La valutazione delle probabilità è puramente matematica - pagina 15
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...I miei sospetti sul tuo indicatore...
non è il mio indicatore:)))
Confusione in molti modi...
;)
per le barre dipende dal numero di tick colpiti. Non ho capito bene come si fa la media, ecc., ma ci possono essere degli errori perché le barre m15 hanno una variazione intraday costante della volatilità (e di conseguenza degli incrementi). Dovremmo fare un'analisi più dettagliata. Forse non è così semplice.
Ecco, per esempio, uno studio simile: misuriamo la lunghezza media degli incrementi modulo m15 e h1 per esempio. Per SB, secondo la legge f di Einstein la lunghezza media del corpo h1 sarà 2 volte più grande, in realtà ci sono deviazioni significative anche per periodi diversi. Ma ancora una volta, qui abbiamo bisogno di analizzare gli incrementi che non hanno una differenza sistematica di volatilità - per esempio fare una media per ogni ora separatamente, o prendere il timeframe del giorno e oltre.
Questo può sorprendere, ma su barre equivolume, dove il numero di tick in ogni barra è impostato in anticipo, il quadro è ancora più definito.
Non dubitate del metodo, è provato e può rilevare le dipendenze anche quando l'analisi di correlazione non funziona, cioè quando le correlazioni non sono visibili dietro il rumore. L'unico svantaggio, tuttavia, è la necessità di un grande campione - più grande è il campione, più affidabili sono le conclusioni.
non è il mio indicatore:)))
In realtà mi riferivo a Prival. Ho sbagliato.
In realtà mi riferivo a Prival. Ho sbagliato.
Non capisco come la base generale. Reece, io sostengo che non si può ottenere un altro da un periodo. Cosa vuoi dire?
Frequenza = 1/periodo. Se si accorcia la serie saltando ogni altra osservazione, cosa succede alle frequenze?
E questa affermazione richiede la sua spiegazione.
Le temperature non scorrono dal moto browniano, i tick non scorrono dai timeframe.
;)
Da un altro thread, ma dato che la figura con le diverse frequenze che ti ha sorpreso è presente anche qui - la ripeto.
Non capisco come la base generale. Reece, io sostengo che non si può ottenere un altro da un periodo. Cosa vuoi dire?
Frequenza = 1/periodo. Se si accorcia la serie saltando ogni altra osservazione, cosa succede alle frequenze?
E questa affermazione richiede la sua spiegazione.
Le temperature non scorrono dal moto browniano, i tick non scorrono dai timeframe.
;)
Andiamo nello stesso thread. La mia risposta è lì.
Un profondo malinteso. I miei sospetti sul tuo indicatore erano intuitivi e sbagliati. L'indicatore è molto probabilmente corretto, ma il suo utilizzo è metodologicamente scorretto.
Cosa mostra il suo indicatore (ACF BP)? Che ci sono dipendenze nel BP. Scusate, ma questa è una banalità. Nessuno nega la presenza di tendenze e quindi si può vedere senza alcuna matematica. Inoltre, non è corretto indagare le componenti regolari della BP con metodi di statistica matematica. Il tuo post mi ha convinto ancora una volta della necessità di attenersi a pacchetti software - questo eviterà errori metodologici. Nel nostro caso abbiamo bisogno di escludere le componenti regolari - tendenza e componente ciclica, se vogliamo vedere in BP ciò che non è visibile ad occhio nudo matematico.
Cosa vogliamo vedere? Vogliamo vedere i parametri di un modello, con il quale potremmo non solo analizzare i dati storici, ma anche prevedere il futuro. Questo è ciò per cui sono costruiti l'ACF delle differenze, la differenza nelle differenze, ecc. Per esempio, quando si identifica il modello ARPSS si ottengono inizialmente due possibili risposte: il modello può essere identificato e il modello non può essere identificato. Vi prego di essere d'accordo che questo risultato è già degno di prendere le differenze, e i vostri argomenti sulla perdita di informazioni non hanno alcun fondamento, poiché stiamo escludendo un fatto stabilito (t rand) dalla considerazione, e cercando di ottenere informazioni che inizialmente non sono affatto visibili.
1. Non hai ancora capito cosa viene calcolato lì. Se non riesci a vedere che sottrae la tendenza prima che l'ACF sia costruito ... Mi dispiace.
2. ACF è solo una formula, proprio come il noto Mashka, e cosa dargli come input dipende dal ricercatore. E per sostenere che se qualcuno dà Mashkas ingresso minutki, è metodologicamente scorretto, più corretto diciamo quotidiano ... non ha senso.
3. Per quanto riguarda l'ottenere il modello, ce l'ho, bene o male, non è questo il punto. Potete leggere la metodologia su https://www.mql5.com/ru/forum/105740/page25#54080.
Candid 11.12.2007 23:21
...
Cioè, la preformazione che riduce i prezzi dei BP al rumore bianco sarà un modello di mercato. Ora questo è quello che capisco :)
Il controllo è semplice, solo con ACF - se ACF è una funzione delta (o quasi), tutte le componenti sono trovate...
