La nostra Masha! - pagina 5
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Prival писал(а) >>
Ancora meglio ) Cosa sono queste formule e da dove le prendi.
vedere come viene calcolato il coefficiente di correlazione https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BE%D1%8D%D1%84%D1%84%D0%B8%D1%86%D0%B8%D0%B5%
D0%BD%D1%82_%D0%BA%D0%BE%D1%80%D1%80%D0%B5%D0%BB%D1%8F%D1%86%D0%B8%D0%B8
Il coefficiente di correlazione è calcolato tra gli array, non tra i conteggi. Per favore, siate precisi nelle vostre parole, in modo che gli altri possano capire quello che state dicendo, quello che affermate e quello che considerate.
Sergey, prendi e costruisci un correlogramma con la "tua" formula (quella data in wikipedia) e con quella data da me - otterrai lo stesso risultato. La formula che uso è più semplice e con una lunghezza sufficiente del campione l'errore di conteggio tende a zero, rispetto alla forma completa. Per me va bene. Se avete bisogno di maggiore precisione o rigore matematico in questa materia, per favore, giustificatelo e usatelo. Io nei miei calcoli a volte (quando è giustificato) uso l'espressione completa per costruire il correlogramma:
Non abbiamo bisogno di un modello fotografico astratto e liscio, stiamo cercando una bacchetta che non sia solo per gli occhi ma che abbia anche altri vantaggi che sono preziosi per noi.
Le macchine funzionano in modo diverso:
- per un TS di guasto abbiamo bisogno di una macchina stabile come una linea di supporto/resistenza, cioè abbastanza liscia, integrale, in ritardo, distante dal BP.
Il numero di intersezioni con il prezzo è critico, perché questa intersezione è una svolta = un segnale per il TS.
Tale MA è in ritardo per definizione.
-Per un TS d'inversione abbiamo bisogno di una MA leader e di previsione, la sua posizione rispetto alla BP non ha importanza.
Anche il numero di intersezioni con il prezzo non è critico, perché è il giro di testa che conta, ma non la fissazione relativa al BP
. In totale ci sono due tipi, due classi di bacchette e + lag.
Con uno spostamento zero, la stessa MA è adatta solo per un tipo di TS - un breakout o un'inversione, o per niente.
(Lo spostamento non nullo MA è un modo ma presumibilmente solo per il trading manuale)
...
L'uso futuro del MA dovrebbe essere preso in considerazione quando lo si progetta (trova)? = due opinioni
a) - In generale, non è necessario prendere in considerazione, la cosa principale è quello di avere)), - ottenere un nuovo MA e tentare la fortuna.
b) - Dopo molti anni di esperienza con MAs vogliamo qualcosa di più completo e meno scivoloso.
...
Così con ogni nuovo Mashka lo sviluppatore MTS esperto sarà sempre più cinico,
-più esigente.
Tuttavia, se sia possibile sintetizzare ogni volta una nuova AM con proprietà preimpostate è ancora una grande domanda.
Andare avanti!
Quindi, ecco il nostro funzionale: S=w1*(X[i]-Y[i])^2+w2*(Y[i]-Y[i-1])^2-w3*{(Y[i]-Y[i-1])*(X[i]-X[i-1])}^2-->min minimizzare. Riscriviamola considerando che l' i-esimo riferimento sia quello attuale (l'equazione superiore):
Prendiamo da essa la derivata di y[0] (seconda espressione) ed equiparandola a zero, la risolviamo rispetto a y[0] (terza equazione), ottenendo così un'espressione ricorrente per calcolare il valore attuale del nostro MA utilizzando i valori noti del quoziente x[0], x[1] e i valori precedenti del muv stesso y[0] e y[1]. Si noti che nell'espressione del funzionale, i primi due termini responsabili della scorrevolezza del MA e della sua vicinanza al quoziente coincidono con l'espressione simile per la media esponenziale. Se seguiamo l'esempio di Bulashov descritto nel suo articolo (file situato nella pagina precedente) possiamo escludere uno dei parametri regolabili mettendo w1+w2=1, quindi arriviamo a un'espressione a due parametri per il MA "ideale":
Con w1 responsabile della scorrevolezza e w2 responsabile della competenza. Credo di sì.
Ora possiamo fare un po' di codifica!
Oh, è inquietante.
