une stratégie commerciale basée sur la théorie des vagues d'Elliott - page 226
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De plus, pour la volatilité H, vous auriez dû utiliser non pas a mais b,
alors il s'agirait vraiment de H-volatilité, sinon c'est encore autre chose.
J'ai utilisé un graphique en tic-tac pour l'analyse. Et vous avez dû utiliser un graphique en minutes. Je pense que c'est la raison pour laquelle il y a une divergence dans les résultats obtenus. Sur le deuxième point, je ne suis pas d'accord. Dans la thèse, la H-volatilité est définie comme le rapport entre la somme de tous les mouvements de prix absolus et ... C'est-à-dire que dans le sens, ces incréments sont des différences premières et ceci est a et non b.
à Yurixx
Yura, ce sont les modèles... Avez-vous lu l'endroit concerné dans la thèse de Pastukhov ? Peut-être qu'en procédant de manière séquentielle, il faudrait d'abord traiter les chaînes de Markov, puis passer à des choses plus compliquées. D'autant que Pastukhov prouve qu'il est en principe possible d'obtenir des revenus d'arbitrage à partir de processus de Markov. Et il est peu probable qu'il ait pré-optimisé TS sur des données historiques :-)
Et une autre question : où est votre Mathcad ? D'après ce que je comprends, il n'y a pas de problème de distribution, car dans le magasin le plus proche, le CD craqué coûte environ 120 roubles.
Le chiffre 2 est le même pour de nombreuses autres personnes qui ont calculé ce paramètre.
De même, pour la volatilité H, vous ne devez pas utiliser a, mais b,
alors il s'agirait vraiment de H-volatilité, sinon c'est encore autre chose.
J'ai utilisé un graphique en tic-tac pour mon analyse. Et vous avez probablement utilisé un diagramme des minutes. Je pense que l'écart entre les résultats est dû à cela. Sur le deuxième point, je ne suis pas d'accord. Dans la thèse, la H-volatilité est définie comme le rapport entre la somme de tous les mouvements de prix absolus et ... c'est-à-dire dans le sens où ces incréments sont les premières différences, et c'est a, pas b.
Non, moi et Pastukhov et ForAxel (je ne suis pas sûr ici, mais ça n'a pas d'importance) et quelques autres personnes.
des tics utilisés. Les résultats sont tous à peu près les mêmes - environ 2. Et ce n'est pas la première différence,
pour obtenir des résultats différents.
En d'autres termes, vous n'avez pas pré-stabilisé la rangée ?
Il n'y a pas d'exigence de stationnarité dans la définition originale de la méthode.
En tout cas, je ne l'ai pas trouvé.
Formellement votre (b(i)-b(i-1)) - est la différence, mais c'est la différence entre les valeurs adjacentes
dans la série originale, et dans Pastukhov c'est un multiple de valeurs adjacentes de H. Encore une fois, formellement personne
interdit d'avoir h=0.0001, mais dans la région des petites valeurs de h on observe généralement
des artefacts de ce type environ (il est marqué d'un point bleu sur la photo) :
Je comprends qu'il serait plus raisonnable d'effectuer un partitionnement H des séries de tics initiaux,
par exemple avec h=0,0010. Et déjà à cette série pour appliquer FAC et autres.
Je suis d'accord avec le dernier point.
P.S. Je vois que vous avez corrigé l'image !
Dans le domaine des "petites valeurs", votre résultat tend vers le mien : 1,35 !
Et ce n'est pas un artefact, mais la réalité qui nous est donnée.
Cette première Shepherdienne - "valeurs adjacentes multiples de H" et ensuite calcul de la H-volatilité comme la somme des modules des incréments des multiples de H est, en fait, la résidualisation et le centrage de la série synthétique.
J'ai changé le chiffre pour un chiffre plus approprié.
Résidualisation - qu'il en soit ainsi, mais au niveau des multiples de H, vous l'avez au niveau des pips,
c'est la différence. J'ai déjà écrit, je le répète, en substance le fractionnement H est un analogue du plus simple
la suppression du bruit. C'est déjà une série différente.
P.S. Je vois que tu as corrigé la photo !
Dans le domaine des "petites valeurs", votre résultat tend vers le mien : 1,35 !
Et ce n'est pas un artefact mais une réalité qui nous est donnée.
Ce ne sont pas les valeurs réelles, c'est une représentation schématique conventionnelle, elle montre conventionnellement
comment ce paramètre se comporte habituellement en fonction de la valeur du partitionnement H.
Le chiffre peut être différent, et il dépend de différentes choses, de différentes lignes de données.
Voici quelques réflexions sur le sujet http://forex.kbpauk.ru/showflat.php?Cat=0&Board=mts&Number=139469&page=0&fpart=3
En général, jusqu'à présent, aucun modèle stable n'a été détecté dans le domaine des petites valeurs,
sauf qu'ils sont différents de ceux de la théorie.
De plus, ils ne sont pas très intéressants car ils sont généralement plus petits que l'écart.
Regardez ça. Je suis très satisfait.
Vous avez peut-être raison, il n'y a pas d'urgence. Eh bien, si je dois être cohérent, avant de traiter des chaînes de Markov, je dois encore, personnellement, traiter certaines choses très élémentaires. Par exemple, qu'est-ce que c'est ? En bref, étudiez la théorie des probabilités et les statistiques mathématiques. J'ai peur que ce soit trop élémentaire, je ne pourrais pas y faire face !
J'ai installé Mathcad et je fonctionne. Mais il a un inconvénient : il ne fait rien sans moi.
Et je ne peux pas encore prendre part à ce processus. Avant de faire quoi que ce soit, vous devez d'abord comprendre le quoi, puis le comment. Dans le domaine de la recherche statistique , ma compréhension reste au niveau d'une femme au foyer, donc mes efforts sont dirigés un peu dans une autre direction, où je comprends plus.
Si nous parlons de ces indicateurs de puissance des BL et des BR dont j'ai parlé plus haut, je suis arrivé à la conclusion qu'il n'y a aucun bénéfice à les utiliser et que nous devons creuser ailleurs. Soit dit en passant, cette conclusion est également spéculative, je ne dispose pas d'estimations statistiques la confirmant. Et j'ai construit la distribution de l'axe indicateur-changement de prix (comme vous l'avez suggéré). Résultat : la distribution des variations de prix est presque indépendante de la valeur de l'indicateur, pour lequel l'échantillon est tiré.
Il n'est pas nécessaire que ce soit un processus de Markov, vous pouvez simplement parler de chaînes de Markov.
Vous pouvez même parler de chaînes.