Spectre ERUUSD - est-ce une preuve de non-stationnarité ? - page 9
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Pour commencer, arrêtez de confondre périodicité et cyclicité à tout bout de champ.
Le caractère cyclique est inhérent à tous les processus répétitifs.
Quelque part sur ce forum (je ne me souviens pas où j'ai lu en diagonale), il a été dit à juste titre qu'un cycle est la fenêtre de mémoire du marché sur un événement.
Le marché se souvient d'un événement, il y a un cycle, et il s'estompe naturellement,
et bien sûr, nous devrions commencer par l'événement.
Enfin, c'est une idée intéressante. Mais comment trouver le cycle ? Très probablement, nous devrions calculer SPM dans la taille de cette "fenêtre de mémoire du marché". S'il est plus petit ou plus grand, vous obtiendrez un spectre erroné. Le SPM calculé dans la fenêtre de mémoire sera cyclique et changera progressivement, et non pas comme dans mes statistiques.
Enfin, une réflexion intéressante. Comment trouvez-vous le cycle ? Très probablement, le SPM devrait être calculé dans la taille de cette "fenêtre de mémoire du marché". Si elle est plus petite ou plus grande, vous obtiendrez un spectre erroné. Le SPM calculé dans la fenêtre de mémoire sera cyclique et changera progressivement, et non pas comme dans mes statistiques.
Si vous n'avez pas d'autres idées sur la détection des événements, vous pouvez opter pour le zigzag par exemple.
Le spectre doit être recherché jusqu'à ce qu'un nouvel extremum du zigzag soit atteint, les paramètres peuvent être sélectionnés à l'aide du testeur.
Une fois qu'un nouvel extremum a été défini, cela ouvrira une nouvelle fenêtre et lancera une nouvelle recherche. Après tout, le spectre évolue, alors quel est l'intérêt de se référer à celui qui a déjà été annulé ?
Je recommande de déduire la régression linéaire des cotations avec la même fenêtre de l'extremum à zéro avant de chercher le spectre.
Alors vous contournerez le théorème de Kotelnikov-Nyquist.
Avant de chercher un spectre, je recommande de faire une régression linéaire à partir des cotations avec la même fenêtre de l'extremum à zéro.
alors vous contournerez le théorème de Kotelnikov-Nyquist(merci à Prival.)
S'il n'y a pas d'autres idées pour détecter un événement (c'est-à-dire le point de départ de l'événement), il est possible de prendre un zigzag par exemple.
Le spectre sera recherché jusqu'à ce qu'un nouvel extremum du zigzag soit fixé, les paramètres peuvent être sélectionnés par le testeur.
Une fois qu'un nouvel extremum a été défini, cela ouvrira une nouvelle fenêtre et lancera une nouvelle recherche. Le spectre sera, après tout, flottant, alors pourquoi s'accrocher à un spectre qui a déjà été annulé.
Je vous recommande de soustraire la régression linéaire des cotations avec la même fenêtre de l'extremum à zéro avant de chercher le spectre.
Alors tu contourneras le théorème de Kotelnikov-Nyquist.
Il y a quelque chose dans cette idée. Mais, ZZ est redessiné, et une fois dessiné, vous n'en avez plus besoin. En outre, ZZ possède un paramètre tel que la période. Nous pouvons introduire une restriction : 1. si le nouveau renversement est au moins à x pips du précédent, 2. s'il est au plus à y pips du précédent et 3. si le nombre de renversement sur la longueur de la barre z est approximativement le même. Cela nous fera-t-il progresser ?
Juste pour info.
Il semble y avoir deux paradigmes principaux pour traiter le graphique des prix à ce jour :
- s'adapter à l'ordre existant, dans l'espoir qu'il tienne encore un certain temps (pour cela, bien sûr, l'analyse spectrale est très bonne)
- amener le graphique à la forme stationnaire en utilisant certaines méthodes et en travaillant avec la fonction stationnaire
Je pense que la deuxième méthode est plus sûre. En termes de calculs futurs. Bien qu'elle soit plus complexe en termes de développement d'une stratégie rentable.
Juste pour info.
Il semble y avoir deux paradigmes principaux pour traiter le graphique des prix à ce jour :
- s'adapter à l'ordre existant, dans l'espoir qu'il tienne encore un certain temps (pour cela, bien sûr, l'analyse spectrale est très bonne)
- ramener le graphique à la forme stationnaire en utilisant certaines méthodes et en travaillant avec la fonction stationnaire
Je pense que la deuxième méthode est plus sûre. En termes de calculs futurs. Bien qu'elle soit plus compliquée en termes de développement d'une stratégie rentable.
Il y a beaucoup de discussions sur ce forum. Je ne suis pas au courant des résultats. Si nous parlons des statistiques à partir desquelles le fil de discussion a été lancé, en fait le SPM est construit non pas par un graphique mais par sa dérivée - une fonction autorégressive avec une moyenne mobile ayant l'entropie maximale par rapport au bruit.
Comment faites-vous ? Et dans quel but ?
>> Pour que la période ne soit pas plus longue que la fenêtre.
Il y a quelque chose dans cette idée. Mais, ZZ est redessiné, et une fois dessiné, selon vous, il n'est plus nécessaire. En outre, ZZ possède un paramètre tel que la période. Nous pouvons introduire une restriction : 1. si le nouveau renversement est au moins à x pips du précédent, 2. s'il est au plus à y pips du précédent et 3. si le nombre de renversement sur la longueur de la barre z est approximativement le même. Cela nous fera-t-il progresser ?
Donc, prenez-le à partir du 2ème extremum jusqu'à 0. (Le deuxième extremum ne sera pas redessiné, c'est sûr)
Seuls les paramètres ZZ devraient être ajustés, afin que les fenêtres ne changent pas toutes les deux barres, au moins certaines statistiques seraient présentes.