S=w1*(X[i]-Y[i])^2+w2*(Y[i]-Y[i-1])^2-w3*{(Y[i]-Y[i-1])*(Х[i]-Х[i-1])}^2-->min
Ho una certa familiarità con il calcolo delle variazioni, ma solo per funzioni propriamente differenziabili. Questa è un'altra cosa. Non ho ancora capito come risolvere questo problema.
Rinfrescatevi la memoria sui requisiti di base di un MA ideale:
1. vicinanza alla MA originale. Questo requisito è equivalente alla piccolezza della distanza tra il quoziente X (linea verde nella figura) e la curva smussata Y (blu). Si può scrivere che in media, su un grande campione, deve soddisfare: (X[i]-Y[i])^2-->min
2. Levigatezza di MA. Questo requisito è uguale alla piccolezza della distanza tra campioni vicini della curva liscia: (Y[i]-Y[i-1])^2-->min.
3. La curva di equità che sarà composta dai pezzi tagliati dalla BP iniziale tenendo conto della direzione (segno) delle posizioni aperte (tra le linee verticali nell'immagine) dovrebbe essere crescente. Il segno dell'apertura della posizione è uguale al segno della derivata della MA. Nella nostra terminologia, sign(Y[i]-Y[i-1]). In questo caso, la curva di equità sarà composta da pezzi di kotier che saranno uniti secondo il segno della posizione da chiudere. Questo è il modo in cui può essere implementato. Costruiamo una serie della prima differenza (FFD) d[i]=X[i]-X[i-1] per il kotier. Poi la BP iniziale è facilmente ripristinata dalla FFD secondo l'algoritmo, quindi una crescita veloce della curva di equità () è uguale al requisito di massimizzazione della derivata prima da essa: dE[i]/dt=E[i]-E[i-1]= segno(Y[i]-Y[i-1])*(X[i]-X[i-1]) o con un piccolo, ma ammissibile, nel nostro caso tratto {(Y[i]-Y[i-1])*(X[i]-X[i-1])}^2-->max È ovvio che la massimizzazione di qualche espressione, equivale alla sua minimizzazione con segno contrario: -{(Y[i]-Y[i-1])*(Х[i]-Х[i-1])}^2-->min.
Questo è tutto. Otteniamo il funzionale richiesto per la minimizzazione:
S=w1*(X-Y)^2+w2*(Y[i]-Y[i-1])^2-w3*{(Y[i]-Y[i-1])*(Х[i]-Х[i-1])}^2-->min
Dobbiamo trovare il suo minimo rispetto a Y[i], dove i è il dato corrente.
Dal punto di vista matematico tutto è corretto.
Quando ho tempo libero cerco di risolvere qualcosa di simile, ma con un altro metodo.
Dal mio punto di vista (non è necessariamente vero, ma può vivere)) non è necessario definire la funzione Y e calcolarne i valori. - Una rete neurale può disegnare questo Mashka. Un perceptron a tre strati con una funzione di attivazione iperbolica per ogni neurone può teoricamente far fronte al compito. La deviazione ammissibile di equità (differenza tra il quoziente e MA, cioè min) permetterà di impostare il valore di errore ammissibile per la formazione della maglia. In questo caso, il valore di min dovrebbe essere determinato dal livello di rischio accettabile della ST, ma tende anche a 0.
In linea di principio, è semplice a prima vista, ma solo a prima vista...
Oh, è inquietante.
Dai, abbiamo già trovato una soluzione.
Il problema è nella zona in cui sono definiti i coefficienti w1, w2 e w3. Poiché nella derivazione del funzionale non ci siamo limitati in alcun modo rispetto ai loro valori, è logico (probabilmente) metterne uno identicamente uguale a 1 (è w3), e collegare gli altri due come nell'esempio di Bulashov. Poi otteniamo un'espressione ad un solo parametro per il filtro:
Qui. Abbastanza semplice e di buon gusto! Questo è buono. Ora possiamo codificare con certezza.
P.S. In generale, sarebbe bene che le persone che conoscono le basi del DSP e della costruzione di filtri possano aiutarci a definire l'area di determinazione di questi coefficienti (tutti e tre). Se ricordo bene, bisognava trovare un'equazione caratteristica e soddisfare che le sue radici fossero all'interno di un cerchio unitario sul piano complesso. Questo vi permetterà di lavorare con un filtro stabile e di mettere a punto tutte le sue tre manopole. Ma per ora, ci accontenteremo di una semplice implementazione.
