Dialogue de l'auteur. Alexander Smirnov. - page 4
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Voici un modèle un peu idiot pour vous, Prival: si l'on considère les retours (incréments du signal), le signal est nul, le bruit est un processus aléatoire avec un p.d.f. de type distribution de Cauchy et un ACF, que vous connaissez empiriquement. Il n'y a pas d'erreurs de mesure et de quantification. Bien sûr, le prix résultant de l'intégration sautera autour du gain attendu, car les queues sont très épaisses et dépendantes.
Le modèle est extrêmement rigide, peut-être même plus dur que le marché. Mais si votre filtre fonctionne sur un tel modèle, il fonctionnera partout.
Un filtre très cool qui correspond à votre description est multiplier par 0. Si le signal est nul. :-). Ça marche partout si vous considérez l'extraction du signal comme un travail.
LeoV
La question est un peu plus profonde. Afin de répondre à cette question, un indicateur est plus adaptatif qu'un autre. Vous devez savoir à quoi il doit s'adapter.
S'adapte, bien sûr, à la tendance. Plus la tendance est "importante et forte", plus la période de la JMA est longue. Et cela, si je comprends bien, est correct. . .
Traduisez les concepts (tendance, plus grand, plus fort) dans le langage des chiffres. Vous pourrez alors calculer et comparer = dire que tel indicateur est meilleur que tel autre.
Prival, dans le mouvement brownien, les incréments ont une espérance de zéro.
Je sais. Et si le signal est 0. Et que la tâche de la TF est d'isoler le signal, alors la sortie de la TF optimale doit être 0.
Pas un concept, mais un indicateur de tendance, j'ai écrit à ce sujet ci-dessus (vous n'avez probablement pas lu attentivement) - l'indicateur ADX ou un avocat a un indicateur CFB ou..... il y en a beaucoup.....
Pas un concept, mais un indicateur de tendance, j'en ai parlé plus haut (vous n'avez probablement pas lu attentivement) - l'indicateur ADX ou, en jurik, l'indicateur CFB ou..... il y en a beaucoup.....
Non, je le lis attentivement. J'essaie juste de vous faire comprendre comment je vois les choses. C'est ça le truc, c'est ta dernière phrase .... Il y en a beaucoup. .... Où est le vrai ? Celle, la meilleure, la plus adaptable, celle qui met le mieux en valeur la tendance ? Celui qui a la propriété de descendre, je descends (drawdown=0), de remonter, je remonte et à nouveau drawdown =0 et ainsi de suite jusqu'à l'infini. Et cela ne fonctionne pas rétroactivement comme un zigzag, mais à l'instant t=0. (la marche arrière peut être mieux construite qu'un zigzag)
Comprendre si nous décidons ce qu'est un signal utile que nous devons filtrer=sélectionner=claircir du bruit. Nous devons connaître le signal et toutes ses composantes + le bruit et ses paramètres.
Supposons que
1. le signal est une équation d'une ligne droite (mouvement directionnel = tendance), de nombreuses personnes ont déjà réalisé un tel TF et l'ont écrit dans MQL4, il est disponible et librement accessible.
2) S'il s'agit d'un mélange de mouvements oscillatoires (sinusoïdes), il s'agit d'une autre TF.
3. si c'est un mélange de ligne droite et de mouvements oscillatoires, c'est la 3ème TF, etc.
Si vous définissez ce qu'est le signal alors
C'est un problème de synthèse standard, il y a en entrée -> un mélange de signal + bruit, il faut faire (synthétiser TF) sur la sortie duquel par un certain critère (mieux bayésien) le signal est sélectionné. Pour énoncer correctement le problème de synthèse, nous avons besoin d'une description mathématique de l'entrée.
Si nous prenons les images que Djuric cite comme preuve que son TF est meilleur, plus adaptatif au mélange de sinus et d'impulsion rectangulaire(http://www.jurikres.com/catalog/ms_ama.htm#top),
Ces signaux sont utilisés dans les travaux de laboratoire de toute école normale de radiotechnique. Et il existe des mathématiques et des théories sur la façon de les filtrer de manière optimale pendant une longue période.
Aux Mathématiques
Les retours tuent la tendance, c'est ce sur quoi nous pouvons capitaliser. Il a une fonction delta ACF qui ne peut être prédite. Ce n'est que du bruit qui doit être filtré. Ce qui reste sera le signal propre dont nous avons besoin, quelque chose sur lequel nous pouvons capitaliser.
S.U. Je suis devenu un mauvais professeur, je n'arrive pas à tout expliquer dans un langage simple et accessible, pour que l'on sache de quoi je parle :-(
Ehhhhhhh.... si j'avais su que je vivrais à Sochi....)))))))) J'utilise CFB - et j'en suis heureux. Bien qu'il soit loin d'être parfait.... comme l'est l'ADX....
Oui, vous êtes le bienvenu !
J'ai jeté un coup d'œil rapide à l'article. Je suis sûr que je n'ai pas compris l'auteur !
À l'endroit où il parle de l'apparition du délai de groupe (GD) lors de l'utilisation d'un algorithme d'anticrénelage, l'auteur propose une recette pour "se débarrasser" de ce dernier en utilisant une exécution inverse. ... C'est une blague ? Il est connu que pour les systèmes occasionnels (travaillant sur la partie droite de la BP), GZ est en principe inévitable. Mais, bien sûr, si BP est défini et que nous prévoyons de travailler avec lui au milieu d'une ligne (et non sur le bord droit), nous pouvons, comme le conseille l'auteur, nous débarrasser du décalage en effectuant une nouvelle moyenne avec les mêmes paramètres dans le sens inverse. Mais l'auteur ne mentionne pas que, en utilisant un tel algorithme de calcul de la moyenne, nous verrons inévitablement un redécoupage sur la dernière barre. L'a-t-il oublié ou ne le sait-il pas ? Ou quoi d'autre ?
Voici une citation de l'article :
"Ainsi, avec la proposition ci-dessus, nous pouvons compenser partiellement le décalage temporel m/2 (le premier inconvénient de la moyenne mobile traditionnelle). Et le deuxième effet négatif est éliminé ... Et le troisième, et le quatrième. ...
L'utilisation de l'algorithme de moyennage proposé réduit également de manière significative la distorsion de fréquence linéaire... "
Neutron, merci ! Alexander, l'algorithme dans Easy Language est-il correct ?
L'algorithme en langage facile est correct, mais le programmeur qui l'a implémenté n'a aucune expérience du travail dans ce langage. Le critère de la vérité est la pratique. Cet algorithme, quelle que soit la taille de la fenêtre de calcul de la moyenne, fournit un retard de 1 bar dans le produit du calcul de la moyenne.