De la teoría a la práctica - página 579
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En realidad estoy mirando la suma de los incrementos.
es decir, en el gráfico de precios....
No estás diciendo la verdad
;)
En realidad estoy mirando la suma de los incrementos.
Si piensa en la deriva como un cambio en el punto de partida, también puede utilizar sólo el precio en la ventana deslizante.
Así:
Si piensa en la deriva como un cambio en el punto de partida, también puede utilizar sólo el precio en la ventana deslizante.
Así:
ok
¿fórmulas?
Voy a utilizar MQL para crear un indict en el MQL, así que vamos a ponerlo aquí
Estoy muy cansado de masticar lo mismo.
La realización final la escribí en mi mensaje personal antes de
Y la índica, como ha demostrado la práctica, no lo es todo
así que publícalo, no tengas miedo
Me interesan las líneas rojas, azules y negras de la ventana inferior
tres fórmulas
interesado en las líneas rojas, azules y negras
tres fórmulas
Ya los ha escrito mil veces.
He intentado contar la desviación estándar como SUM(ABS(rendimientos))/Degree(N,0,3333333) o incluso SUM(ABS(rendimientos))/Degree(N,0,4) en lugar de SUM(ABS(rendimientos))/Degree(N,0,5).
¿Quizás estos 0,3333 , 0,4 , 0,5 deben ser dinámicos? Estaba pensando que, de alguna manera, si calculamos el número de cotizaciones reales, entonces debemos considerar el número de pseudo-cotizaciones.
Por ejemplo: 992 cotizaciones reales, 448 pseudo-cotizaciones = 1440, o el 31% de las pseudo-cotizaciones o 0,31111 para la fórmula anterior, o tal vez deberíamos poner el índice de Hirst, no sé....
es decir, en el gráfico de precios....
Clueless
;)
La suma de los incrementos sobre la ventana de observación.
¿Quizás estos 0,3333 , 0,4 , 0,5 deberían ser dinámicos? Estaba pensando que si contamos el número de comillas reales, deberíamos contar el número de pseudocomillas en algún lugar.
Por ejemplo: 992 cotizaciones reales, 448 pseudo-cotizaciones = 1440, o el 31% de las pseudo-cotizaciones o 0,31111 para la fórmula anterior, o tal vez ponemos el índice de Hirst allí, no sé....
Todas las cotizaciones que llegan son reales.
las desviaciones son lo que estás captando.
ok
¿fórmulas?
Hagamos una indicación en MQL y pongámosla aquí
Estoy muy cansado de masticar lo mismo.
Te daré la implementación final en persona.
y la indica, como muestra la práctica, no lo es todo
Así que adelante, no te preocupes.
me interesan las líneas rojas, azules y negras
tres fórmulas
BIEN. Bajémoslo. No me importa, sólo quiero llenarme los bolsillos y no me importan los de los demás.
1. Trabajo con garrapatas en una ventana de tiempo de segundos deslizantes.
2. por ejemplo, tomar una ventana = 14400 segundos, y crear 3 (tres) buffers FIFO(14400).
3. Con frecuencia = 1 seg. cuente la diferencia entre el valor del precio actual y el anterior (incremento). Todo lo que hay en una fila, sin importar si fue un tick real o no, se escribe en el buffer #1. Calculamos la suma de todos los valores que contiene. Es el precio. Línea negra.
4. Los módulos de incremento de conteo - los escribimos en el buffer #2. Cuenta la suma. Dividir por 14400. Se trata de la tasa media de variación del precio. Llamémoslo C.
5. Ahora es un poco más difícil. Tenemos que contar el número de ticks reales en esta ventana. En cada paso, miramos si el propio incremento o el tiempo de llegada del valor ha cambiado. Si lo ha hecho, escribimos una unidad (1) en el buffer №3, si no - 0. Cuenta la suma de las unidades. Por ejemplo, obtenemos 12345. Este es el número real de ticks entrantes en 14400 segundos. La suma de las unidades de incremento del buffer #2 se divide por 12345. Es el valor medio de los incrementos de Lambda.
6. Calcular el coeficiente de difusión mediante la fórmula: D^2=C*Lambda*T. Desviación estándar Sigma=sqrt(C*Lambda*T).
7. Ahora supongamos que todos los incrementos de la PA son débilmente dependientes. La suma de estos valores da un número que pertenece a una distribución normal.
6. A partir de cero, trazamos líneas de soporte/resistencia = +-2,5758*Sigma, donde 2,5758 es el cuantil 99 de la distribución normal. Son líneas rojas y azules.
7. Para el precio es lo mismo, sólo que +-2,5758*Sigma no se toma desde 0, sino desde el punto de referencia inicial, es decir, el primer elemento del buffer FIFO(14400).
Eso es todo. Esto es lo máximo que podemos exprimir de la difusión estándar (¡no anormal!).
DE ACUERDO.
Oh, vamos.