De la teoría a la práctica - página 598

 
Sergey Chalyshev:

Cuanto más avanzo, más me convenzo de que se trata de una reunión de teóricos de las matemáticas.

¿Dónde está la práctica?

¿Me estás culpando a mí, no? ¿Un practicante fuerte? Se convence... ¿crees que es mejor ser ignorante, pero practicante, para que haya menos de los que se convencen?

"gente inteligente"... practicando la ignorancia y el desconocimiento...

 

Un par de conversiones más interesantes

1.

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2.

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3.

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Олег avtomat:

Un par de conversiones más interesantes

No te hagas el listo, señala con el dedo. (с)

 
Yuriy Asaulenko:

No te hagas el listo, apunta con el dedo. (с)

:)

 

Más bibliografía sobre el filtrado de la PA.


FILTRADO REFLEXIVO DE SERIES TEMPORALES


La transformación es reflexiva debido a la presencia de la retroalimentación, que introduce características adicionales de memoria recurrente (reflexiva) en las series temporales filtradas (en las series temporales filtradas el futuro está determinado por el pasado mucho más fuertemente que en el original).

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Evgeniy Chumakov:

Más bibliografía sobre el filtrado de la PA.


FILTRADO REFLEXIVO DE SERIES TEMPORALES


La transformación es reflexiva debido a la presencia de la retroalimentación que introduce características adicionales de memoria recurrente (reflexiva) en las series temporales filtradas (en las series temporales filtradas el futuro está determinado por el pasado mucho más fuertemente que en el original).

No funciona, es sólo escribir, eso es todo:

Si se escriben todas las etapas de las transformaciones reflexivas en secuencia y

realizar todas las simplificaciones necesarias, entonces el resultado es siempre cada elemento del tiempo

Y { y , , yn } = 1 representan como una combinación lineal (media ponderada)

elementos de la serie temporal original { } n X x , , x = 1 :

el punto de esta investigación es decir que si tomamos un MACD de un MACD... de todos modos, tendrás el MACD )))

Me acordé de los mencionados filtros digitales en este garabato; los desarrollos de @Peter eran bastante buenos; colgó códigos en temas y en kodobase también están sus trabajos, es decir, filtrar a partir de valores anteriores

 

He mirado el cuantil de probabilidad del 100% para la ventana deslizante = 8 horas para el GBPUSD:

Loco... Es decir, a lo largo del tiempo "vemos" un cambio desenfrenado en la función de densidad de probabilidad del precio (subrayo: el precio, no la suma de incrementos), cuando el cuantil del nivel 100%, que cubre el 100% de las cotizaciones en la ventana deslizante, cambia de 1 (en realidad todos los datos están dentro de la desviación estándar) a 5,5.

Es hora de terminar.

 
Alexander_K2:

He mirado el cuantil de probabilidad del 100% para la ventana deslizante = 8 horas para el GBPUSD:

Loco... En otras palabras, a lo largo del tiempo "vemos" un cambio desenfrenado en la función de densidad de probabilidad de los precios (subrayo: el precio, no la suma de incrementos), cuando el cuantil del nivel 100%, que cubre el 100% de las cotizaciones en la ventana deslizante, cambia de 1 (en realidad todos los datos están dentro de la desviación estándar) a 5,5.

Ha llegado el momento de enrollarlo.

Es hora de empezar a pensar.

SO

Y el GBPUSD es muy bueno para operar.
 
Alexander_K2:

He mirado el cuantil de probabilidad del 100% para la ventana deslizante = 8 horas para el GBPUSD:

Loco... Es decir, a lo largo del tiempo "vemos" un cambio desenfrenado en la función de densidad de probabilidad del precio (subrayo: el precio, no la suma de incrementos), cuando el cuantil del nivel 100%, que cubre el 100% de las cotizaciones en la ventana deslizante, cambia de 1 (en realidad todos los datos están dentro de la desviación estándar) a 5,5.

Es hora de terminar.

No está claro, es decir, ¿se multiplica por 5,5?
 
Novaja:
No está claro, es decir, ¿crece por un factor de 5,5?

Por término medio, el cuantil = 2,41 (recordemos que para una distribución normal el cuantil del 99% de los datos = 2,5758 para la prueba a dos bandas y 2,32 para la prueba a una banda).

En otras palabras, "por término medio" se trata de una distribución aproximadamente normal.

Pero si observamos un "trozo" de la función de densidad de probabilidad en un punto concreto del tiempo para un conjunto de datos en movimiento, es imposible saber a qué tipo de distribución nos enfrentamos.

Repito: ahora estamos hablando de precio puro.

Esto me convence cada vez más de que no hay ni puede haber pescado en el precio puro. Lo que se necesita es una especie de PA transformada. La suma de incrementos es sólo un caso especial de transformación. Habría que analizar algo más...