Notre Masha ! - page 5
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Encore mieux) Quelles sont ces formules et où les trouvez-vous ?
voir comment le coefficient de corrélation est calculé https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BE%D1%8D%D1%84%D1%84%D0%B8%D1%86%D0%B8%D0%B5%
D0%BD%D1%82_%D0%BA%D0%BE%D1%80%D1%80%D0%B5%D0%BB%D1%8F%D1%86%D0%B8%D0%B8
Le coefficient de corrélation est calculé entre les tableaux, et non entre les comptages. Veuillez être précis dans votre formulation, afin que les autres puissent comprendre ce que vous dites, ce que vous prétendez et ce que vous considérez.
Sergey, vous prenez et construisez un corrélogramme par "votre" formule (celle donnée dans wikipedia) et par celle donnée par moi - vous obtiendrez le même résultat. La formule que j'utilise est plus simple et, avec une longueur d'échantillon suffisante, l'erreur de comptage tend vers zéro, par rapport à la forme complète. Ça me va. Si vous avez besoin de plus de précision ou de rigueur mathématique dans ce domaine, justifiez-le et utilisez-le. Dans mes calculs, j'utilise parfois (quand c'est justifié) l'expression complète pour la construction du corrélogramme :
Nous n'avons pas besoin d'un modèle photo abstrait et lisse, nous recherchons une baguette qui ne soit pas seulement pour les yeux mais qui présente aussi d'autres avantages qui nous sont précieux.
Les machines fonctionnent différemment :
- pour une panne TS, nous avons besoin d'une machine stable comme une ligne de support/résistance, c'est-à-dire suffisamment lisse, intégrale, décalée, éloignée de BP.
Le nombre d'intersections avec le prix est critique, car cette intersection est une percée = un signal pour le TS.
Une telle AM est retardée par définition.
-Pour un TS inversé, nous avons besoin d'une MA de tête et de prévision, sa position par rapport à la BP n'a pas d'importance.
Le nombre d'intersections avec le prix n'est pas non plus critique, car c'est le tour de tête qui compte, mais pas la fixation par rapport à BP
. Au total, il y a deux types, deux classes de baguettes et + de décalage.
Avec un décalage de zéro, la même MA ne convient qu'à un seul type de TS - un breakout ou un reversal, ou à rien du tout.
(La MA à décalage non nul est une solution, mais probablement uniquement pour le trading manuel)
...
L'utilisation future de l'AM doit-elle être prise en compte lors de sa conception (sa recherche) ? = deux opinions
a) - En général, il n'est pas nécessaire de prendre en compte, l'essentiel est d'avoir))), - obtenir une nouvelle MA et tenter sa chance.
b) - Après de nombreuses années d'expérience avec les MA, nous voulons quelque chose de plus complet et de moins glissant.
...
Ainsi, à chaque nouveau Mashka, le développeur MTS expérimenté sera de plus en plus cynique,
-plus exigeant.
Cependant, la question de savoir s'il est possible de synthétiser à chaque fois un nouveau MA avec des propriétés prédéfinies reste entière.
On avance !
Voici donc notre fonctionnelle : S=w1*(X[i]-Y[i])^2+w2*(Y[i]-Y[i-1])^2-w3*{(Y[i]-Y[i-1])*(X[i]-X[i-1])}^2-->la minimiser . Réécrivons-la en considérant que la i-ème référence est la référence courante (l'équation supérieure) :
On en déduit la dérivée de y[0] (deuxième expression) et, en l'égalisant à zéro, on la résout par rapport à y[0] (troisième équation), obtenant ainsi une expression récurrente pour calculer la valeur actuelle de notre MA en utilisant les valeurs connues du quotient x[0], x[1] et les valeurs précédentes de la muv elle-même y[0] et y[1]. Notez que dans l'expression de la fonctionnelle, les deux premiers termes responsables de la régularité de la MA et de sa proximité avec le quotient coïncident avec l'expression similaire pour la moyenne exponentielle. Si nous suivons l'exemple de Bulashov décrit dans son article (fichier situé à la page précédente) nous pouvons exclure un des paramètres ajustables en mettant w1+w2=1, nous arrivons alors à une expression à deux paramètres pour la MA "idéale" :
Avec w1 étant responsable de la douceur et w2 étant responsable de la compétence. Je suppose que oui.
Maintenant on peut coder !
Oh, c'est effrayant.
