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"Trouver ce que vous ne connaissez pas" est apparemment mon cas.
Et concernant les nuances de communication des forums, le filtrage du flood, etc, franchement, les forums de créateurs sont plus nuls comme il me semblait, après tout les copains pseudo-bogeyman sont plus féminins et grincheux, et les traders à cause du risque de réflexion sobre (IMHO), pognon oopsyvayut apparemment... En général, je me fiche pas mal du flood. La principale chose qui s'y trouvait était un grain de vérité.
Pourquoi l'obscurantisme ? C'est un excellent point de départ ! Réfléchissons, pour commencer, à la manière dont elle peut être concentrée en un ensemble d'inférences rigoureuses. Avec lequel vous pouvez traiter des séries temporelles et faire des prédictions.
1) Trois types de tendances.
C'est tout à fait discutable à mon avis. Elle peut se faire par 2, par 5 ou par 10. Il y a des milliers de grandes et des centaines de milliers de petites influences sur le prix, le flux d'ordres commerciaux qui sont basés sur des prévisions arbitraires, des milliers de stratégies, tous les cadres temporels et ainsi de suite. La distribution est proche de la normale pour la plupart des paramètres. Je ne veux pas le diviser en 3 types. Je ne comprends pas quel est le but recherché. Je le rejette.
2)Trois phases de tendance primaire à partir du même fil. (IMHO) C'est un peu tiré par les cheveux.
3)Le marché prend en compte toutes les nouvelles. Oui, c'est logique. C'est une sorte de ratification de l'AT, mais pas plus.
4)Les IF et leurs paniers sont corrélés. О !!! C'est une idée géniale ! Voyons comment et quelles sont les méthodes les plus courantes pour trouver les corrélations les plus significatives, en se basant uniquement sur les TzVR si possible, sans explications supplémentaires de préférence. En effet, si l'information est publique, il est évident qu'elle a été complètement coupée, grignotée et grattée, c'est-à-dire qu'il ne reste rien, toute la force est dans les méthodes de recherche, ou plutôt dans les briques de ces méthodes, nous ne finaliserons pas les méthodes elles-mêmes, car cela gâcherait l'idée, mais le constructeur peut être discuté.
5)La BP du volume complète la prédiction. Aussi bon. Quant à moi, en général, je dois trouver un moyen de quantifier comment toutes les informations disponibles peuvent être liées à la BP étudiée. Et utiliser toutes les données, avec un certain seuil bien sûr.
6)Un signal d'arrêt à valeur unique est très subjectif. "Valeur unique" n'est pas la même chose que valeur unique, c'est comme ça que vous le définissez, bref je ne suis pas d'accord.
Le principal principe de Dow est que le marché a plus de chances de rester dans le même état que de changer brusquement. Que la tendance a statistiquement plus de chances de se poursuivre.
En principe, c'est une chose à laquelle il faut réfléchir, comment en faire une brève déclaration formelle et l'exposer dans une galerie.
Super ! Un début a été fait, je pense que nous pouvons le faire !
Si le marché tient compte de toutes les nouvelles, son entropie informationnelle sera maximale et, par conséquent, il ne différera pas d'une errance aléatoire. Dans un tel marché, vous ne pouvez réaliser aucun profit, comme tout le monde. L'idée que "le marché prend tout en compte" est la pierre angulaire de la théorie EMH. Pour mémoire, cette théorie couvre au moins 97% des mouvements de marché que nous observons (mon estimation subjective et a priori), et c'est beaucoup pour ne pas compter sur cette théorie.
Le simple fait que les instruments soient corrélés ne nous apporte rien. Imaginez un générateur de nombres aléatoires. Supposons que deux autres processus BP soient étroitement corrélés à ce générateur. Nous examinons ces deux BP et constatons qu'ils sont corrélés l'un à l'autre, bien que le seul lien entre eux soit ce générateur même. Que nous apporte la connaissance de la corrélation entre ces deux processus ? Rien, car le comportement du RNG qui sous-tend leur corrélation n'est toujours pas défini.
