Trajet quotidien moyen en points par instrument. - page 21
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Tout a un sens. Valery, vous pouvez voir par vous-même - il est grand temps...
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Parlons d'une réussite, d'une activité socialement utile...
Bonne chance avec votre traitement, j'espère qu'il sera productif et je vous laisse, mais au revoir.
...alors tu peux y aller tout seul.
Au fait, votre dernier message s'est arrêté au numéro 228, je n'ai pas pu m'empêcher de m'en moquer.
C'est ça, je suis parti.
Au fait, votre dernier message s'est arrêté au numéro 228, je n'ai pas pu m'empêcher de m'en moquer.
C'est ça, je suis parti.
Comment pouvez-vous tenir compte, dans une méthode chirurgicale, de la modification de la densité du flux tic ?
donc, en parallèle, je veux examiner le calcul de la moyenne géométrique standard des indices, en tenant compte de la densité des tick (changement du volume des tick).
Mais comment en tenir compte dans la formule (standard). Peut-être faudrait-il d'abord comparer la volatilité et la densité des ticks pour chaque paire, puis en tenir compte dans le calcul des indices.
Le véritable mécanisme qui détermine les mouvements des prix des actifs est à peine connu avec certitude. La seule chose que l'on puisse dire avec certitude est qu'il existe un facteur aléatoire dans les mouvements de prix. Mais la nature de ce caractère aléatoire peut varier.
Selon une hypothèse, les logarithmes des variations de prix suivent la distribution normale, mais cette distribution est non stationnaire. En d'autres termes, tant l'espérance mathématique que l'écart-type de la distribution peuvent varier dans le temps. Par conséquent, lorsqu'on traite un échantillon empirique en utilisant des méthodes statistiques standard qui supposent que l'ensemble de l'échantillon est tiré d'une seule population générale, on obtient un échantillon non gaussien. Cela peut s'exprimer sous la forme de queues lourdes d'une distribution empirique (le kurtosis calculé à partir d'un échantillon dépasse le nombre 3, c'est-à-dire le kurtosis d'une distribution normale).
Une autre hypothèse est que les logarithmes des variations de prix suivent initialement une distribution avec un kurtosis supérieur à 3. Dans cette situation, même si la distribution elle-même est stationnaire, l'échantillon empirique tiré de cette distribution peut être considéré comme non stationnaire dans le temps. L'idée est que l'estimation de l'espérance mathématique d'une variable aléatoire x est la moyenne arithmétique de l'échantillon :
<X> = 1/N * sum(x(i), i =1..N )
La moyenne arithmétique des variables aléatoires est elle-même une variable aléatoire. L'écart-type de la moyenne arithmétique dépend de l'écart-type d'une variable aléatoire et de la taille de l'échantillon :
sigma(<X> ) = sigma(X) / sqrt (N)
Ainsi, l'écart-type de la moyenne est inférieur à l'écart-type de la variable aléatoire elle-même par sqrt (N) fois, c'est-à-dire que la précision de l'estimation de l'espérance mathématique peut être améliorée en augmentant la taille de l'échantillon. Mais ceci n'est vrai que pour une variable aléatoire avec une espérance mathématique finie et une variance finie. Le fait est que l'espérance mathématique finie n'existe que pour les distributions dont la densité de probabilité dans l'infini est égale ou inférieure à 1 / |x|^(2+delta), et la variance finie que pour les distributions dont la densité de probabilité dans l'infini est égale ou supérieure à 1 / |x|^(3+delta) ( delta - tout petit nombre positif). Si nous modélisons un graphique de prix en utilisant comme logarithme de la variation de prix un échantillon aléatoire tiré d'une distribution stationnaire avec une variance infinie et/ou une espérance mathématique infinie, et que nous offrons cet échantillon pour analyse à un observateur indépendant, il peut avoir l'illusion d'avoir affaire à un processus non stationnaire dans le temps.
Enfin, nous ne pouvons pas exclure le cas où non seulement les paramètres de distribution mais aussi la loi de distribution des incréments de prix sont non stationnaires dans le temps, et où dans la série temporelle des prix il peut y avoir des zones décrites par la distribution avec une variance infinie et/ou une espérance mathématique infinie.
Polygrafych, c'est pour vous :
middle_period est le mouvement moyen d'une barre sur une période de temps. Le mouvement est High - Low (ou par exemple |Close - Open|).
middle_H1 est la course moyenne d'une barre sur TF H1.
Dans la formule entre parenthèses, vous devez utiliser la période en minutes, c'est-à-dire H1 = 60.
Cela donne, par exemple : milieu_H4 ~ milieu_H1 * sqrt( H4 / H1 ) = milieu_H1 * sqrt( 240 / 60 ) = 2 * milieu_H1.
Alexey, s'il te plaît, ne te moque pas de moi, quelle serait l'utilité et y a-t-il quelque chose dans cette formule, si dans cette formule nous prenons le compte de la période non pas en minutes (ligne de temps) mais en ticks (nombre de ticks) est-ce que cette formule serait juste ? et si oui, as-tu essayé de prendre non pas disons n4 et n1, mais (4 ticks et 1 tick)
Il est donc possible de prendre 1 tick et 0,4 tick - c'est-à-dire d'obtenir une valeur de discrétisation inférieure à 1 tick par cette formule, exprimée par la discrétisation minimale existante de 1 tick.
Pas très utile, il me semble. Pourquoi se lancer dans les 0,4 ticks s'ils n'existent pas ? Eh bien oui, techniquement la formule peut être appliquée, mais vous devez toujours appliquer des extrapolations au-delà des valeurs économiquement raisonnables.
Prival a beaucoup parlé de la fréquence d'échantillonnage et de l'utilité de données "correctes". Mais où sont-elles, ces données correctes, à trouver dans une DC ? Et quel en est le sens, si tout de même vous ne traitez que les ticks que votre Dieu - les sociétés de courtage vous donnent ?
Pas très utile, il me semble. Pourquoi se lancer dans les 0,4 ticks s'ils n'existent pas ? Eh bien oui, techniquement la formule peut être appliquée, mais vous devez toujours appliquer des extrapolations au-delà des valeurs économiquement raisonnables.
Prival a beaucoup parlé de la fréquence d'échantillonnage et de l'utilité de données "correctes". Mais où sont-elles, ces données correctes, à trouver dans une DC ? Et quel en est le sens, si tout de même vous ne traitez que les ticks que votre Dieu - les sociétés de courtage vous donnent ?
D'ailleurs, il m'a dit qu'il obtenait plus de précision que même les cotations DT, en points, et il calculait avec des fractions de pip. D'ailleurs, il a peut-être utilisé ce mécanisme, je ne sais pas, mais le "comportement" intertique des prix n'est peut-être pas si inutile.