S=w1*(X[i]-Y[i])^2+w2*(Y[i]-Y[i-1])^2-w3*{(Y[i]-Y[i-1])*(Х[i]-Х[i-1])}^2-->min
Je suis un peu familier avec le calcul des variations, mais seulement pour les fonctions correctement différentiables. C'est autre chose. Je ne comprends même pas encore comment résoudre ce problème.
Rafraîchissez votre mémoire sur les conditions de base d'une AM idéale :
1. la proximité de l'AM originale. Cette exigence est équivalente à la petitesse de la distance entre le quotient X (ligne verte sur la figure) et la courbe lissée Y (bleue). On peut écrire qu'en moyenne, sur un grand échantillon, il doit satisfaire : (X[i]-Y[i])^2-->min
2. Douceur de MA. Cette exigence est égale à la petitesse de la distance entre les échantillons voisins de la courbe lisse : (Y[i]-Y[i-1])^2-->min.
3. La courbe d'équité qui sera composée des pièces découpées à partir de la BP initiale en considérant la direction (le signe) des positions ouvertes (entre les lignes verticales dans l'image) devrait être croissante. Le signe de l'ouverture de la position est égal au signe de la dérivée MA. Dans notre terminologie, signe(Y[i]-Y[i-1]). Dans ce cas, la courbe d'équité sera composée de pièces de kotier qui seront aboutées selon le signe de la position à fermer. C'est ainsi qu'il peut être mis en œuvre. Construisons une série de différences premières (FFD) d[i]=X[i]-X[i-1] pour le kotier. La BP initiale est ensuite facilement restaurée à partir de la FFD selon l'algorithme, puis une croissance rapide de la courbe d'équité () est égale à l'exigence de maximisation de la dérivée première à partir de celle-ci : dE[i]/dt=E[i]-E[i-1]= signe(Y[i]-Y[i-1])*(X[i]-X[i-1]) ou avec un étirement faible, mais admissible, dans notre cas {(Y[i]-Y[i-1])*(X[i]-X[i-1])}^2-->max Il est évident que la maximisation d'une expression est égale à sa minimisation avec le signe opposé : -{(Y[i]-Y[i-1])*(Х[i]-Х[i-1])}^2-->min.
C'est tout. Nous obtenons la fonctionnelle requise pour la minimisation :
S=w1*(X-Y)^2+w2*(Y[i]-Y[i-1])^2-w3*{(Y[i]-Y[i-1])*(Х[i]-Х[i-1])}^2-->min
Nous devons trouver son minimum par rapport à Y[i], où i est le point de référence actuel.
D'un point de vue mathématique, tout est correct.
Quand j'ai du temps libre, j'essaie de résoudre quelque chose de similaire, mais par une autre méthode.
De mon point de vue (ce n'est pas forcément vrai, mais ça peut vivre)) il n'est pas nécessaire de définir la fonction Y et de calculer ses valeurs. - Un réseau neuronal peut dessiner ce Mashka. Un perceptron à trois couches avec une fonction d'activation hyperbolique pour chaque neurone peut théoriquement faire face à cette tâche. L'écart admissible de l'équité (différence entre le quotient et MA, c'est-à-dire min) permettra de fixer la valeur d'erreur admissible pour l'entraînement du maillage. Dans ce cas, la valeur de min doit être déterminée par le niveau de risque acceptable du CT, mais tend également vers 0.
En principe, c'est simple à première vue, mais seulement à première vue...
Oh, c'est effrayant.
Allez, on a déjà trouvé une solution.
Le problème se situe dans la zone où sont définis les coefficients w1, w2 et w3. Puisque dans la dérivation de la fonctionnelle nous ne nous sommes limités d'aucune façon en ce qui concerne leurs valeurs, il est logique (probablement) de mettre l'un d'entre eux identiquement égal à 1 (c'est w3), et de connecter les deux autres comme dans l'exemple de Bulashov. Nous obtenons alors une expression à un paramètre pour le filtre :
Ici. Très simple et de bon goût ! C'est bien. Maintenant, nous pouvons coder avec certitude.
P.S. En général, il serait bon que des personnes connaissant les bases du DSP et de la construction de filtres puissent nous aider à définir la zone de détermination de ces coefficients (les trois). Si je me souviens bien, vous devez trouver une équation caractéristique et vérifier que ses racines se trouvent à l'intérieur d'un cercle unitaire dans le plan complexe. Cela vous permettra de travailler avec un filtre stable et de régler avec précision ses trois boutons. Mais pour l'instant, nous nous contenterons d'une mise en œuvre simple.