2. ... E sostenere che se qualcuno alimenta minuzie all'input di Mashka, è metodologicamente sbagliato, più corretto diciamo i diari .... non ha senso.
In realtà, stavo parlando di qualcos'altro e ho allegato gli spettri di kotir come prova del mio pensiero. Ancora una volta: ogni periodo di tempo ha le sue statistiche. Le statistiche di diversi timeframe possono completarsi a vicenda, ma non si può ottenere una dall'altra.
3. Per quanto riguarda l'ottenimento del modello, io ce l'ho, buono o cattivo, è un'altra questione. Lametodologia di derivazione del modello può essere trovata su https://www.mql5.com/ru/forum/105740/page25#54080.
Leggete, per esempio, ARPSS. Forse il tuo modello ha più successo per il profitto di ARPSS, ma quello che hai descritto non è un modello: non ho visto intervalli di confidenza, p-levels, o qualsiasi stima di fiducia nei risultati.
1. Non hai ancora capito cosa viene calcolato. Se non riesci a vedere che sottrae la tendenza prima di tracciare l'ACF ... Mi dispiace.
Sì, hai ragione, non avevo capito il tuo indicatore, ma l'ho capito nella sostanza. Il modo in cui la tendenza è stata sottratta non ha portato a nessun risultato interessante. Ho promesso di portare i risultati dell'analisi in STATISTICA - ecco a voi.
ACF. Per ACF possiamo parlare di una tendenza. Si prega di notare che questo calcolo è accompagnato da informazioni aggiuntive molto utili.
ACF Close è la tendenza che viene approssimata dalla regressione. La formula è qui sotto. Credo che questo calcolo ACF sia del tutto uguale al tuo. IMHO, sottraendo la tendenza dalla regressione, non ha prodotto nulla. La regressione probabilmente non approssima bene la tendenza reale.
Ecco un grafico di Close senza tendenza per regressione. Possiamo vedere che non assomiglia molto al rumore bianco. L'ACF è più alto.
Diamo un'occhiata al grafico di chiusura senza ACF. Sembra più un rumore. E stiamo cercando di sbarazzarci della componente regolare.
Ora l'ACF serve a questo.
Sembra essere più interessante.
Non ho lavorato con il pacchetto statistiche per molto tempo. questo pacchetto ha spesso grafici molto poco chiari.
1. Nel link che ho dato, non c'è nessun modello, solo una descrizione della metodologia per costruirlo. Il modello è nello stesso ramo, ma molto più lontano. So cosa sono gli ARPSS, e ho rinunciato a loro molto tempo fa, e anche i modelli di regressione (penso che tu abbia la stessa conclusione).
2. I vostri grafici sono strani. Potete citare l'ACF del rumore bianco per dare un senso a ciò che avete disegnato qui e (o) le costanti. Per definizione l'ACF al punto 0, è uguale a 1 (per qualsiasi dato) e diminuisce gradualmente fino a 0 (quando il bias è completamente fuori dal campione). Non ho visto questo in nessuno dei vostri grafici.
3. Queste sono le frasi che lasciano perplessi "...Guardiamo il grafico di chiusura senza ACF. Sembra più un rumore. Ma stiamo cercando di sbarazzarci della componente regolare..." Avete una comprensione sbagliata di ACF.
Qualsiasi funzione ha ACF, non è chiaro come si costruisce un grafico senza ACF, molto probabilmente è una sorta di formulazione infelice, volevi costruire qualcosa, l'hai costruito, ma purtroppo non sei riuscito a spiegarlo.
Inoltre, per tendenza intendo l'equazione della linea retta y=a*x+b. La sottraggo da Close prima di tracciare l'ACF. E poi calcolo l'ACF - e la sua forma mostra chiaramente che oltre alla tendenza (equazione retta) c'è sempre un processo oscillatorio nel mercato.
Non so come spiegare.
1. Prendiamo Close.
2. Sottrarre la tendenza (y=a*x+b) dal Close.
3. Costruire l'ACF
4. otteniamo un'immagine come questa https://www.mql5.com/ru/code/8295 in rosso. Si tratta di una catena oscillatoria del 2° ordine ad un certo punto nel tempo. C'è anche il grafico ACF ottenuto dal modello con i coefficienti calcolati corrispondenti (grafico blu), una corrispondenza quasi perfetta... Ma non è sempre lo stesso, oggi questo ACF può sembrare diverso, e di conseguenza, un altro modello è valido sul mercato...
Z.U. Risponderò subito a tutti quelli che mi hanno mandato un messaggio di persona. Mi chiedo: "Come si fa a commerciare con ACF?". Non si può commerciare con ACF (o meglio, non ho idea di come fare). ACF ti permette di vedere visivamente e calcolare i parametri dei processi che si verificano al momento nel mercato, ma devi capire cos'è ACF e di cosa si tratta. Provate a costruire ACF senza un computer, un pezzo di carta e una penna e capirete molto...
Avete risolto i periodi 40 e 20?
O continuate a insistere che ci si devono aspettare "miracoli" con quello originale e abbreviato eliminando ogni altra osservazione?
Questo mi ricorda Krylov.
NEARDERTALEC e il pacchetto "statistiche"...
;)