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c'è qualcos'altro di simile. per favore condividi i link. Ho curiosato a lungo in questo particolare settore. è interessante
Fondamenti di teoria della trasmissione di informazioni e segnali
Modellazione matematica e ricerca economica nazionale
Teoria dell'informazione. Una selezione di libri.
Sì, è tutto molto utile.
Come promesso, immagine. Eseguito l'analisi di serie di prezzi puri (nessuna pre-elaborazione, rimozione della tendenza, ecc.) - modello AR(3) su 11 conteggi. Sui grafici - errore di predizione: grafico superiore - per ANC, inferiore - regressione quantile. Linee: blu - Close, verde - High, rosso - Low (mediana e quantili 0,9 e 0,1 sono stati presi per QR, rispettivamente). Le linee blu sono APR giornalieri, per la scala.
Quello che vedo qui è il seguente:
(a) I valori assoluti dell'errore per l'ANC in un mercato calmo sono quasi gli stessi del QR, ma(!) quando appare un picco l'errore dell'ANC cambia più caoticamente e generalmente reagisce più debolmente, mentre l'errore del secondo grafico sembra più regolare. Questo, in generale, era l'obiettivo: mostrare la possibilità di rilevare "interruzioni di stazionarietà" a scapito della capacità di QR di non reagire a questi stessi picchi. E se possono essere rilevati, significa che non si tratta di outlier ma di un processo casuale additivo, e non meno stazionario dell'AP(3) da cui lo abbiamo separato.
b) se consideriamo il rilevamento di outlier come un segnale utile, il secondo grafico ha molte volte più OSR, quindi un ipotetico :) sistema di trading basato su questo effetto darà altrettante volte meno falsi segnali.
Certo, qui si può discutere, ma questo è ciò che si ottiene su M5 (AP(3), su 21 conteggi):
Qui, già molto più chiaramente.
In generale, mi sembra che quello che dicevo sia gradualmente confermato. Scaverò ulteriormente in questa direzione.
Sto allegando la libreria per il calcolo QR (libreria Gallant compilata, vedi link due pagine prima) e il file header con la descrizione. Non allego gli indicatori stessi, non posso separarli dal resto:))) ma non c'è niente di difficile, la formula è già scritta
(a) I valori assoluti di errore per il MOC in un mercato calmo sono quasi gli stessi del QR, ma(!) quando appare un picco l'errore del MOC cambia in modo più caotico e risponde generalmente più debole, mentre l'errore del secondo grafico sembra più regolare. Questo, in generale, era l'obiettivo: mostrare la possibilità di rilevare "interruzioni di stazionarietà" a scapito della capacità di QR di non reagire a questi stessi picchi. Poiché possono essere rilevati, significa che non sono outlier ma processi casuali additivi, e non meno stazionari dell'AP(3) da cui l'abbiamo staccato.
Questa è una proprietà dei quantili, in particolare della mediana. Ne ho parlato in relazione al coefficiente di correlazione mediano.
Grazie per il lavoro!
Sì, è tutto molto utile.
Come promesso, immagine. Eseguito l'analisi di serie di prezzi puri (nessuna pre-elaborazione, rimozione della tendenza, ecc.) - modello AR(3) su 11 conteggi. Sui grafici - errore di predizione: grafico superiore - per ANC, inferiore - regressione quantile. Linee: blu - Close, verde - High, rosso - Low (mediana e quantili 0,9 e 0,1 sono stati presi per QR, rispettivamente). Le linee blu sono APR giornalieri, per la scala.
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Analisi stocastica di sistemi dinamici complessi. Previsioni di mercato
Bene, bene. Si suppone che il processo di cambiamento di rotta sia ergodico.
La mia istruzione è solo il liceo (10° grado). Pertanto, non c'è alcuna conoscenza per speculare sull'alta materia.
Bene, bene. Si suppone che il processo di cambiamento di rotta sia ergodico.