De la théorie à la pratique. Partie 2 - page 115
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Je n'ai pas vraiment besoin d'une réponse.
Eh bien, disons que je ne t'ai pas donné de réponse.
Je serais probablement d'accord avec AK pour dire que l'éclaircissement a du sens après tout.
Je vous propose la capture d'écran suivante à titre d'exemple.
Vous pouvez voir à l'œil nu comment les EA sont obligés de faire un faux pas :
Je ne dirai pas ce qui est calculé, l'essentiel est le sens. Bien qu'en principe, c'est à partir de ces données que le prix est obtenu ;)
Il s'agit d'une longue et fastidieuse oscillation de certains paramètres de prix dans une mauvaise direction et de gapping afin de sauter là où le marché a besoin ;)
Et seulement sur М1 j'ai obtenu le résultat du calcul qui équivaut pratiquement au réel et à la démo.
Si le TF est plus élevé - il y a un fiasco.
Rena, mettez une montre-bracelet de période 1 dans la fenêtre de l'indicateur, c'est plus pratique pour comparer les courbes dans une seule fenêtre.
Juste un conseil :))
Rena, mettez une forme d'onde avec la période 1 dans la fenêtre de l'indicateur, c'est plus pratique pour comparer les courbes dans la même fenêtre.
Juste un conseil :))
Mais ce ne sera plus une sinusoïde) Et la violation de (c) continuera - l'histogramme sera différent dans les différents segments finaux s'ils ne coïncident pas avec la période. Si vous ne mélangez que les périodes intérieures, vous n'obtiendrez qu'un bruit blanc généralisé.)
PS. Non, tu ne peux pas avoir de bruit comme ça. Et pour comprendre ce que vous obtenez, vous avez besoin d'une formalisation claire de l'algorithme de mélange.
L'ISC est juste là pour lancer
avec vos yeux pour ne pas avoir à courir de la fenêtre du haut à celle du bas,
il est plus facile de comparer les courbes lorsqu'elles sont dans la même fenêtre, c'est de cela qu'il s'agit.
Et vous mêlez l'ISC à tout ça !))
C'est vrai. Et cette estimation a sa propre variance, qui est inversement proportionnelle à la longueur de l'échantillon. Au fur et à mesure que la longueur de l'échantillon augmente, la ME tend vers la ME de la population générale, c'est-à-dire, dans notre cas, vers zéro.
Il y a beaucoup de variantes différentes de WBC. Apparemment, il existe des variantes qui fonctionnent également sans dispersion. Il n'y a rien sans variance dans le DST.
Qu'est-ce que ISC a à voir là-dedans ?)
avec les yeux pour ne pas avoir à courir, de la fenêtre du haut à celle du bas,
il est plus facile de comparer les courbes quand elles sont dans la même fenêtre, c'est ce dont je parle.
Et vous mêlez l'ISC à tout ça !))
Je ne veux pas comparer
;)
Je ne veux pas comparer
;)
Ahh, c'est différent alors ))
Oui, dites-moi que nous devrions passer à un FPGA avec collocation en échange ;))
Avez-vous compté les coûts de tels goodies ? Coût de l'équipement, coût de l'alimentation directe, coût de la colocation, etc.
Sans parler du coût d'un spécialiste des FPGA si vous ne connaissez pas vous-même cette technologie.
Il est très coûteux d'entretenir une telle structure.
Bien sûr, ils sont couverts par le marché, mais le seuil initial de compétences et de soutien technique est très élevé.
Par conséquent, les gens ordinaires, qui savent plus ou moins où se trouve le poisson, utilisent de vieilles méthodes éprouvées.
Qu'il ne s'agisse pas de bénéfices énormes, mais il est là et stable. L'important n'est pas de savoir comment vous avez attrapé le poisson, mais que vous l'ayez attrapé.
En ce qui concerne les données satellitaires, j'ai étudié cette question une fois. La vitesse de ces données est donc inférieure à celle de la fibre optique.
Les données satellitaires ne sont donc pas adaptées au HFT. Pour cette raison, plus rapide ceux sur une jambe courte, ou dans la fibre noire.
Sur les données alternatives, a également pensé à ce sujet, mais n'a pas cherché une mise en œuvre de l'approche, il est nécessaire de comprendre ce que nous recherchons et de quoi.
Il s'agit là d'une tâche difficile d'analyse des données, qui nécessite à nouveau des compétences et non des petits. Combien de personnes en ont ? J'en doute.
Bien qu'il y ait un article sur hubra comme exemple, sur les données alternatives, pour comprendre le processus.
les chevaux et les gens sont tous mélangés...
Ce que je veux dire, c'est que le point b) semble inutile.
Ce n'est pas tout à fait vrai. Il existe des dépendances symétriques qui ne changent pas lorsque vous réorganisez les arguments. En outre, il peut y avoir toutes sortes de dépendances telles que "une unité apparaît exactement une fois dans un échantillon" - ce qui n'est pas courant dans les échantillons indépendants.