Les tendances ont tendance à se maintenir. Mais le degré de cette "propension" est extrêmement faible et, sur les marchés actuels, il est d'environ 53% (il s'agit d'une valeur calculée et prouvée). Il s'agit d'un chiffre très faible. Si vous apprenez à filtrer ces 3% dans votre TS, vous gagnerez de l'argent. Cela étant dit, la déclaration de hrenfx selon laquelle il est peu probable que des systèmes de rupture soient possibles ne semble pas professionnelle. De plus, sur la base de certaines statistiques, nous pouvons dire que sur les marchés actuels, seules les stratégies de trading visant les niveaux de rupture peuvent exister.
Les tendances ont tendance à se maintenir. Mais le degré de cette "propension" est extrêmement faible et, sur les marchés actuels, il est d'environ 53% (il s'agit d'une valeur calculée et prouvée). Il s'agit d'un chiffre très faible.
comment ce chiffre a-t-il été calculé et pour quel marché ?
Comment ce chiffre a-t-il été obtenu et pour quel marché ?
Encore une fois, je me réfère à la valeur de Hearst (c'est juste que chaque fois que nous parlons de la probabilité d'une continuation/renversement de tendance, nous nous référons en fait au déterminisme des prix). C'est pourquoi je pense qu'il est approprié de mentionner cette valeur une fois de plus (mais seulement en passant) dans ce fil.
Quant à la méthode elle-même, il s'agit d'une méthode numérique non paramétrique personnalisée basée sur l'indicateur zig-zag. Les mathématiques elles-mêmes sont spécifiques, je ne pense pas que cela vaille la peine d'en discuter ici. La seule chose importante est que les résultats du calcul coïncident avec les séries de données de test avec une précision décente. Ainsi, le coefficient calculé pour la série avec H=0,30 connu s'est avéré être 0,34, pour rad 0,50 s'est avéré être 0,51 pour rad 0,70 s'est avéré être 0,70 (c'est-à-dire que plus la tendance est forte, moins l'erreur est importante). Cependant, pour autant que je sache, il existe des fonctions en langage R, en particulier dans le paquet "pracma", qui fonctionnent avec une précision non moins décente, mais en utilisant des dizaines de fois moins de ressources informatiques. Par conséquent, la méthode elle-même est secondaire, la seule chose importante est que les valeurs obtenues sur les échantillons de test sont proches des valeurs attendues, et donc nous pouvons supposer que la valeur obtenue pour les marchés est également proche de la vraie valeur.
Différents marchés ont été testés. À cet égard, ils présentent des caractéristiques similaires les uns aux autres : toutes les valeurs de tendance se situent dans la fourchette de 0,5 à 0,54, mais certaines autres statistiques sont très différentes. Dans le calcul complexe de H, j'ai également obtenu d'autres valeurs, qui sont très différentes d'un marché à l'autre, mais je ne sais pas encore ce qu'elles signifient. Je suis en train d'y travailler. Cependant, il y a les premières suppositions. Je pense donc être proche d'une définition numérique de l'effet Noah/Joseph, ainsi que d'un coefficient montrant le caractère bruyant du marché (si c'est vrai, le Forex est l'un des marchés les plus bruyants).
a) "Trouver quelque chose sans savoir quoi" est apparemment mon seul cas.
b) Et les nuances de la communication du forum, le filtrage et d'autres déchets, franchement parlant sur les forums designer plus de déchets, comme il me semblait, tous les mêmes copains pseudo-dieu sont plus féminine et grincheux, et les commerçants à risque de penser plus sobre (IMHO), dough odupyuyut apparemment ... En général, je ne me soucie pas beaucoup de déchets. La principale chose qui s'y trouvait était un grain de vérité.
Pourquoi l'obscurantisme ? C'est un excellent point de départ ! Réfléchissons, pour commencer, à la manière dont elle peut être concentrée en un ensemble d'inférences rigoureuses. Avec lequel vous pouvez traiter des séries temporelles et faire des prédictions.
1) Trois types de tendances.
