Savez-vous comment faire des canaux ? - page 7
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Mes amis, il n'y a presque plus de commerce, il est temps de passer à la théorie. Après avoir dressé un tableau amusant, parlons du travail dans un canal.
A mon humble avis, le canal est un outil auxiliaire et sert à confirmer un signal reçu d'une autre manière.
Canal HP
Toutes ces chaînes, tendances et autres sont des conneries. Tout est beau dans l'histoire, et l'avenir est caché derrière le brouillard de la NESTATION.
Soit nous nous souvenons toujours de la non-stationnarité et nous cherchons des outils pour la contrer, que nous appliquons ensuite, soit nous perdons notre caution.
1. nous tradons selon des modèles (un canal est aussi un modèle). Nous prenons TA + cerveaux (expérience) - le plus prometteur, et peut-être gagner. Ou on prend le MO, on cherche automatiquement des modèles... et ensuite nous devons trouver des données d'entrée, qui devraient à nouveau générer des modèles stables pour la variable cible. Le principal problème n'est pas l'algorithme de recherche de motifs, mais la capacité à trouver les données brutes pour ces motifs. L'expérience montre qu'il existe environ 30 données d'entrée de ce type (multivariées). Sur ce nombre, il est en principe possible de rechercher des canaux multivariés. Est-ce nécessaire ?
2. Statistiques (Toolbox"Econometrics" dans Matlab). GARCH. Convertir la série originale en série stationnaire, maintenant en trois étapes. Jusqu'à la fin, PERSONNE n'a réussi à obtenir un résidu stationnaire du modèle. Et si le résidu n'est pas stationnaire, il y a toujours une situation qui draine le dépôt.
Jusqu'à la fin, PERSONNE n'a réussi à obtenir un résidu stationnaire du modèle. Et si le résidu est instable, il y a toujours une situation qui draine la dépo.
Vous avez voilé la phrase "nous allons tous nous égoutter" d'une manière si difficile.
Le principal problème n'est pas l'algorithme de recherche de motifs, mais la capacité à trouver les données brutes pour ces motifs. L'expérience montre qu'il existe environ 30 entrées de ce type (multidevises).
Pouvez-vous être plus précis ? Quelles sont les 30 données d'entrée qui contiennent des modèles ?
Voici l'évolution des modèles, du linéaire à l'ordure
peut-être que quelqu'un doit utiliser Python pour résoudre des exemples et voir pourquoi les canaux ne fonctionnent pas.
Le principe de base est que tout ce qui n'est pas linéaire (non stationnaire au sens du terme) est sous-déterminé, car il ne converge pas vers la moyenne... tout est tellement trivial qu'il est difficile de croire que l'économétrie a dépassé les idées de Bernoulli ou autre... Les idées de Gauss.
http://www.blackarbs.com/blog/time-series-analysis-in-python-linear-models-to-garch/11/1/2016
c'est ainsi que s'est déroulé le test du commerce
Alors, automatisez-le.
Je ne suis pas un programmeur, l'échange a été fait sur sh4 donc vous pouvez aussi échanger avec vos mains lentement.
donc on ne peut pas se fier à votre résultat car il pourrait être aléatoire :)
Conneries toutes ces chaînes, tendances et autres... Tout semble bon dans l'histoire, mais l'avenir est caché derrière le brouillard de l'INCAPACITÉ.
Soit nous nous souvenons toujours de la non-stationnarité et cherchons des outils pour la combattre, que nous appliquons ensuite, soit nous perdons notre caution.
1. nous tradons selon des modèles (un canal est aussi un modèle). Nous prenons TA + cerveaux (expérience) - le plus prometteur, et peut-être gagner. Ou on prend le MO, on cherche automatiquement des modèles... et nous devons ensuite trouver des données d'entrée, qui devraient à nouveau générer des modèles stables pour la variable cible. Le principal problème n'est pas l'algorithme de recherche de motifs, mais la capacité à trouver des données d'entrée pour ces motifs. L'expérience montre qu'il existe environ 30 données d'entrée de ce type (multivariées). Sur ce nombre, il est en principe possible de rechercher des canaux multivariés. Est-ce nécessaire ?
2. Statistiques (Toolbox"Econometrics" dans Matlab). GARCH. Convertir la série originale en série stationnaire, maintenant en trois étapes. Jusqu'à la fin, PERSONNE n'a réussi à obtenir un résidu stationnaire du modèle. Et si le résidu n'est pas stationnaire, il y a toujours une situation qui draine le dépôt.
Vous avez raison... je ne prétends rien))) mais ce que j'ai dit, c'est que vous pouvez écrire un hibou... il sera intéressant de voir les résultats.
Je suis tout à fait d'accord. Les canaux, les tendances sont en grande partie a posteriori et sont simplement notre façon habituelle de donner du sens à une histoire déjà établie. Les distributions de probabilité mobiles doivent être calculées- cela donnera des informations plus fiables. Mais là aussi, la non-stationnarité brouille les cartes.
Je suis tout à fait d'accord. Les canaux, les tendances sont en grande partie a posteriori et sont simplement notre façon habituelle de donner du sens à une histoire déjà établie. Les distributions de probabilité mobiles doivent être calculées - cela donnera des informations plus fiables. Mais là aussi, la non-stationnarité brouille les cartes.