De la théorie à la pratique - page 1138
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si vous vous souvenez de toutes les informations de sorte que la vue de distribution
c'est un peu comme
- Erlang.
- Logistique.
- Laplace.
mais je ne me souviens pas exactement...
J'en ai besoin maintenant...
et les formules si vous le pouvez)
Eh bien, si vous êtes intéressé par les distributions en forme de toit - quelque chose de similaire à une distribution logistique au centre.
https://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_distribution
mais avec les queues coupées :))))
Elle peut être approximée par une distribution triangulaire.
Ce n'est qu'une question de temps avant que nous n'arrivions aux cosinus, aux arctangens (alias fischer) et aux logarithmes. La question est : quand ?
Le flux de ticks est déjà une non-linéarité primaire naturelle, lissez-le smma(par exemple) avec une période fixe de 2/3(200-300) du nombre moyen par minute, fixez le résultat par minutes et profitez-en(analysez). Tics ici tuzhe quelqu'un a recueilli, et mt5 contient déjà tics.
Je ne suis PAS intéressé par les tiques. Pour une raison simple : leur quantité diffère d'un courtier à l'autre. Identique à OPEN M1, M5,... en raison de l'inadéquation d'un échantillonnage uniforme sur le marché.
Je m'intéresse aux EVENEMENTS, c'est-à-dire aux flux de cotation synchronisés entre différentes sociétés de courtage. Ceci peut être observé sur le deuxième TF.
Ce n'est qu'une question de temps avant que nous n'arrivions aux cosinus, aux arctangens (alias fischer) et aux logarithmes. La question est : quand ?
Le flux de ticks est déjà une non-linéarité primaire naturelle, lissez-le smma(par exemple) avec une période fixe de 2/3(200-300) du nombre moyen par minute, fixez le résultat par minutes et profitez-en(analysez). Quelqu'un a collecté des ticks ici aussi, et mt5 contient déjà des ticks.
Je dirais que le flux des événements est déjà une non-linéarité primaire naturelle. Cependant, je ne suis pas d'accord avec la suite du texte. C'est exactement dans ce cas que vous n'avez pas besoin de faire une moyenne, mais simplement d'utiliser directement cette non-linéarité. Je fais cela lorsque je calcule la variance d'un processus.
Je ne suis PAS intéressée par les tics. Pour une raison simple : les différents courtiers en ont un nombre différent. Ainsi que les OPEN M1, M5,... en raison de l'inadéquation d'un échantillonnage uniforme sur le marché.
Je m'intéresse aux EVENEMENTS, c'est-à-dire aux flux de cotation synchronisés entre différentes sociétés de courtage. Ceci peut être observé sur la TF des secondes.
A partir des flux de ticks, vous obtiendrez une valeur lissée par minute, mieux que m1. En journée avec ~8 gmt la plupart des (de)grandes +/- les mêmes. Entre différents DCs, vous ne pouvez pas vous synchroniser en quelques secondes à cause des délais de transmission des signaux(vitesse de la lumière, délais dans les équipements) - de l'ordre de 50-100ms de Moscou à l'Europe + délais dans les serveurs et les terminaux. Le M5 après les heures est suffisant pour moi.
Je dirais que le flux des événements est déjà une non-linéarité primaire naturelle. Cependant, je ne suis pas d'accord avec le texte suivant. Dans ce cas, il n'est pas nécessaire de faire une moyenne, mais simplement d'utiliser directement cette non-linéarité. Je le fais en calculant la variance du processus.
Vous avez le noyau lui-même - MA - linéaire, comme vous l'avez dit fenêtre coulissante.
Ainsi, votre probabilité de trouver un événement non aléatoire est égale à la probabilité d'indexer un processus non linéaire par une fenêtre glissante, c'est-à-dire 50/50.
Votre noyau - MA - est linéaire, comme vous l'avez dit fenêtre glissante.
Ainsi, votre probabilité de trouver un événement non aléatoire est égale à la probabilité d'indexer un processus non linéaire par une fenêtre glissante, c'est-à-dire 50/50.
Non. Ma fenêtre coulissante est maintenant non linéaire dans le temps - égale à un certain nombre d'événements (mais pas de ticks ! !!). Cependant, en plus du nombre de ticks, le temps linéaire normal intervient également dans le calcul de la variance. Et nous examinerons le résultat à la fin de la semaine prochaine.