Assez controversé, à mon avis. Vous pouvez en avoir 2, vous pouvez en avoir 5 et vous pouvez en avoir 10 aussi. Il y a des milliers de grandes et des centaines de milliers de petites influences sur le prix, des flux d'ordres de transaction qui sont basés sur des prédictions arbitraires, des milliers de stratégies, toutes les échelles de temps, etc. La distribution est proche de la normale pour la plupart des paramètres. Je ne veux pas le diviser en 3 types. Je ne comprends pas quel est le but recherché. Je le rejette.
...a) Bénéfice.
b) Les tradeurs sont plus diversifiés, et trouvent rapidement quelqu'un pour contrebalancer les "pseudo-bogeymen" et autres divers. + les "non-dormeurs" (modérateurs) :).
c) Ne pas jeter le bébé avec l'eau. Si vous envisagez une théorie, tenez compte de l'époque et du marché, du moment et de la personne pour laquelle elle a été écrite. Et en même temps, sur quelles TF.
1) Vous êtes juste un briseur de théorie. Vous n'avez pas besoin de lire plus loin.
...
Les tendances ont tendance à persister dans leur état...
Le problème est que chaque "état" de marché est préservé à sa manière, les fonctions sont différentes. Nous devrions d'abord formaliser la fonction de reconnaissance de l'état lui-même pour distinguer sa présence dans les séries temporelles. Tout état possède au moins deux variables (échelle de temps et heure de début divisée par la durée de vie moyenne de cet état), dont dépend la fonction de probabilité de prédiction de la continuation/du changement de cet état, mais généralement plus de variables. La fonction dépend également de la manière dont l'État est défini. La "tendance" peut être définie de différentes manières et ces tendances seront prédites de différentes manières. C'est ce qui transforme la science en alchimie, car l'espace des variantes explose et il est difficile de définir les critères des orientations dominantes (en termes de bénéfices) de la recherche. C'est le principal problème.
Au début, nous devons traiter de l'espace des fonctions (leurs types de base), de la reconnaissance des "états" sur les séries temporelles, puis des fonctions de prédiction qui leur sont attachées.
Méthodes de recherche de méthodes de recherche de fonctions, à mon avis trop heuristique et chamanique zone, la conversation peut tourner à une conversation (plus précisément l'inondation) sur la "pensée positive" et la motivation, bien qu'une direction de la conversation est intéressant. IMHO
Le problème est que chaque "état" de marché est préservé différemment, les fonctions sont différentes. Nous devons d'abord formaliser la fonction de reconnaissance d'état elle-même pour mettre en évidence sa présence dans les séries temporelles. Tout état possède au moins deux variables (échelle de temps et heure de début divisée par la durée de vie moyenne de cet état), dont dépend la fonction de probabilité de prédiction de la continuation/du changement de cet état, mais généralement plus de variables. La fonction dépend également de la manière dont l'État est défini. La "tendance" peut être définie de différentes manières et ces tendances seront prédites de différentes manières. C'est ce qui transforme la science en alchimie, car l'espace des options explose et il est difficile de définir les critères des orientations dominantes (en termes de bénéfices) de la recherche. C'est le principal problème.
Au début, nous devons traiter de l'espace des fonctions (leurs types de base), de la reconnaissance des "états" sur les séries temporelles, puis des fonctions de prédiction qui leur sont attachées.
Méthodes de recherche de méthodes de recherche de fonctions, à mon avis trop heuristique et chamanique zone, la conversation peut tourner à une conversation (plus précisément l'inondation) sur la "pensée positive" et la motivation, bien qu'une direction de la conversation est intéressant. IMHO
Je pense que vous rendez les choses trop compliquées.
Le marché ne connaît que trois états : tendance, contre-tendance et état d'incertitude. Tout quatrième État que vous inventez se révélera être une combinaison de ces trois-là. C'est pourquoi je suis prêt à admettre qu'il peut y avoir trois méthodes d'analyse, chacune pour un État, mais pas plus. De plus, si nous avons une seule valeur définissant l'un des trois états, cela signifie que ces états sont décrits par une seule fonction, et que notre recherche peut se réduire à la trouver. Ainsi, nous arrivons à un modèle de marché simple qui est en parfait accord avec le marché observé et les séries de données de test dont les statistiques sont connues à l'avance.