À mon avis, une façon de le rendre complètement lisse est d'utiliser le double lissage.
utiliser la RMS pour définir le biais de la MA mais il y a une section qui n'a pas de données calculées.
Chaque MA a le sien, car le décalage augmente en fonction de la période de lissage.
Lorsque l'on utilise l'indicateur NoLagMA, ce décalage est exprimé par le coefficient 6.8541.
en termes simples, il peut être exprimé dans un tableau...
ce rapport a d'abord été obtenu de manière purement illustrative par un biais forcé,
et ensuite en utilisant le RMS il a été confirmé
La variante finale pour plus de clarté est présentée dans l'image, qui à première vue montre une image lissée et clairement superposée... mais il y a une particularité, qui est que les données initiales calculées pour les dernières données auront toujours des informations d'affichage déformées, mais plus la période est petite, moins cette distorsion est importante. Il est possible de réduire la distorsion sur les périodes plus élevées en utilisant l'option de calculer la période inférieure sur la TF supérieure, puis d'approximer les points manquants par lissage...
Allez, on a déjà trouvé une solution.
Le problème se situe dans la zone où sont définis les coefficients w1, w2 et w3. Puisque dans la dérivation de la fonctionnelle nous ne nous sommes pas limités en aucune façon en ce qui concerne leurs valeurs, il est logique (probablement) de mettre l'un d'eux identiquement égal à 1 (c'est w3), et de connecter les deux autres comme dans le cas de Bulashov. Nous obtenons alors une expression à un paramètre pour le filtre :
Ici. Très simple et de bon goût ! C'est bien. Maintenant nous pouvons coder avec certitude.
P.S. En général, il serait bon que des personnes connaissant les bases du DSP et de la construction de filtres puissent nous aider à définir la zone de détermination de ces coefficients (les trois). Si je me souviens bien, vous devez trouver une équation caractéristique et vérifier que ses racines se trouvent à l'intérieur d'un cercle unitaire dans le plan complexe. Cela vous permettra de travailler avec un filtre stable et de régler avec précision ses trois boutons. Mais pour l'instant, nous nous contenterons d'une mise en œuvre simple.
Ça n'a pas l'air lisse.
Ceci avec des coefficients différents.
Plus le coefficient est petit, plus le balayage est doux. Toujours intéressant.
Allez, on a déjà trouvé une solution.
Le problème se situe dans la zone où sont définis les coefficients w1, w2 et w3. Puisque dans la dérivation de la fonctionnelle nous ne nous sommes pas limités en aucune façon en ce qui concerne leurs valeurs, il est logique (probablement) de mettre l'un d'eux identiquement égal à 1 (c'est w3), et de connecter les deux autres comme dans le cas de Bulashov. Nous obtenons alors une expression à un paramètre pour le filtre :
Ici. Très simple et de bon goût ! C'est bien. Maintenant, nous pouvons coder avec certitude.
P.S. En général, il serait bon que des personnes connaissant les bases du DSP et de la construction de filtres puissent nous aider à définir la zone de détermination de ces coefficients (les trois). Autant que je m'en souvienne, vous devez trouver une équation caractéristique et vérifier que ses racines se trouvent à l'intérieur d'un cercle unitaire dans le plan complexe. Cela vous permettra de travailler avec un filtre stable et de régler avec précision ses trois boutons. Mais pour l'instant, nous nous contenterons d'une mise en œuvre simple.
Si je ne me trompe pas (je vérifierai en rentrant chez moi), vous avez connu du filtre de Kalman le filtre alpha-betta.
Ça n'a pas l'air lisse.
C'est avec des ratios différents.
Bien que plus le coefficient est faible, plus le wagon est lisse. Toujours intéressant.
Oh, génial !
Peu importe s'il n'est pas lisse du tout, l'essentiel est qu'il est celui qui doit obtenir le taux maximal de croissance des profits lors des transactions aux extrêmes (avec toutes les réserves mentionnées ci-dessus). Vinin, pourquoi ne pas nous fournir le MTS pour tester le MA MA.
Au fait, remarquez que les extrema sont exactement à l'intersection du kotir avec la MA. Je me souviens de l'exigence de cette intersection dans les livres sur l'analyse... C'est intéressant.
Si je ne me trompe pas (je vérifierai quand je serai chez moi), vous avez le filtre de Kalman connu alpha-betta
Alors, alpha ou betta,-)
...mais il y a une particularité, qui est que les données initiales calculées pour les données les plus récentes auront toujours des informations cartographiques déformées...