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Eh bien pour rien...... À mon avis, la différence entre les muwings est un excellent indicateur qui montre vraiment où se situe le prix. Et il introduit également des distorsions minimales au signal original...... ))))))
La différence de muving n'est rien d'autre que la dérivée première du muving le plus rapide et elle montre SON extrema, pas le quotient. Cela soulève plusieurs questions raisonnables :
Tout d'abord, pourquoi mettre un pantalon sur la montagne et utiliser cette façon de déterminer la dérivée s'il en existe une classique ?
Deuxièmement, l'utilisation de la dérivée première dans l'analyse de séries temporelles (TD) comme les prix implique la validité de cette approche dans ce cas, et il n'y en a pas ! En effet, la BP n'est pas lisse (le coefficient d'autocorrélation est négatif sur toutes les TF) et la méthode ne peut tout simplement pas et ne fonctionne pas ici. La conséquence de l'utilisation du lissage dans notre cas, sera l'inévitable décalage de phase, qui annulera toute tentative de détecter à temps les extrema sur le kotyr.
Troisièmement, je ne comprends toujours pas le sens de l'utilisation d'un muving légèrement redessiné si le commerce par ce biais est toujours identique au travail sur un muving non dessiné. Pourquoi ces "trucs" ? Est-ce une sorte de flirt avec vous-même ?
C'est cette caractéristique qui vous permet d'appeler le trading une profession,
pour utiliser les muwings, l'analyse graphique empirique, les réseaux neuronaux,
et même, de manière assez surprenante, des méthodes statistiques semi-empiriques.
Le coefficient d'autocorrélation des séries de prix se situe dans la fourchette (plus) 0,6-0,9,
C'est cette caractéristique qui vous permet d'appeler le trading une profession,
pour utiliser les muwings, l'analyse graphique empirique, les réseaux neuronaux,
et même, de manière assez surprenante, des méthodes statistiques semi-empiriques.
D'accord !
Le coefficient d'autocorrélation des séries de prix se situe dans la fourchette (plus) 0,6-0,9,
Si l'on considère le problème de la négociation, nous nous intéressons en fin de compte aux incréments de prix, et non à leurs valeurs absolues ; c'est sur les variations de prix que l'on gagne de l'argent.
Par conséquent, dans ce cas, nous parlons de la série de la première différence de prix d'une cotation, et non de la série de prix originale. Pour la première série de différences (par exemple, Open[i]-Open[i+1]), le coefficient de corrélation entre les échantillons voisins est faible (<<1) et toujours négatif. Afin d'appliquer le calcul différentiel à une BP arbitraire (par exemple, l'expansion de séries de Taylor et la construction d'un modèle de prévision sur sa base - c'est ce que nous essayons tous d'obtenir d'une moyenne mobile), la série de sa première différence doit être positivement autocorrélée (elle fournit la régularité de la série initiale), malheureusement les séries de prix ne satisfont pas cette condition. C'est exactement ce que je voulais dire, quand j'ai dit que les muwings sont peu prometteurs dans notre cas - ils montrent l'histoire. D'ailleurs, il y a 20 ans, les séries de prix, bien que faibles, mais étaient positivement corrélées (leur première différence), cela permet de gagner en utilisant des modèles simples d'AT classique. Aujourd'hui, la situation est différente et des approches non triviales du problème de l'efficacité des échanges sont nécessaires.
D'accord !
La situation est différente aujourd'hui, et des approches non triviales sont nécessaires pour résoudre le problème de l'efficacité des échanges.
Qu'entendez-vous par approches "non triviales" de la tâche de négociation efficace ?
Bonne question.
Par exemple, il existe une alternative à l'expansion de la série de Taylor qui fonctionne pour la BP avec une autocorrélation négative dans sa série en différence première. Elle peut être obtenue explicitement comme conséquence de la résolution du problème pour un réseau neuronal à une couche avec des entrées multiples. Par exemple, voici le premier terme d'une telle décomposition obtenue comme solution pour un NS à deux entrées :
Bien sûr, ce n'est pas une panacée, mais c'est au moins quelque chose de non trivial. Il me semble que c'est le cas.
Que nous réserve l'avenir ?
Bonne question.
Par exemple, il existe une alternative à l'expansion de la série de Taylor qui fonctionne pour la BP avec une autocorrélation négative dans sa série en différence première. Elle peut être obtenue explicitement comme conséquence de la résolution du problème pour un réseau neuronal à une couche avec des entrées multiples. Par exemple, voici le premier terme d'une telle décomposition obtenue comme solution pour un NS à deux entrées :
où d[i+1] est la prédiction de i+1 incréments de la série de prix.
Bien sûr, ce n'est pas une panacée, mais c'est au moins quelque chose de non trivial. Il me semble que c'est le cas.
En pratique, il est préférable de ne pas parler du tout de réseau neuronal à une couche. Il s'agit simplement d'un filtre linéaire avec des poids constants et rien de plus. Étrangement, les "approches triviales" sont tout à fait réalisables avec une pensée non triviale. Regardez les gagnants du championnat, la beauté est dans la simplicité, tout le monde connaît ces stratégies, mais tout le monde ne sait pas comment les utiliser. Vous pouvez décrire le mouvement des prix avec des millions de formules, mais sans avoir l'essentiel, le profit.
Tout est possible (tout est possible), le problème est que nous ne savons pas tout.
Qu'est-ce qui est le mieux, une méthode triviale avec une approche non triviale, ou une approche triviale avec une pensée non triviale ? Je ne sais pas... quel critère de supériorité utiliser est un autre sujet. Vous pouvez passer toute votre vie à errer dans l'obscurité à la recherche de quelque chose de spécial, ou vous pouvez utiliser quelque chose qui est connu de tous depuis longtemps... C'est une question de goût.
J'adhère au point de vue selon lequel il existe des méthodes optimales pour résoudre un problème et elles sont certainement réalisables dans le cadre du paradigme scientifique, sans déviations telles que "il me semble" ou "tout le monde le fait".