Statistiques de dépendance entre guillemets (théorie de l'information, corrélation et autres méthodes de sélection de caractéristiques) - page 22
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Je ne sais pas s'il s'agit de modèles personnalisés (non standard comme M10, M20, etc.), mais les modèles standard sont toujours possibles. Sur la M5, je peux essayer de le vérifier moi-même sur mon chi-carré. Le calcul sera long, mais l'art exige des sacrifices.
Il semble que l'historique personnalisé puisse être déchargé en utilisant le script period_converter.
joo : Je doute fortement que ce soit le M1. Sur M1, je n'ai pas réussi à obtenir un entraînement acceptable des grilles.
Andrew, votre "fonction cible" de la grille n'est probablement pas informative.
Je ne vous incite pas à former la grille sur le M1. C'est juste une question de principe de vérifier les dépendances sur la plus petite TF possible. Quoi qu'il en soit, le pourcentage de barres sur l'historique, dont dépend le zéro, a clairement augmenté dans la séquence D1 -> H4 -> H1 -> M30. Je n'ai pas vérifié les plus petits.
Il serait trop simple que toutes les informations entre guillemets soient transmises uniquement par la volatilité. Je ne crois pas que le marché soit si primitif qu'il soit stupidement réduit à des modèles économétriques avec hétéroscédasticité.
Les indicateurs ne sont pas du tout utilisés ces derniers temps (si le terme "indicateur" est compris comme une procédure de conversion d'un quotient sous une forme qui donne moins de signaux que le nombre de barres de la période de référence).
2. Non, mais j'aimerais bien essayer, si je comprends comment faire, après avoir lu ce fil.
Et si je veux en quelque sorte combiner des informations par plusieurs barres, alors la transformation deviendra un indicateur technique ?
2) J'ai essayé de le faire. J'ai réalisé une expérience simple avec un masque. Comment faites-vous habituellement ? Si la vague monte, le prix montera. J'ai donc pris la différence entre les valeurs MA adjacentes et j'ai cherché la valeur informative maximale du signe de changement de prix. Il s'est avéré que ce n'était pas le dernier changement, mais des dizaines de mesures plus loin. J'ai également cherché à voir pour quel changement de prix particulier la MA est la plus informative, j'ai essayé les changements de prix une barre en avant, 2,3 .... 10. Le maximum s'est avéré être 5 barres en avant, la MA était avec une période de 5. C'est peut-être juste une coïncidence... Mais, c'est important.
Même si, bien sûr, en MT, tout cela peut être géré par un dépassement mécanique.
Je ne crois pas que le marché soit si primitif qu'on puisse le réduire à des modèles économétriques avec hétéroscédasticité.
J'ai utilisé 5 tests différents pour différents types d'hétéroscédasticité pour un grand nombre de modèles et je n'ai jamais trouvé cette hétéroscédasticité.
Je soupçonne que c'est le M1.
Sur les petites échéances, vous devrez obtenir des prix corrects pour les calculs. Les faire seulement par Bid n'est pas bon. Mieux 0.5*(Enchère+Demande).
Je ne vous incite pas à former la grille sur le M1. C'est juste une question de principe de vérifier les dépendances sur la plus petite TF possible. De toute façon, le pourcentage de barres sur l'historique, dont dépend le zéro, a clairement augmenté dans la séquence D1 -> H4 -> H1 -> M30. Je n'ai pas vérifié les plus petits.
Il serait trop simple que toutes les informations entre guillemets soient transmises uniquement par la volatilité. Je ne crois pas que le marché soit si primitif qu'il se réduise simplement à des modèles économétriques avec hétéroscédasticité.
Alexey, je suis d'accord ! Je vais faire une mesure tout de suite pour les barres horaires afin de les comparer aux barres quotidiennes et 5 minutes.
Et je ne crois pas que toutes les différentes informations mutuelles du bruit aient été réduites à la volatilité. Voici un exemple, et la base de mes doutes.
Voici à quoi ressemble la matrice de fréquence (le 1er décalage est la variable cible) pour des données aléatoires avec des caractéristiques de 5 minutes.
Nous voyons que les probabilités sont uniformes, comme prévu pour de telles données.
Et voici à quoi ressemble la matrice pour les données naturelles :
Nous constatons que 1-5 et 5-1 sont les fréquences qui ressortent le plus (bien que 5-5 se distingue également par le caractère groupé de la volatilité). Et, bien qu'il s'agisse de la seule chose dont vous ne ferez probablement pas de l'argent, il y a un sujet d'intérêt. Et si vous prenez quelques variables de retard, vous obtiendrez une fiabilité de prédiction encore meilleure. (Au passage, notez que l'entropie croisée du système pour les données réelles est plus faible, c'est-à-dire que la prévisibilité a augmenté, comme il se doit. Cela renvoie aux discussions antérieures sur un chiffre unique décrivant l'ensemble du système).
Ensuite, je prendrai les horloges puis les valeurs de retour modulo, je les soustrairai l'une de l'autre et je verrai ce qui reste (il doit y avoir une information mutuelle relative au signe du changement de prix). Si je parviens à le faire aujourd'hui, je le ferai aujourd'hui, sinon, je le ferai demain.
Je ne crois pas que le marché soit si primitif qu'il soit stupidement réduit à des modèles économétriques avec hétéroscédasticité.
J'ai utilisé 5 tests d'hétéroscédasticité différents pour un grand nombre de modèles et je n'ai jamais trouvé d'hétéroscédasticité.
Il est vrai que le marché est plus complexe. Toutefois, ce n'est pas une raison pour ignorer le phénomène observé.
A propos des tests : l'hétéroscédasticité est un fait largement accepté dans la littérature, qui peut être vu même à l'œil nu. Si vous ne le trouvez pas, cela signifie que vous avez fait quelque chose de mal. Parfois, des tests d'hétéroscédasticité sont appliqués aux prédicteurs et aux erreurs du modèle, mais il s'agit davantage d'une vérification de la spécification du modèle.
Andrew, votre "fonction cible" de la grille n'est probablement pas informative.
Je ne vous incite pas à former la grille sur le M1. C'est juste une question de principe de vérifier les dépendances sur la plus petite TF possible. De toute façon, le pourcentage de barres sur l'historique, dont dépend le zéro, a clairement augmenté dans la séquence D1 -> H4 -> H1 -> M30. Je ne l'ai pas vérifié sur les plus petits.
Il serait trop simple que toutes les informations entre guillemets ne soient transmises que par la volatilité. Je ne crois pas que le marché soit si primitif qu'il se réduise à des modèles économétriques avec hétéroscédasticité.
2. et j'ai essayé de le faire. J'ai fait une expérience simple avec une machine à onduler. Comment faites-vous habituellement ? S'il augmente, le prix augmentera. J'ai donc pris la différence entre les valeurs MA adjacentes et j'ai cherché la valeur informative maximale du signe de changement de prix. Il s'est avéré que ce n'était pas le dernier changement, mais des dizaines de mesures plus loin. J'ai également cherché à voir pour quel changement de prix particulier la MA est la plus informative, j'ai essayé les changements de prix une barre en avant, 2,3 .... 10. Le maximum s'est avéré être 5 barres en avant, la MA était avec une période de 5. C'est peut-être juste une coïncidence... Mais, c'est important.
Bien que, bien sûr, dans MT, tout peut être géré par un dépassement mécanique.
Et pour quoi Ingle a-t-il reçu le prix Nobel à l'époque( voir 2003ici ) ?