De la théorie à la pratique - page 425
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Le Graal semble avoir été trouvé.
Cela reste à prouver dans la pratique - mais avant cela, je vous tire mon chapeau en public. Certains indices m'ont vraiment aidé. Merci.
Vérifiez l'historique dans le testeur. MT5 dispose d'un historique de ticks réels.
A tous les amoureux de l'étude des incréments. Qui est fort à ce sujet, y a-t-il un grain à ce graphique ou est-il inutile de passer à autre chose ?
Et est-il même possible de prévoir le prochain incrément dans ce cas ?
1) La stationnarité des incréments est tout à fait possible ici.
2) Les gradients sont très probablement dépendants (après les éclatements, revenir en arrière).
3) L'utilisation de la régression linéaire (et non linéaire également) pour la prédiction est problématique car les valeurs de la série semblent discrètes.
4) Nous pouvons essayer d'utiliser la chaîne de Markov au lieu de la régression.
5) Mais l'essentiel est de s'assurer que la séquence peut être modélisée par un processus aléatoire. Les mathématiques ne sont pas d'un grand secours dans ce cas. Par exemple, vous pourriez faire une blague et exposer une séquence déterministe.
Non, c'est trop tôt pour dire au revoir.
Voici les graphiques de l'EURUSD cette semaine, avec calcul de la variance à l'aide de la formule D=(c*t*lambda)/4
Et en voici un autre avec le paramètre secret
Donc, si nous regardons les graphiques 2 et 3, c'est le Graal souhaité. А ?
Nous voici donc à nouveau entrés à contre-courant de la tendance avec l'amplitude minimale d'un mouvement de recul... Bien qu'il aurait été plus logique d'entrer par le chemin opposé... C'est-à-dire déplacer toute la théorie du côté gauche vers le côté droit, en espérant que la chance...
1) La stationnarité des incréments est tout à fait possible ici.
2) Les gradients sont probablement dépendants (il y a des inversions après les valeurs aberrantes).
3) L'utilisation de la régression linéaire (et non linéaire également) pour la prévision est problématique, car les valeurs des séries semblent discrètes.
4) Nous pouvons essayer d'utiliser la chaîne de Markov au lieu de la régression.
5) Mais l'essentiel est de s'assurer que la séquence peut être modélisée par un processus aléatoire. Les mathématiques ne sont pas d'un grand secours dans ce cas. Par exemple, vous pouvez faire une blague et exposer une séquence déterministe.
pas de
pas de
Oui. Cela peut être vu dans le graphique de la somme des augmentations cumulées à partir du fichier return.csv dans l'archive jointe :
Alexander, avez-vous supprimé le message dans lequel vous demandiez un tableau ?
Sinon, je joins l'archive avec le code Mql4 (peut-être même que 5 fonctionnera) et le fichier csv.
Dites-moi si vous devez changer la formule ou si je l'ai prise au mauvais endroit.
Oui. Cela peut être vu dans le graphique de la somme des augmentations cumulées à partir du fichier return.csv dans l'archive jointe :
Donc si les incréments sont dépendants, il y a une chance ? J'ai pris une lecture en direct du graphique.Alexander, avez-vous supprimé le message dans lequel vous demandiez un tableau ?
Sinon, je vais joindre l'archive avec le code Mql4 (peut-être même 5 fera l'affaire) et le fichier csv.
Dites-moi si vous devez changer la formule ou si j'ai pris la mauvaise formule.
Personne n'est intéressé.
J'ai besoin de plus de lignes de l'intervalle de confiance.
La formule est en privé.
Et personne n'est intéressé.
Il faut plus de lignes d'intervalle de confiance.
La formule est en privé.
La formule est meilleure ici.
lisez-le
la formule est meilleure ici
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De zéro plus/moins 3*(SUM(ABS(return))/sqrt(240))