Ce ne sont pas les affaires de Mashka ! - page 11
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Les premiers résultats peuvent sembler "fantastiques", mais la réalité est "dure". On ne jette pas un coup d'œil sur l'avenir. Mais j'ai trouvé une "faille" dans mon optimiseur. La situation où le système ne peut pas trouver un processus MA stable (c'est-à-dire la longueur de la fenêtre glissante) n'est pas traitée correctement, et la longueur de la fenêtre se voit attribuer une valeur de zéro (je ne pensais pas que de telles situations étaient possibles). Si la fenêtre est 0, le résultat n'est pas la MA, mais la série de prix elle-même. Une telle zone est apparue sur la plage étudiée :
Je vous rappelle : EURUSD, heures,(H+L)/2, nous avons cherché une MA stable dans la plage de la fenêtre glissante de 24 à 600.
Résultats des prévisions (500 premiers échantillons)
Prévision d'une barre en avant
Graphique d'erreur entre la valeur réelle et la valeur prévue. Vous pouvez voir le segment où le système ne parvient pas à trouver une solution correcte et attribue à la fenêtre mobile une longueur de zéro (la prévision ne doit pas être générée) :
À cette section même, il y a un "bavardage", des erreurs importantes apparaissent - la méthode Burg prédit la source - la série de prix elle-même, ce qui confirme la pratique et les recommandations pour son utilisation (BP devrait être lisse)
La dynamique de la longueur de la fenêtre glissante sélectionnée par mon optimiseur :
Modèle prédictif complet
Erreur entre la valeur réelle et la valeur prédite.
Nombre minimum d'échantillons de prévisions - 2
Nombre maximal d'échantillons de prévision - 3
Conclusion préliminaire
Cela fonctionne vraiment (la méthode de Burg et mon optimiseur) et peut être réellement utilisé. Toutes les valeurs prédites se situent dans une fourchette de +/- 2 points (si l'on exclut la prédiction des rangs vivants, qui est élémentaire). Environ 80 % des erreurs se situent dans une fourchette de +/- 1 point. Je vais terminer l'étude etéventuellement publier dans un fil séparé plus détaillé, afin de ne pas détruire l'hôte, il est possible que quelqu'un soit intéressé par cette approche.
Conclusion préliminaire
Toutes les valeurs projetées se situent dans une fourchette de +/- 2 pips.
2p, pas 20p ? La valeur de l'erreur sur le graphique est de 0.002
Conclusion préliminaire
Toutes les valeurs projetées se situent dans une fourchette de +/- 2 pips.
2p, pas 20p ? Le graphique a une valeur d'erreur de 0.002
Une parcelle de 500 comptes est à l'étude. Les lignes horizontales rouges sont tracées à +/- 0,0001 et la plupart des points de prévision se situent dans cette fourchette. La dispersion maximale (très grande en effet) est observée dans la zone d'environ 50 échantillons où une MA stable n'est tout simplement pas trouvée et où le prix est directement prédit. Je n'ai pas compté les chiffres (plus tard), mais à l'œil, on peut voir qu'environ 450 points entrent dans la fourchette de +/- 0.0002.. :
(juste au cas où :).
Il est facile d'exclure de tels points dans Expert Advisor, tout ce que vous devez faire est de ne pas faire de prévision lorsque l'optimiseur retourne une valeur de longueur de fenêtre glissante égale à "0". Mais ne faites pas de prédictions, attendez :o)
Au sens figuré, votre méthode se résume à cette analogie.
Vous jetez des pierres dans l'eau et essayez de prédire par la montée du niveau de l'eau dans les océans du monde quelle pierre sera lancée à l'instant suivant. C'est au lieu de regarder les rochers :-)
Au sens figuré, votre méthode se résume à cette analogie.
Vous jetez des pierres dans l'eau et essayez de prédire par la montée du niveau de l'eau dans les océans du monde quelle pierre sera lancée à l'instant suivant. C'est au lieu de regarder les rochers :-)
(joyeusement) Seryoga, vous faites de la "gaffe" ou de l'intelligence, ce qui est essentiellement la même chose. Mon optimiseur et Burg fonctionnent, c'est presque un fait, il y a encore quelques échantillons à calculer. Et ce à quoi il faut le comparer au sens figuré est une question de généralisation. Ce n'est pas comme si j'invoquais le vieux Freud pour faire une comparaison figurative de vos méthodes et modèles. :о)
Et si l'on connaît le modèle général de prédiction linéaire, on ne peut pas comprendre encore mieux les pierres, l'eau et les niveaux. Bien que les niveaux, en tant que notion conceptuelle, soient très importants. Prenons l'exemple d'une bière dont le niveau fluctue dans un verre. Pouvez-vous dire à quel point ce processus est prévisible ?
Tu es ironique !
Assis sur le bord de la piscine du sauna et remuant le pied dans l'eau, regardez attentivement les motifs du fond - à première vue, un fouillis de reflets lumineux. Mais si vous observez la géométrie exacte de la piscine, vous trouverez la position et la phase de votre pied avec la précision de la période de la vague la plus courte. Le processus est donc prévisible, mais on ne voit pas bien pourquoi diluer le signal utile dans une mer de bruit, pour qu'il puisse être reconstruit (prédit) par des signes indirects ?
Tu es ironique !
Assis sur le bord de la piscine du sauna et remuant le pied dans l'eau, regardez attentivement les motifs du fond - à première vue, un fouillis de reflets lumineux. Mais si vous observez la géométrie exacte de la piscine, vous trouverez la position et la phase de votre pied avec la précision de la période de l'onde la plus courte. Ainsi, le processus est prévisible, mais on ne voit pas bien pourquoi diluer le signal utile dans une mer de bruit, pour qu'il puisse être reconstruit (prédit) par des signes indirects ?
Je ne suis pas ironique, je ne vous comprends pas, où est un signal utile et pourquoi avez-vous besoin d'une piscine avec des jambes ? De toute façon, je pars pour un autre voyage d'affaires, j'y serai dans quelques semaines, alors continuons si je suis d'humeur.
Veuillez ignorer la photo. Il n'y en a pas - c'est un problème.
Neutron
bon pépin, que signifie a=10 et b=0.9 + profondeur de la fenêtre d'analyse ?
Je vous l'ai dit - il n'y a pas de photo ! Si vous pouvez le voir, alors vous avez besoin d'aide :-)
Sérieusement, c'est le filtre récursif occasionnel le plus courant, de la forme :
y[i]=a*x[i]+b*y[i-1], où a=0,1, b=0,9