Construction d'un système de négociation à l'aide de filtres passe-bas numériques - page 7
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Et tout le reste (filtres + EA) est déjà une question de technique. En principe, ça ne me dérange pas d'aider.
il y a au moins cinq options
Considérons tout cela étape par étape et vérifions-le. Je vois dans cette idée un grand sens, car même la simple spectroanalyse de séries non stationnaires dans des zones proches (éloignées conditionnellement) de la série stationnaire donne des résultats..... Je backtest et surveille 2 systèmes dans la vie réelle.
P.S. Pour commencer, par exemple, par la question la plus simple : comment est-il possible d'établir la stationnarité au sens faible pour une certaine série, qui est, disons, une constante statistique avec m.o. = 0 (désolé pour la mauvaise terminologie, car je ne suis pas un expert en statistiques) ?
Il est évident (pour moi) que le m.o. seul ne suffit pas à établir sa stationnarité au sens faible. Il est également nécessaire de connaître son s.r.o. Cela signifie que si le s.r.o. de la série réelle est égal à 0,5, le critère qui est basé sur le s.r.o. ne doit pas dépasser 0,03, rejettera la stationnarité de la série étudiée avec une certaine probabilité élevée, n'est-ce pas ? mql4-codage, de l'aide, hein ?
La question principale est le critère de stationnarité de la série. La question principale est le critère de stationnarité d'une série. Combien de fois je l'ai essayé sur les forums, y compris les mechmatyans, - la réponse n'a pas été entendu. J'ai eu l'impression qu'un tel critère, qui est généralement accepté, n'existe prétendument pas. Je suis prêt à écouter les variantes car je ne crois pas qu'un tel critère n'existe pas. Le sujet est trop chaud.
P.S. Pour commencer, par exemple, par la question la plus simple : comment est-il possible d'établir la stationnarité au sens faible pour une certaine série, qui est, disons, une constante statistique avec m.o. = 0 (désolé pour la mauvaise terminologie, car je ne suis pas un expert en statistiques) ?
De toute évidence (pour moi), le m.o. seul ne suffit pas à établir sa stationnarité au sens faible. Il est également nécessaire de connaître son s.r.o. Cela signifie que si le s.r.o. de la série réelle est égal à 0,5, le critère qui est basé sur le s.r.o. ne doit pas dépasser 0,03, rejettera la stationnarité de la série étudiée avec une certaine probabilité élevée, n'est-ce pas ? mql4-codage, de l'aide, hein ?
A mon avis, la séquence décroissante de la moyenne (sko) est (peut être) une estimation de la prévisibilité de la série. La séquence décroissante de la variance de la moyenne. C'est-à-dire que le sko doit être décroissant. Par exemple, si nous considérons un canal de régression linéaire, le sko diminuera dans ce canal. Je peux aussi penser à insérer le critère de Hearst dans l'estimation des séries (je ne suis pas sûr). Honnêtement, je ne suis pas parti de la définition de la stationnarité des séries mais je les ai considérées comme non stationnaires au début :-) et je cherchais des moyens corrects de les analyser. Mais peut-être que vous avez raison et que je devrais commencer
Je vais y réfléchir demain et formuler des critères de stationnarité avec des formules.
Je ne comprends pas quel est le problème en fait ? Il existe un concept mathématique clair de processus aléatoire stationnaire - il s'agit d'un processus aléatoire dont les caractéristiques probabilistes ne changent pas au fil du temps.
Puisque, dans ce cas, nous examinons une série chronologique, qui est la réalisation d'un processus aléatoire, la notion de série chronologique stationnaire est tout à fait évidente à partir de la définition d'un processus aléatoire stationnaire.
D'où la conclusion que vous vous trompez un peu. m.o. peut ne pas être égal à 0, et s.k.o. peut être quelconque. Tant que ces quantités sont constantes, le processus aléatoire est stationnaire.
établir la stationnarité au sens faible pour certaines séries,
qui est, disons, une constante statistique avec m.o. = 0 (désolé pour la
mauvaise terminologie, car je ne suis pas statisticien) ?
Je ne comprends pas quel est le problème réel ? Il existe un concept mathématique clair de processus aléatoire stationnaire - il s'agit d'un processus aléatoire dont les caractéristiques de probabilité ne changent pas au fil du temps.
Puisque dans ce cas nous considérons une série temporelle, qui est la réalisation d'un certain processus aléatoire, la notion de série temporelle stationnaire est assez évidente à partir de la définition d'un processus aléatoire stationnaire.
D'où la conclusion que vous vous trompez un peu. m.o. peut ne pas être égal à 0, et s.k.o. peut être quelconque. Tant que ces quantités sont constantes, le processus aléatoire est stationnaire.
oui
Un processus aléatoire (SP) à variance finie est dit stationnaire au sens large si, son MCO (m.o.) et sa fonction de covariance sont invariants par rapport au décalage temporel, c'est-à-dire que le MCO est constant (non dépendant du temps) et la fonction de covariance ne dépend que de la différence des arguments t 2- t 1.
Dans certains cas (ce qui me semble être le cas de notre forex), un processus non stationnaire peut être transformé en un processus stationnaire.
De toute évidence, il se réduit à l'état stationnaire. Nous avons très probablement affaire à un processus dit périodiquement stationnaire ou cyclostationnaire.
Mathemat, je vous ai donné Tikhonov, il semble avoir tout.