De la teoría a la práctica - página 299
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Bueno, tendría que discrepar sobre el dónde.
Nunca me ha interesado esa pregunta. Es ella, los precios, su propio negocio. Donde va, está bien. Lo que tenemos es lo que trabajamos.
Nunca me ha interesado esta cuestión. Es ella, los precios, su propio negocio. Donde va, está bien. Lo que tenemos es lo que trabajamos.
Esto se aplica a los gráficos de minutos, en marcos de tiempo más largos se puede predecir con cierto grado de probabilidad hacia dónde irá.
Nunca me ha interesado esta cuestión. Es ella, los precios, su propio negocio. Donde va, está bien. Lo que tenemos es lo que trabajamos.
encontró alguna cifra - 0,0018, todo surgió sin cálculo.
¿Qué sentido tiene?
Llevo dos días devanándome los sesos, no sé dónde ni cómo aplicarlo...
Si te has encontrado con algo así, por favor, dame una pista.Recuerdo que en noviembre de 2017 Alejandro habló de alguna invariante, que a menudo resultaba ser 0,0018. Creo que se refería entonces a los parámetros de t2: la distribución de Student, el parámetro de escala y creo que la deriva. El número me llamó la atención por alguna razón.
Gracias.
Comprobaré la viabilidad de esta figura.
A la espera de ver si se produce una vuelta a algún tipo de media, de momento el gráfico está casi inmóvil
Recuerdo que en noviembre de 2017 Alejandro hablaba de algún tipo de invariante, que a menudo resultaba ser 0,0018. Creo que se refería a los parámetros t2 de la distribución de Student, el parámetro de escala y creo que la deriva. Por alguna razón recuerdo el número.
0.18
Sí, todavía uso esta invariante.
Es el valor medio del coeficiente de asimetría del sesgo no paramétrico de la distribución de probabilidad de los precios.
Una vez más, si tomamos un determinado volumen de muestreo de ticks (por ejemplo = 10.000) y calculamos la varianza y la asimetría de este volumen a la llegada de cada nuevo tick, siempre son diferentes, desde cero hasta el infinito. Pero si, en cada paso, calculas la media de estos valores, verás que son prácticamente constantes.
Llevo seis meses viendo esto. Nunca antes este valor medio, por ejemplo para un mes, ha sido >0,2 o <0,16 para ninguno de los 32 pares de divisas.
La conclusión es que la distribución de probabilidad del precio medio es estable. Intentamos destruir esta estructura con nuestras acciones, pero fracasamos. La serie de precios recupera su estructura por tendencias. Esto es lo que yo llamo el efecto "memoria" del proceso.
0.18
Sí, todavía uso esta invariante.
Es el valor medio del coeficiente de asimetría del sesgo no paramétrico de la distribución de probabilidad de los precios.
Una vez más, si tomamos un determinado volumen de muestreo de ticks (por ejemplo = 10.000) y calculamos la varianza y la asimetría de este volumen a la llegada de cada nuevo tick, siempre son diferentes, desde cero hasta el infinito. Pero si, en cada paso, calculas la media de estos valores, verás que son prácticamente constantes.
Llevo seis meses viendo esto. Nunca antes este valor medio, por ejemplo para un mes, ha sido >0,2 o <0,16 para ninguno de los 32 pares de divisas.
La conclusión es que la distribución de probabilidad del precio medio es estable. Intentamos destruir esta estructura con nuestras acciones, pero no podemos. La serie de precios recupera su estructura por tendencias. Esto es lo que yo llamo el efecto "memoria" del proceso.
Si se toma el exponente de los valores máximos, éste disminuye más rápido que la serie de incrementos. Si se cambia el coeficiente, resulta ser 1,6, pero éste es un valor burdo.
0.18
Sí, todavía uso esta invariante.
Es el valor medio del coeficiente de asimetría del sesgo no paramétrico de la distribución de probabilidad de los precios.
Una vez más, si tomamos un determinado volumen de muestreo de ticks (por ejemplo, = 10.000) y calculamos la varianza y la asimetría de este volumen a la llegada de cada nuevo tick, siempre son diferentes, de cero a infinito. Pero si, en cada paso, calculas la media de estos valores, verás que son prácticamente constantes.
Llevo seis meses viendo esto. Nunca antes este valor medio, por ejemplo para un mes, ha sido >0,2 o <0,16 para ninguno de los 32 pares de divisas.
La conclusión es que la distribución de probabilidad del precio medio es estable. Intentamos destruir esta estructura con nuestras acciones, pero fracasamos. La serie de precios recupera su estructura por tendencias. Esto es lo que yo llamo el efecto "memoria" del proceso.
Bueno, estaba dividiendo por un punto para comparar los pares de alguna manera... y obtuve 0.0018
Sí, efectivamente, es una media.
sin embargo, tampoco hay mucho efecto de esta idea todavía
1. Una vez más - si tomamos un cierto volumen de muestra de ticks (por ejemplo = 10.000) y calculamos la varianza y la asimetría para este volumen a la llegada de cada nuevo tick, siempre son diferentes - de cero a infinito. Pero si calculas la media de estos valores en cada paso, verás que son prácticamente constantes.
2. Conclusión: la distribución de probabilidad de los precios es estable por término medio. Intentamos destruir esta estructura con nuestras acciones, pero no podemos hacerlo. La serie de precios recupera su estructura por tendencias. Esto es lo que yo llamo el efecto "memoria" del proceso.
1. Se llama ley de los grandes números o de la temperatura media en un hospital).
2. El regulador se limita a dejar que el precio se tambalee mientras se mueva dentro de los límites necesarios, y en caso contrario lo corrige en la dirección deseada por la tendencia. El regulador "recuerda" cuál debe ser el precio))
Buscar el misticismo y algún proceso misterioso de formación de precios al azar es, por supuesto, ingenuo, pero es muy posible que uno pueda dar con algunas fórmulas matemáticas inteligentes que de alguna manera analicen y predigan esto sin tener en cuenta la tendencia, que inicialmente no es accidental...