Phénomènes de marché - page 11
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Farnsworth:
D'après ce que je comprends, c'est un mythe (c'est le moins que l'on puisse dire), oui, la citation est un processus complexe mais pas aléatoire (c'est vraiment encourageant), il existe des relations non linéaires très fortes. Mais cela ne change rien à l'essentiel : la trajectoire des prix (ce à quoi s'appliquent les lignes, niveaux, grilles, arcs, etc.) ne caractérise en fait en rien le processus lui-même. En d'autres termes, vous ne pouvez pas trouver graphiquement ces dépendances.
Je suis d'accord ! Je vous soutiens !
Je vais prendre un chemin légèrement différent, je l'ai déjà dit auparavant :
Et il y a déjà des changements ;) Par exemple, la structure du processus est déjà très claire :
C'est l'été, j'habite au bord de la mer, c'est la saison des plages, les "vacances philosophiques" continuent....))))
Je suis particulièrement heureux pour vous. Et en général, la "théorie des ondes" devrait être étudiée sur du matériel pratique - sur les ondes :o)))). J'espère que vous ne construisez pas des zig-zags dans votre esprit en regardant la marée ?
Je vois...)) Vous êtes un homme intelligent. Par conséquent, il est impossible de vous conduire dans un coin, et il est inutile d'essayer de le faire, c'est plus sûr pour vous...))))
Je suis duveteuse, blanche et gentille, oui, - blanche, duveteuse et gentille - tout cela c'est moi :o)
Les extrêmes, disons.
et il y a déjà eu quelques développements ;) Par exemple, la structure du processus est déjà très claire :
tout n'est pas clair, du moins pour moi. Nous avons quand même besoin de clarifier, au moins un peu, qui est qui sur le graphique
Processus régulier
Est-il vraiment possible d'isoler le processus régulier ? Ou est-ce simplement "attribué" ?
Peut-être devrions-nous demander à Alexey de nous en dire plus sur le "phénomène de la mémoire à long terme" et la méthodologie de sa détection (du phénomène) ? - Alexey, s'il te plaît !, pour qu'il soit possible de passer à l'étape suivante - réfléchir, comment utiliser ce phénomène dans un but précis. ;)
Le phénomène de la mémoire à long terme a un autre "angle" - ce sont les longues queues de la distribution elle-même. En termes très crus (même pas "quasi-scientifiques"), toute la mémoire se trouve dans ces queues très longues. C'est-à-dire que l'occurrence d'un événement d'évasion (donné) (il y a des subtilités dans le calcul) est significativement augmentée pour un processus avec de longues queues d'incréments (par opposition à).
PS : la déviation de la trajectoire est la somme des incréments sur un segment d'une longueur donnée.
tout n'est pas clair, du moins pour moi. Mais il faut clarifier, au moins un peu, qui est qui sur le graphique.
Le processus régulier a-t-il vraiment été isolé ? Ou est-ce simplement "attribué" ?
En plus du chiffre précédent - une telle séparation avec contrôle.
La tâche n'est qu'à moitié accomplie, mais déjà à ce stade, le résultat est encourageant ;)
En plus de l'image précédente, il s'agit d'une extraction contrôlée.
La tâche n'est qu'à moitié accomplie, mais déjà à ce stade, le résultat est encourageant ;)
il y a trois lignes, rouge, bleu et gris - rappelle-moi qui ils sont.
Pour le dire très crûment (même pas "quasi-scientifique"), toute la mémoire se trouve dans ces queues très longues. C'est-à-dire que l'occurrence d'un événement de déviation (donné) est significativement augmentée (il y a des subtilités dans le calcul) pour un processus avec de longues queues d'incréments (par opposition à).
PS : le biais de la trajectoire est la somme des incréments sur un tronçon, d'une longueur donnée
Sergey, avez-vous des études spécifiques avec des confirmations (de préférence sur mql4) ?
il y a trois lignes, rouge, bleu, gris - rappelle-moi qui ils sont.
x - gris
y est rouge
u est bleu.
Mes 2 kopecks.
Le thème de la mémoire à long terme est intéressant, en particulier pour les amateurs de réseaux neuronaux. Quant à la sélection des barres pertinentes, qui influencent d'une manière ou d'une autre la barre du zéro, c'est un sujet intéressant, mais aussi exceptionnellement compliqué. Dans l'idée, cette mémoire peut être trivialement insuffisante pour construire un modèle avec une précision satisfaisante.
Mais si nous expérimentons des séries temporelles synthétiques, dans lesquelles cette mémoire à très long terme pourrait être mesurée et contrôlée, alors nous pourrions faire une prévision par réseau neuronal sur des synthétiques et observer la précision obtenue. Et puis je ferai de mon mieux pour travailler avec des citations, si la mémoire trouvée dans le synthétique est comparable aux citations, auquel cas la prévision neuronale est digne d'attention et de temps supplémentaire.
Je vais y réfléchir.