Un modo per renderlo completamente liscio secondo me è quello di usare la doppia lisciatura
usando l'RMS per impostare il bias del MA ma c'è una sezione che non ha dati calcolati
Ogni MA ha il suo come il ritardo aumenta a seconda del periodo di lisciatura.
Quando si usa l'indicatore NoLagMA questo ritardo è espresso nel coefficiente 6,8541
in termini semplici può essere espresso in una tabella...
questo rapporto è stato dapprima ottenuto in modo puramente illustrativo attraverso un bias forzato,
e poi utilizzando l'RMS è stato confermato
La variante finale per chiarezza è mostrata nell'immagine, che a prima vista mostra un'immagine levigata e chiaramente sovrapposta...ma c'è una particolarità, e cioè che i dati iniziali calcolati per gli ultimi dati avranno sempre informazioni di visualizzazione distorte, ma più piccolo è il periodo, minore è questa distorsione. È possibile ridurre la distorsione sui periodi più alti utilizzando l'opzione di calcolare il periodo inferiore sul TF superiore e poi approssimare i punti mancanti con lo smoothing...
Dai, abbiamo già trovato una soluzione.
Il problema è nella zona in cui sono definiti i coefficienti w1, w2 e w3. Poiché nella derivazione del funzionale non ci siamo limitati in alcun modo rispetto ai loro valori, è logico (probabilmente) metterne uno identicamente uguale a 1 (è w3), e collegare gli altri due come nel caso di Bulashov. Poi otteniamo un'espressione ad un solo parametro per il filtro:
Qui. Abbastanza semplice e di buon gusto! Questo è buono. Ora possiamo codificare con certezza.
P.S. In generale, sarebbe bene che le persone che conoscono le basi del DSP e della costruzione di filtri possano aiutarci a definire l'area di determinazione di questi coefficienti (tutti e tre). Se ricordo bene, bisognava trovare un'equazione caratteristica e soddisfare che le sue radici fossero all'interno di un cerchio unitario sul piano complesso. Questo vi permetterà di lavorare con un filtro stabile e di mettere a punto tutte le sue tre manopole. Ma per ora, ci accontenteremo di una semplice implementazione.
Non sembra liscio.
Questo con coefficienti diversi.
Anche se più piccolo è il coefficiente, più liscia è la spazzata. Ancora interessante.
Dai, abbiamo già trovato una soluzione.
Il problema è nella zona in cui sono definiti i coefficienti w1, w2 e w3. Poiché nella derivazione del funzionale non ci siamo limitati in alcun modo rispetto ai loro valori, è logico (probabilmente) metterne uno identicamente uguale a 1 (è w3), e collegare gli altri due come nel caso di Bulashov. Poi otteniamo un'espressione ad un solo parametro per il filtro:
Qui. Abbastanza semplice e di buon gusto! Questo è buono. Ora possiamo codificare con certezza.
P.S. In generale, sarebbe bene che le persone che conoscono le basi del DSP e della costruzione di filtri possano aiutarci a definire l'area di determinazione di questi coefficienti (tutti e tre). Se ricordo bene, bisognava trovare un'equazione caratteristica e soddisfare che le sue radici fossero all'interno di un cerchio unitario sul piano complesso. Questo vi permetterà di lavorare con un filtro stabile e di mettere a punto tutte le sue tre manopole. Ma per ora ci accontenteremo di una semplice implementazione.
Se non mi sbaglio (controllerò quando torno a casa) hai conosciuto dal filtro Kalman il filtro alfa-betta
Non sembra liscio.
È con rapporti diversi.
Anche se più basso è il coefficiente, più liscio è il carro. Ancora interessante.
Oh, fantastico!
Non importa se non è affatto liscia, l'importante è che sia quella che deve ottenere il massimo tasso di crescita dei profitti quando si fa trading agli estremi (con tutti i caveat menzionati sopra). Vinin, perché non ci fornisci l'MTS per testare la MA MA.
A proposito, notate che gli estremi sono esattamente all'intersezione del kotir con la MA. Ricordo il requisito di questa intersezione dai libri di analisi... È tutto interessante.
Se non mi sbaglio (controllerò quando torno a casa), hai il noto filtro Kalman alfa-betta
Quindi, alfa o betta,-)
...ma c'è una particolarità, che è che i dati iniziali calcolati per i dati più recenti avranno sempre informazioni di mappatura distorte...