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En primer lugar, no al azar. En segundo lugar, me refiero a los tiempos, a las paradas.
Aquí es más interesante realizar esta prueba comparando el precio del propio instrumento con las posiciones de los operadores. El mensaje es: ¿es el nivel de precios la causa de las posiciones actuales de los operadores, o viceversa, es el nivel de las posiciones de los operadores la causa del precio bajo? Es importante. Es necesario asegurarse de que la cola no mueva al perro, como ocurre con muchos indicadores técnicos.
¿Es hora de que la señal se "agriete"? :)
Entonces, ¿cuál es tu problema con la redacción de Beard? Es que la N habrá que buscarla. Cuanto menos haya en el mercado, mejor.
Una especie de muleta para SL. Eso es lo que no te gusta.
Y en cuanto al tiempo, no ponemos el TP en horizontal, sino en oblicuo: la vida mejora :)
Con paradas polla, y sin paradas ninguna polla).
¡Eureka! ¡¡¡¡He encontrado un indicador que predice el mercado en un 97%!!!! El 97% de las operaciones rentables es una apuesta seria por el modelo matemático más preciso del mercado. Lo llamaré (19).
(19) es un poco quisquilloso y si se malinterpreta, puede vaciar la depo.
Una especie de muleta para SL. Eso es lo que no me gusta.
Y en cuanto al tiempo, no ponemos el TP en horizontal, sino en oblicuo: la vida mejora :)
Con una advertencia. Hay un PERO para la prueba de causalidad: sólo considera las relaciones lineales; por lo tanto, si muestra un resultado negativo, no significa que no haya una relación causal: es muy posible que sea lo suficientemente fuerte, pero no lineal. En definitiva, más o menos el mismo lío que con la correlación, como se ha señalado correctamente.
Me gustaría añadir que en estadística cualquier verdad abstracta es cuestionable. Siempre hay que fijarse en las condiciones de aplicación, en estadística más que en ningún otro sitio el diablo se esconde en los detalles.
Si se trata de Granger, hay que aclarar la palabra "linealidad", que es de dos tipos: linealidad en los parámetros que estamos estimando, y linealidad en las variables, cuya no linealidad no se suele tener en cuenta, ya que se elimina por sustitución.
No estoy seguro, pero me parece que no se puede considerar la causalidad sin que se utilice el propio modelo para estas variables. Si nuestro modelo es lineal en parámetros y sus parámetros son estimados por MNC, entonces se puede confiar en la prueba de Granger, si el modelo es no lineal en parámetros, entonces lo más probable (no estoy seguro) es que no se pueda confiar en la prueba de Granger.
Desgraciadamente C-4 ha mostrado interés en la prueba, pero no ha dado los datos en bruto todavía, y por lo que recuerdo de su modelo, se podría probar Granger bajo sus condiciones y obtener un resultado de confianza.
Desgraciadamente C-4 ha mostrado interés en la prueba, pero no ha dado los datos en bruto hasta ahora, y por lo que recuerdo su modelo, podrías probar Granger en sus condiciones y obtener un resultado de confianza.
Bueno, es una cita. De hecho, he adjuntado las cotizaciones del trigo y la soja en el archivo. También adjunto el oro y el euro aquí (marco temporal semanal). Eso debería ser suficiente por ahora.
p.d. Alex, ¿por qué hay una discusión aquí sobre algunos paternas sobre la historia y los tamaños de las paradas? todo lo de las páginas 57 a 60 es un offtopic para este hilo. Por favor, cíñase al contexto.
p.s.s Sugiero una rama especializada para estos temas.
Pollos, huevos, prueba causal de Granger o ¿quién fue el primero?
la prueba de Granger... ¿qué conclusión se puede sacar de esta prueba? ;)))