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Et vous avez le Graal d'or pur dans votre photo.
J'ai examiné les quantiles à 100 % des distributions de la somme des incréments et les ai comparés aux quantiles du prix lui-même pour le même graphique historique :
Noir - Quantile de 100% pour la somme des incréments dans la fenêtre glissante=8 heures
Violet - Quantile de 100% pour le prix dans la même fenêtre.
Taki sont deux processus différents générant des distributions de probabilité différentes.
Si nous utilisons le quantile dynamique de 100% pour la somme des incréments, nous obtenons l'image suivante :
Je n'exclus pas que si vous travaillez dans une fenêtre glissante = 24 heures (sur les conseils de mon ami Bas'a) et que vous utilisez un quantile dynamique de 99%, vous pouvez obtenir une image similaire à la vôtre.
Projet Graal #100500.
2. Graphiques de rentabilité du système de trading utilisant des tick MAs pour spécifier l'entrée de la transaction.
2.1. ALPARI_MT5
2.2. ROBOFOREX_ECN
2.3. ROBOFOREX_CENT
2.4. ROBOFOREX_CENT période plus longue
Conclusions :
1. On peut voir des traces de regroupement de résultats dans certaines structures (il y a un poisson !).
2. Nous constatons une certaine similitude des structures formées sur des comptes de différents courtiers et types.
3. néanmoins, sur les comptes de différents courtiers et types, même au cours d'une seule et même période (2.1-2.3), il existe une différence significative de caractéristiques quantitatives.
4. Lorsque l'intervalle de test change (2.3-2.4), les caractéristiques quantitatives flottent, mais l'essentiel des caractéristiques générales reste inchangé.
Référence.
Il a fallu environ 5000 kernel-heures (4 tests X 2 jours X 50 kernels) au testeur pour obtenir uniquement ces résultats.
Projet Graal #100500.
....
1.10. Étant donné que les fortes perturbations brisent le modèle d'échange de canaux, la zone d'applicabilité de ce modèle ne devrait pas se rapprocher des zones de fortes perturbations prévues.
etc.
Toutes les 600500 pages citées ici sont une tentative d'examiner uniquement 1.9 sans tenir compte de 1.10, ce qui fait que 1.9 n'a aucun sens.
Nah... Je ne peux plus faire ça. Je vais aller chercher un bouchon. (с)
Par ailleurs, jusqu'à ce que j'aie essayé, le point 1.10 n'est correct que dans la partie mise en évidence. La réponse suivante est incorrecte.
Conclusions :
1. Vous pouvez voir des traces de regroupement des résultats dans certaines structures (il y a des poissons !).
...
Il a fallu environ 5000 kernel-heures (4 tests X 2 jours X 50 kernels) de temps de testeur pour obtenir ces seuls résultats.
Conclusions :
1. On peut voir des traces de regroupement des résultats dans certaines structures (il y a des poissons !).
Ces structures vont flotter avec le temps. C'est la même chose que dans n'importe quelle parcelle contrainte de SB - il y aura des "modèles", mais ils changeront à l'avenir.
Pour un contrôle qualitatif, il est préférable de prendre un graphique de rendement (qui montrera la stabilité dans le temps), et non pas sur le graphique d'ajustement, mais sur l'OOS.
Ces motifs vont flotter au fil du temps. C'est la même chose que sur n'importe quelle parcelle SB contrainte - il y aura des "modèles", mais ils changeront à l'avenir.
Pour un contrôle qualitatif, il est préférable de prendre un graphique de rendement (qui montrera la stabilité dans le temps), et non pas sur le graphique d'ajustement, mais sur l'OOS.
Graphique de rendement octobre 2015 - septembre 2018
Intervalle d'installation de mars 2018 à septembre 2018.
Nah... Je ne peux plus le supporter. Je vais aller prendre une dose. (с)
Au fait, avant que je ne me soûle, le point 1.10 n'est vrai que dans la partie de la déclaration mise en évidence. Le suivant est incorrect.
L'horreur. Sur un vieil ordinateur portable dans un SciLab rudimentaire, il ne faut que quelques heures pour déterminer quels poissons manger.(Vous partagez donc la méthodologie.
Sinon, c'est un peu à nu.
Et en ce qui concerne le point 1.10, un peu plus loin, des images illustreront l'effet de la disposition : "Le champ d'application du modèle ne doit pas se rapprocher des zones de fortes perturbations prévues.
P.S.
Sans négocier dans la zone de fortes perturbations (nouvelles).
Négociation sans restriction dans la zone de fortes perturbations.
Le résultat est évident. Une stratégie de canal de rebond (vers l'intérieur) est incompatible avec les zones de fortes variations de prix.
Eh bien, vous pourriez partager la méthodologie.
Sinon, ce n'est pas très convaincant.
Et en ce qui concerne le point 1.10, des images illustreront plus tard l'impact de la disposition : "La zone d'applicabilité de ce modèle ne doit pas se rapprocher des zones de fortes perturbations prévues.
En ce qui concerne le point 1.10. Si les informations etc. vont jusqu'au bord de la chaîne, cela ne fait aucune différence pour nous. Si c'est de la frontière vers le centre, nous les calculons. Dans les deux cas, nous ne nous soucions pas de savoir si le canal se déplace (s'effondre - dans votre terminologie) ou non.
Calendrier des rendements octobre 2015 - septembre 2018
L'intervalle d'ajustement de mars 2018 à septembre 2018.
Autre chose) bon résultat. D'autres moyennes à jeter à la poubelle ?
Même l'obtention d'un processus aléatoire à partir d'un générateur de nombres aléatoires donnera un certain écart par rapport au processus idéal.
Les RNG informatisés sont pseudo-aléatoires.
Autre chose) un bon résultat. D'autres moyennes à jeter à la poubelle ?