Spectre ERUUSD - est-ce une preuve de non-stationnarité ? - page 11
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Il n'y a pas de fréquences durables, bien sûr. Mais est-ce vraiment important ?
Bien sûr, c'est important, sinon les gens n'attireraient pas les différentes techniques d'optimisation pour leur TS sur lequel ils comptent pour faire du profit en ce moment. Il n'y a donc aucune garantie d'un quelconque profit planifié, c'est aussi une utopie. C'est-à-dire qu'en fait, toutes ces pams avec des chiffres de profit fous ne sont aussi qu'un coup de chance, une chance, si vous voulez. Mais cela n'exclut pas la rentabilité du TC, si l'on gagne peu et régulièrement. En fait, elle s'exprime par le maintien d'énormes tirages, en cas de déclenchement d'un stop, grâce auquel le dépôt dans son ensemble conservera la possibilité d'une croissance future, lorsque les conditions changeantes du marché ne l'obligeront pas à appeler son ami le plus fidèle, Kolyan, à l'aide.
faa1947
Merci. Je vais regarder.
Lire la suite ici.
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 atteint, les paramètres peuvent être sélectionnés avec le testeur.
Une fois qu'un nouvel extremum a été fixé, cela signifie une nouvelle fenêtre et une nouvelle recherche. Après tout, le spectre est flottant, alors pourquoi m'embêter avec celui qui a déjà été annulé ?
Avant de chercher le spectre, je recommande de soustraire des citations une régression linéaire avec la même fenêtre de l'extremum à zéro.
alors tu contourneras le théorème de Kotelnikov-Nyquist.
Merci pour le lien. J'ai lu avec grand intérêt la querelle de LProgrammer avec Prival ou de Prival avec LProgrammer(les deux sont pour la plupart hors sujet).
Mais seulement, je n'ai pas compris ce qu'est "l'école privée" et comment on peut contourner le théorème de Kotelnikov-Nyquist.
Pourriez-vous expliquer plus en détail ?
Au fait, le théorème de Kotelnikov concerne la récupération du signal après échantillonnage. Nous avons déjà un signal discret.
Pourquoi le reconstruire ? Je pense que nous parlions de mesurer le spectre de ce signal. Ce sont des choses différentes.
Pourquoi une régression linéaire ? Vous voulez un résultat plus stationnaire, c'est-à-dire supprimer la tendance.
Mais cela n'est peut-être pas essentiel pour mesurer le spectre. Qu'allez-vous laisser tomber (en plus de la soustraction de la régression) dans le spectre que vous allez mesurer ?
Il sera essentiel lorsque vous utiliserez le spectre que vous obtiendrez.
Je peux juste demander ?
Devrions-nous anticiper la stationnarité (ou vice versa...) dans les séries de données où il y a une tendance dans la moyenne ?
Si oui, où ?
Si non, pourquoi ?
------ La vérité doit être connue - par moi.
Je joins les spectres des plages de cotation pour H1. Deux séquentielles dans le temps et ensuite une commune pour eux. Rien en commun. Et cela sur une courte période de temps.