En fait, à un moment donné, je me suis demandé - c'est ce qui distingue exactement (comme Bas aime à le dire) la RV réelle d'un processus aléatoire artificiel comme le SB, le mouvement brownien, etc.
Oui, les intervalles de temps entre les événements ! !! Si dans SB il s'agit même de points de référence uniques N, N+1,.... c'est-à-dire un nombre conditionnel d'étapes, et le processus de Wiener est un modèle de processus continu qui correspond au mouvement brownien chaotique, lorsque les collisions entre particules se produisent dans des intervalles de temps infiniment petits et que, dans ce cas, la discrétisation uniforme est valable, les intervalles de temps entre les événements ont une signification magique qui leur est propre sur le marché.
Et ne pas tenir compte de cette non-linéarité dans le temps est la pire erreur de tous les calculs.
Non. Ma fenêtre coulissante est maintenant non linéaire dans le temps - égale à un certain nombre d'événements (mais pas de ticks ! !!). Cependant, en plus du nombre de ticks, le temps linéaire normal est également impliqué dans le calcul de la variance. Et nous verrons le résultat à la fin de la semaine prochaine.
En fait, à un moment donné, je me suis demandé - c'est ce qui distingue exactement (comme Bas aime à le dire) la RV réelle d'un processus aléatoire artificiel comme le SB, le mouvement brownien, etc.
Oui, les intervalles de temps entre les événements ! !! Si dans SB il s'agit même de points de référence uniques N, N+1,.... c'est-à-dire un nombre conditionnel d'étapes, et le processus de Wiener est un modèle de processus continu qui correspond au mouvement brownien chaotique, lorsque les collisions entre particules se produisent dans des intervalles de temps infiniment petits et que, dans ce cas, la discrétisation uniforme est valable, les intervalles de temps entre les événements ont une signification magique qui leur est propre sur le marché.
Et ne pas tenir compte de cette non-linéarité dans le temps est la pire erreur de tous les calculs.
Débarrassez-vous complètement de la fenêtre coulissante.
Sauf, bien sûr, si vous voulez obtenir des résultats.
Vous n'avez aucune idée de la difficulté d'analyser le marché s'il n'y avait pas de robots travaillant sur les marchés.
Il est aujourd'hui 100500 fois plus facile à analyser qu'il y a 20 ans.
Laissez-moi vous montrer un exemple avec des paramètres EURJPY standard de plusieurs TFs. On m'a reproché de sélectionner des variantes pour de jolies photos. Mais ce n'est pas le cas.
Voici les niveaux H4 alignés par les robots.
Si nous regardons de plus près à H1
Le M30 a son propre ordre de comportement du robot
Pour être sûr de marcher avec le marché, nous devons comprendre le comportement des robots du marché. Et alors vous aurez un Graal.
En fait, à un certain moment, je me suis demandé - c'est ce qui distingue exactement (comme Bas aime à le dire) le vrai BP d'un processus aléatoire artificiel comme le SB, le mouvement brownien, etc.
Oui, les intervalles de temps entre les événements ! !! Si dans SB il s'agit même de points de référence uniques N, N+1,.... c'est-à-dire un nombre conditionnel d'étapes, et le processus de Wiener est un modèle de processus continu qui correspond au mouvement brownien chaotique, lorsque les collisions entre particules se produisent dans des intervalles de temps infiniment petits et que, dans ce cas, la discrétisation uniforme est valable, les intervalles de temps entre les événements ont une signification magique qui leur est propre sur le marché.
Et ne pas tenir compte de cette non-linéarité dans le temps est une terrible erreur dans tous les calculs.
En principe, rien. SB existe dans un système fermé - tout est en équilibre, homogène et décent. Dans un système ouvert (non fermé) ou de non-équilibre, le SB classique ne peut exister. Notre SB en l'état est par définition dans un système ouvert.
Quant à la continuité, remplacez le processus par des observations discrètes et le SB reste en place et rien ne change dans le modèle de Wiener. D'ailleurs, dans un environnement discontinu, les événements SB ne se produiront pas à intervalles égaux, et rien ne sera infinitésimal. Il y aura quelque chose comme le bruit de grenaille, qui a également été étudié par Wiener et est de la même nature que le SB.