ejemplo, los niveles 1/2/3, etc.
Es necesario identificar un punto de referencia.

Por ejemplo, si la secuencia mínima/máxima de nivel superior coincide con
se podría simplemente comparar las líneas mínimas y máximas.

En realidad, si estamos hablando de una clasificación formal de los días - entonces hice tal trabajo.