Z.U. L'état d'incertitude est simplement une certaine limite autour de la probabilité de 0,5. Donc, si vos méthodes d'identification sont si cool que la probabilité d'une continuation du mouvement égale à 0,50001 est déjà significative pour vous, alors cet état est un état de tendance pour vous, vous savez comment travailler avec lui et vous savez comment en extraire du profit. Pour d'autres, cette condition est incertaine. Et plus les méthodes utilisées par les autres sont mauvaises, plus le marché est incertain pour eux. C'est-à-dire que l'une des trois valeurs est une estimation purement subjective, et que le modèle de marché peut être simplifié à deux valeurs décrites par une seule statistique.
Je pense que vous rendez les choses trop compliquées.
Le marché ne connaît que trois états : tendance, contre-tendance et incertitude. Tout quatrième état auquel vous pouvez penser sera composé de ces trois-là.
Je ne fais pas référence à la classification générale, mais spécifiquement à ce qui peut être prédit et comment. Dans la pratique, nous avons affaire à des pétoires (vecteurs, tableaux) de prix et à certaines fonctions de description compressive, qui peuvent être décomposées de 100500 façons, l'essentiel n'est pas là, nous avons besoin du moyen le plus court d'identifier et de regrouper ces reconnaissances d'état et les méthodes de leur prédiction. C'est loin d'être 3 et pas 30. En fait, cela n'a même pas de sens de les compter, ils sont eux-mêmes définis pour chaque IF par des méthodes statistiques.
Il est encore plus simple de dire non pas 3 mais 2 ! Les premières sont des fonctions de reconnaissance, la seconde est une fonction de prédiction pour les états reconnus.
Mais comme souvent, la simplicité est trompeuse.
Je ne parle pas de la classification générale, mais de ce que l'on peut prédire et de la façon dont on peut le faire. Et dans la pratique, nous avons affaire à des petterns (vecteurs, tableaux) à partir du prix et de certaines fonctions comprimant la description, qui peut être décomposée de 100500 façons, le point n'est pas cela, nous avons besoin d'obtenir la ventilation la plus courte sur les moyens d'identifier et de regrouper ces reconnaissances d'état et les méthodes de leur prédiction. C'est loin d'être 3 et pas 30. En fait, cela n'a même pas de sens de les compter, ils sont eux-mêmes définis pour chaque IF par des méthodes statistiques.
Il est encore plus simple de dire non pas 3 mais 2 ! Les premières sont des fonctions de reconnaissance, la seconde est une fonction de prédiction pour les états reconnus.
Mais comme souvent, la simplicité est trompeuse.
Bonjour, tout le monde. Je suis Pantural.
C'est la troisième fois que j'essaie de m'installer sur le Forex, je sens que c'est quelque chose, mais la vie suit son cours, et au-delà du naufrage de 2 depo 200 $, ça n'est jamais venu. Maintenant, je pense que la situation est meilleure qu'il y a 4 ans, au moins les spreads sont wow cool !(oh mon dieu ! C'est le pantural ! wow !)
Je regarde ici depuis un moment maintenant, dès que j'ai une minute de libre. Je ne me suis pas encore vraiment lancé dans l'automatisation. Je n'ai pas non plus beaucoup d'expérience en matière de trading manuel. Je suis mûre, comme une pêche juteuse ! J'ai donc décidé de me connecter et d'entamer un dialogue. Je suis un mec caucasien sexy. Je suis un mec caucasien sexy, exigeant sérieux et déférence.
J'ai lu le fil de discussion intitulé " Comment écrire un conseiller expert robuste ", et certains messages m'ont encouragé à me renseigner.
En particulier, je veux définir une fois pour toutes ce que l'on entend par "régularité du marché", on l'appelle aussi "inefficacité", comme je le comprends dans le sens où efficacité = hasard, respectivement inefficacité = non-aléatoire. En général, il y a longtemps, j'ai immédiatement et sans approfondir l'essence, comme si je comprenais de quoi il s'agissait, mais maintenant je dois admettre que je ne comprends plus, tout éclate. Je dois tout remettre en place.
