De la théorie à la pratique - page 887
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Cela est clair sans aucune recherche. Et pour longtemps).
:))) Et le choix d 'une moyenne mobile permet d'obtenir des améliorations/détériorations tangibles des performances du canal. J'ai réussi à vérifier ça aussi.
Ainsi, pour ne pas choisir au hasard la moyenne convoitée - et il faut une série d'études sur les personnes atteintes. Laissez-les travailler comme le pape, et voici qu'ils démontrent les résultats. C'est le seul moyen de s'approcher du Graal.
Je ne peux pas faire d'histogrammes, mais je peux seulement vous donner un fichier avec le prix, la moyenne standard et la "moyenne normalement distribuée". J'attends les résultats.
La fenêtre est de 1440 minutes.
Non, Zhenya. Vous n'avez pas besoin d'une moyenne normalement distribuée, vous avez besoin de déviations linéaires du prix par rapport à la moyenne normalement distribuées.
Cela permettra d'éviter les lourdes queues qui mettent littéralement en pièces toutes les stratégies de canal. C'est un très grand pas en avant + l'arme du kurtosis et de l'asymétrie peut réduire le nombre de trades perdants. J'ai déjà vérifié.
Je comprends. Le fichier a un prix et une moyenne à partir desquels on peut calculer les écarts, et il est intéressant de savoir s'il y a une distribution normale.
:))) Personnellement, je ne suis pas intéressé. Je sais déjà quelle MA est meilleure que la SMA. Laissez les plus enthousiastes comme Bass et FelixWhite faire leur travail - pas besoin de rester dans les coins comme des cafards.
:))) Et le choix d 'une moyenne mobile produit effectivement des améliorations/détériorations tangibles des résultats des chaînes. J'ai réussi à vérifier cela aussi.
Ainsi, pour ne pas choisir au hasard la moyenne convoitée - et il faut une série d'études auprès de personnes souffrantes. Laissez-les travailler comme le pape, et voici qu'ils démontrent les résultats. C'est le seul moyen de s'approcher du Graal.
Le WMA n'est probablement pas le pire choix - il équivaut à un filtre FIR. Mais la sélection des coefficients est un véritable défi. Ce n'est pas si facile là-bas).
On peut difficilement imaginer une meilleure ligne de demi-régression, mais l'intervalle d'analyse doit être relativement petit.
Et sans réarrangement, il est peu probable que cela fonctionne du tout, que ce soit avec le RIF ou avec la régression.
Eh bien, il y a beaucoup de place pour la créativité dans les structures de taille moyenne.
Uh-huh. C'est de ça que je parle. Donc, pour ne pas choisir cette moyenne au hasard, nous avons besoin de recherches.
En général, je dois dire une chose - Yuri Asaulenko, malgré son côté intello, est le meilleur du forum en termes de compréhension physique et mathématique du marché, même si, peut-être, il ne le comprend pas lui-même :).
Uh-huh. C'est de ça que je parle. Nous n'avons donc pas à choisir cette moyenne au hasard.
Je comprends bien que la moyenne arithmétique, le mode, la médiane de la distribution normale sont égaux et que l'asymétrie avec le kurtosis = 0 ?
Et nous devons être à l'intérieur de la distribution normale.
Ai-je raison de supposer que la moyenne arithmétique, le mode, la médiane de la distribution normale sont égaux et que l'asymétrie avec le kurtosis = 0 ?
Et nous devons être à l'intérieur d'une distribution normale.
Oui, c'est exact. Nous devons l'être - mais cela ne fonctionne toujours pas. Nous parlons d'approximation asymptotique et la recherche devrait se faire sur des données d'archives d'au moins un an. Vous devriez obtenir une distribution quasi-normale des écarts linéaires par rapport à la moyenne convoitée. La normalité absolue ne sera jamais obtenue.
Ainsi, la moyenne finale devrait présenter de meilleurs résultats asymptotiques que toute autre moyenne.
Rien ne nous empêche donc d'être dans cette distribution avec une certaine marge d'erreur sans réinventer la roue.
:)) Comment ça ?
Le problème a une solution très peu évidente et le but est de minimiser cette erreur.
Cela semble bon maintenant - mais à des émissions élevées ?
Je n'arrive pas à me sortir de la tête l'hypothèse d'Asaulenko selon laquelle la moyenne mobile la plus vraie est celle dont les écarts linéaires de prix forment une distribution normale.
J'ai donné une mission aux malades :
1. recueillir des données sur la CLOSE M1 de n'importe quelle paire de devises pendant un an.
2. de choisir une fenêtre temporelle glissante = 24 heures (1440 valeurs).
3. calculer les déviations linéaires du prix par rapport aux moyennes mobiles :
a) la médiane
b) la moyenne arithmétique
c) une moyenne pondérée avec différentes pondérations (temps, valeur absolue de l'incrément, probabilité de l'incrément, etc.)
d) toute autre moyenne de votre choix
4. dessiner des histogrammes
5. calculer les moments centraux des distributions obtenues
6. démontrer les résultats
Merci.
Mais quelle propriété doit-on vérifier à chaque passage ?
Quelle propriété nous dit que le macha va au centre du canal ?
La distribution est-elle à vérifier à chaque fois ?
J'aimerais pouvoir créer un programme qui examinerait les périodes des MA et déterminerait laquelle passe le mieux par le centre du canal.
Mais quelle propriété doit-on vérifier à chaque passage ?
Quelle propriété nous dit que le macha va au centre du canal ?
La distribution est-elle à vérifier à chaque fois ?
Bien vu, mon pote. Seulement - pas la période MA, la période que nous choisissons 1 fois pour nous, mais exactement le type de moyenne, qui va toujours au centre du canal. Oui, nous devons vérifier les moments de la distribution - asymétrie et aplatissement, qui, en moyenne sur de nombreuses mesures, présentent un écart minimal par rapport à 0.
J'ai personnellement passé beaucoup de temps à trouver une telle AMM et je ne veux pas tout vous dire tout de suite. Bien que le SMA I n'ait pas eu les pires résultats, ce n'est certainement pas la meilleure option.