De la théorie à la pratique - page 1559
Vous manquez des opportunités de trading :
- Applications de trading gratuites
- Plus de 8 000 signaux à copier
- Actualités économiques pour explorer les marchés financiers
Inscription
Se connecter
Vous acceptez la politique du site Web et les conditions d'utilisation
Si vous n'avez pas de compte, veuillez vous inscrire
Je lui ai déjà écrit, il cherche un sens dans une certaine hypostase , maintenant avec un biais vers tout ce dont il se souvient de l'université, puis de Gann, puis des sorcières, puis du Tout-Puissant qui tente de demander des comptes
Il cherche un graal depuis deux ans, ne soyez pas si sévère, dans cinq ans, s'il souffre encore, il chantera ou criera différemment.
http://www.thealgoengineer.com/2014/online_linear_regression_kalman_filter/
il y a aussi la régression roulante et d'autres modifications
Je n'aime pas Kalman car il suppose toujours une connaissance préalable du système. Dans l'article, on sait que les coefficients de couplage de deux citations sont décrits par une marche aléatoire. Si nos connaissances sont cohérentes avec la réalité, alors tout va bien, mais si ce n'est pas le cas, hélas ! Nous avons besoin d'une approche socratique - "Je sais que je ne sais rien").
D'après ce que j'ai compris, il ne s'agit pas d'un algorithme particulier mais d'une approche générale où les coefficients sont constamment recalculés, qu'il y ait ou non une divergence. Vous devez examiner chaque cas au cas par cas pour voir si cette simplification entraîne une perte de précision. La constance de la fenêtre peut potentiellement conduire à l'inexactitude.
Il y a généralement deux objectifs dans la recherche d'une panne : 1) si un dysfonctionnement s'est produit et 2) à quel moment il s'est produit. La première peut être résolue de manière cohérente (en ligne), tandis que la seconde ne semble pouvoir être résolue que de manière a posteriori (hors ligne). Comme nos prix sont très proches du SB, nous devons résoudre notre problème de la manière la plus précise possible, c'est-à-dire en utilisant les deux approches.
Le temps que vous le trouviez avec des méthodes statistiques, il sera trop tard). La meilleure solution est un stoploss ou une rupture.
Toute approche algorithmique de la résolution de problèmes dans l'incertitude peut être décrite comme statistique (peut - ne signifie pas nécessairement doit). Toutefois, on ne l'appelle pas habituellement une matstat, mais plutôt une théorie de la décision statistique.
Je n'aime pas Kalman parce qu'il suppose toujours une connaissance préalable du système. Dans l'article, on sait que les coefficients de couplage des deux devis sont décrits par une marche aléatoire. Si nos connaissances sont cohérentes avec la réalité, alors tout va bien, mais si ce n'est pas le cas, hélas ! Nous avons besoin d'une approche socratique - "Je sais que je ne sais rien").
D'après ce que j'ai compris, il ne s'agit pas d'un algorithme particulier mais d'une approche générale où les coefficients sont constamment recalculés, qu'il y ait ou non une divergence. Il faut examiner chaque cas au cas par cas pour voir si cette simplification entraîne une perte de précision. La constance de la fenêtre peut potentiellement conduire à l'inexactitude.
Il y a généralement deux objectifs dans la recherche d'une panne : 1) si un dysfonctionnement s'est produit et 2) à quel moment il s'est produit. La première peut être résolue de manière cohérente (en ligne), tandis que la seconde ne semble pouvoir être résolue que de manière a posteriori (hors ligne). Comme nous avons des prix très proches de SB, nous devons résoudre notre problème de la manière la plus précise possible, c'est-à-dire en utilisant les deux approches.
Eh bien, une simple régression mobile est exécutée sur un graphique, les coefficients sont écrits et introduits dans un classificateur. Vous disposez d'un indicateur de rupture, que vous pouvez vérifier avec de nouvelles données.
C'est si vous ne voulez pas inventer quoi que ce soit, un haut niveau pour ainsi dire).
Tu as besoin de recherches concrètes, Alexei. CUSUM, cartes Schuchart, etc., si vous êtes intéressé et si vous en êtes proche.
Seul, je n'ai pas le temps de tout faire. Et il y a de moins en moins d'espoir pour les membres du forum. L'un - cite Vysotsky, l'autre - philosophe et suit quelques signaux, comme si cela allait les rapprocher du but. Une sorte de théâtre de l'absurde.
Je suis prêt à participer à des discussions sur des questions théoriques importantes. Je ne participerai à aucun projet commun impliquant une perte de temps et/ou d'argent.
Il suffit d'exécuter la régression glissante sur un graphique, d'écrire les coefficients et de les placer dans le classificateur. Le résultat est un indicateur de rupture qui peut être vérifié avec de nouvelles données.
C'est si vous ne voulez rien inventer, d'une manière générale).
Cette approche est bonne pour l'analyse exploratoire d'une série. Le système de trading final devrait être encore plus simple)
Il suffit d'exécuter la régression glissante sur un graphique, d'écrire les coefficients et de les placer dans un classificateur. Le résultat est un indicateur de rupture qui peut être vérifié avec de nouvelles données.
C'est-à-dire, si vous ne voulez rien inventer, de haut niveau, pour ainsi dire).
J'ai déjà suggéré quelque chose à propos de l'exposant. Je me disais depuis longtemps qu'il fallait faire une telle analyse (mais je n'ai pas assez de cervelle pour la réaliser, il s'avère que je ne peux même pas tracer le changement de prix en fonction de l'exposant ).
Vous pouvez également créer un tableau de prix avec différentes tendances (linéaire, exponentielle, etc.), puis comparer le prix réel. Il existe peut-être d'autres moyens de déterminer le type de tendance.
Le Che a déjà suggéré quelque chose à propos de l'exposant. Et je vous ai dit de faire une telle analyse il y a longtemps (mais je n'ai pas assez de cervelle pour le faire, il s'avère que je ne peux même pas construire le changement de prix en fonction de l'exposant ).
Ou bien construire un tableau de prix avec différentes tendances (linéaire, exposant, etc.) et ensuite comparer le prix réel ou peut-être y a-t-il d'autres moyens de déterminer le type de tendance.
Je ne sais pas, je ne fais pas d'exercices visuels... recherche. Je l'introduis dans des modèles, je regarde, et je l'optimise. Les meilleurs résultats sont obtenus uniquement sur les fiches de régression.
Toute approche algorithmique de la résolution de problèmes dans l'incertitude peut être décrite comme statistique (peut - ne signifie pas nécessairement doit). Toutefois, on ne parle généralement pas de matstat, mais plutôt de théorie de la décision statistique.
Le Che a déjà suggéré quelque chose à propos de l'exposant. Oui et j'ai longtemps dit de faire une telle analyse (mais je n'ai pas assez de cervelle pour mettre en œuvre, comme il s'est avéré, même le changement de prix par exposant ne peut pas construire).
ou construire un tableau de prix avec différentes tendances (linéaire, exposant, etc.) et ensuite comparer le prix réel ou peut-être y a-t-il d'autres moyens de déterminer le type de tendance.
Il suffit de trouver comment calculer les coefficients de régression (ordre fixe) en utilisant la méthode des moindres carrés sur un échantillon fixe. Ensuite, comptez-les dans une fenêtre glissante de taille fixe - vous obtenez un ensemble de coefficients indicateurs.