Par exemple, un camarade parle en noir et blanc:
Existe-t-il une procédure (méthode, algorithme) pour trouver de tels modèles ? Ou bien il s'agit d'une recherche aléatoire de toutes les combinaisons possibles de paramètres d'indicateurs et d'Expert Advisors, de modèles de chandeliers, etc. Et si l'équité augmente et diffère du graphique, la régularité déterminée est annoncée ? Y a-t-il une logique et un plan ?
Veuillez parler sans pudeur et sans gêne, mais sans mèmes ou autres blagues s'il vous plaît.
C'est un bon point de départ, il est dommage que personne ne réponde habituellement sur ce sujet.
Je peux simplement écrire les régularités que j'ai trouvées. J'ai trouvé deux modèles, et aucun n'est secret.
1) La cyclicité de la volatilité. Si nous prenons l'indicateur APP avec une période de 12, et le plaçons sur les graphiques horaires, EURUSD GBPUSD, nous verrons la cyclicité. Elle peut être facilement prédite par la méthode de prédiction linéaire, ou la méthode de Fourier. À partir de là, nous pouvons prédire approximativement la volatilité moyenne dans les 12 heures à venir, avec une certaine marge d'erreur. Ce qu'il faut en faire n'est pas encore clair.
2) Chaque paire a ses propres fluctuations dominantes (c'est-à-dire des mouvements non décrétés), elles changent de manière assez inerte et sont donc très faciles à prévoir avec une certaine précision. Par exemple, nous pouvons simplement mesurer des bandes (quelques morceaux) de zig zag, faire la moyenne de leur longueur en pips et en heures, obtenir la valeur individuelle pour la paire particulière du moment et nous pouvons dire que cette moyenne ne changera pas beaucoup dans la moitié proche de la période de mesure. Par exemple, si nous avons pris 50 zigzags, cela signifie que la valeur moyenne restera probablement la même pendant les 25 prochains.
Ici. Je suggère que chaque personne publie ses conclusions et cela sera intéressant pour tous.
Je me réfère à nouveau à la valeur de Hearst (c'est juste que chaque fois que nous parlons de la probabilité d'une continuation/renversement de tendance, nous nous référons en fait au déterminisme des prix). C'est pourquoi je pense qu'il est approprié de mentionner cette valeur une fois de plus (mais seulement en passant) dans ce fil.
Quant à la méthode elle-même, il s'agit d'une méthode numérique non paramétrique personnalisée basée sur l'indicateur zig-zag. Les mathématiques elles-mêmes sont spécifiques, je ne pense pas que cela vaille la peine d'en discuter ici. La seule chose importante est que les résultats du calcul coïncident avec les séries de données de test avec une précision décente. Ainsi, le coefficient calculé pour la série avec H=0,30 connu s'est avéré être 0,34, pour rad 0,50 s'est avéré être 0,51 pour rad 0,70 s'est avéré être 0,70 (c'est-à-dire que plus la tendance est forte, moins l'erreur est importante). Cependant, pour autant que je sache, il existe des fonctions en langage R, en particulier dans le paquet "pracma", qui fonctionnent avec une précision non moins décente, mais en utilisant des dizaines de fois moins de ressources informatiques. Par conséquent, la méthode elle-même est secondaire, la seule chose importante est que les valeurs obtenues sur les échantillons de test sont proches des valeurs attendues, et donc nous pouvons supposer que la valeur obtenue pour les marchés est également proche de la vraie valeur.
Différents marchés ont été testés. À cet égard, ils présentent des caractéristiques similaires les uns aux autres : toutes les valeurs de tendance se situent dans la fourchette de 0,5 à 0,54, mais certaines autres statistiques sont très différentes. Dans le calcul complexe de H, j'ai également obtenu d'autres valeurs, qui sont très différentes d'un marché à l'autre, mais je ne sais pas encore ce qu'elles signifient. Je suis en train d'y travailler. Cependant, il y a les premières suppositions. Je pense donc être proche d'une définition numérique de l'effet Noah/Joseph, ainsi que d'un coefficient montrant le caractère bruyant du marché (si c'est vrai, le Forex est l'un des marchés les plus bruyants).