Analice las características ESTADÍSTICAS más importantes del patrón y elija un método para operar con él. - página 7

[Aleksey Vyazmikin]

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FOREX - Tendencias, previsiones y consecuencias 2015

-Aleks-, 2015.06.21 12:29

Tomar la Orden del Servicio Federal de Mercados Financieros de Rusia de fecha 03.04.2012 № 12 21/pz

"Sobre la aprobación del programa de examen de cualificación especializada para especialistas en mercados financieros en la gestión de fondos de inversión, fondos de inversión y fondos de pensiones no estatales (examen de la quinta serie)"

Mire el "Capítulo Análisis Técnico del Mercado Financiero" y es obvio por qué el análisis técnico funciona... Bueno, al menos el hecho es que el banco central quiere que funcione...

hay un archivo allí si usted sigue el enlace en la cita.

[nevar]

Vladimir :

Busca en el código. El método es bastante sencillo. Establecer la longitud del patrón actual, encontrar patrones similares en la historia (por ejemplo, utilizar la correlación como la distancia entre los patrones), predecir el comportamiento del precio en el futuro a partir de patrones pasados. Se trata esencialmente de la misma agrupación, o RBF, o SVM, o GRNN. Todo depende de cómo midamos la distancia del patrón actual. Lea sobre GRNN y Bayes. Allí, la teoría de las predicciones se describe en términos de distribuciones estadísticas. Se ha escrito mucho sobre el GRNN y los métodos de predicción anteriores, pero todo se reduce a una simple fórmula:

la predicción es y = SUM y [k] * exp (-d [k] / 2s ^ 2) / SUM exp (-d [k] / 2s ^ 2)

donde y [k] es el k-ésimo patrón pasado, d [k] es la distancia del k-ésimo patrón al actual. Si las distancias tienen una distribución gaussiana, entonces d [k] = (x - x [k]) ^ 2. Para una distribución arbitraria (súper gaussiana), d [k] = | x - x [k] | ^ p, donde se elige p, dependiendo de si se quiere dar más peso a los vecinos más cercanos (p grande), o dar a casi todos los vecinos el mismo peso (p pequeño) como en el socialismo. Para p = 0, tenemos un socialismo completo.

Después de conocer los vecinos más cercanos y el GRNN, surgirá la siguiente pregunta obvia. Y cómo medir la distancia entre el patrón actual y los patrones anteriores. Si se tienen en cuenta las distorsiones a lo largo del eje temporal. Aquí es donde está enterrado el perro.

quizás esto ayude a https://en.wikipedia.org/wiki/Hellinger_distance

https://dl.acm.org/citation.cfm?id=1288866