Fenomeni di mercato - pagina 11

 

Farnsworth:

La mia comprensione è che è un mito (per non dire altro), sì, la citazione è un processo complesso ma non casuale (questo è davvero incoraggiante), ci sono relazioni non lineari molto forti. Ma questo non cambia la cosa principale - la traiettoria del prezzo (ciò a cui si applicano le linee, i livelli, le griglie, gli archi, ecc.) in realtà non caratterizza in alcun modo il processo stesso. In altre parole - non puoi trovare graficamente queste dipendenze.

Sono d'accordo! Io ti sostengo!

Io vado in un modo leggermente diverso, l'ho già detto prima:


E ci sono già alcuni turni ;) Per esempio, la struttura del processo è già abbastanza chiara:

 
ZetM:

È estate, io vivo al mare, è la stagione della spiaggia, la "vacanza filosofica" continua....)))


Specialmente felice per te. E in generale, la "teoria delle onde" dovrebbe essere studiata su materiale pratico - sulle onde :o))). Spero che tu non stia costruendo zig-zag nella tua mente mentre guardi la marea?

Capisco...)) Lei è un uomo intelligente. Pertanto, è impossibile che vi spinga in un angolo, e non c'è bisogno di provare a farlo, è più sicuro per voi stessi...)))

Sono soffice e bianco e gentile, sì, - bianco e soffice e gentile - sono solo io :o)

 
TheXpert:
Estremi, diciamo.
Forse dovremmo chiedere ad Alexey di dirci di più sul "fenomeno della memoria a lungo termine" e sulla sua (fenomeno) metodologia di rilevamento? - Alexey, per favore, in modo che sia possibile passare alla fase successiva - pensare a come utilizzare questo fenomeno con vantaggio. ;)
 
avtomat:

e ci sono già stati alcuni sviluppi ;) Per esempio, la struttura del processo è già abbastanza chiara:

Non tutto è chiaro, almeno per me. Tuttavia, abbiamo bisogno di qualche chiarimento, almeno un po', su chi è chi nel grafico

processo regolare

È davvero possibile isolare il processo regolare? O è solo "assegnato"?

 
joo:
Forse dovremmo chiedere ad Alexey di dirci di più sul "fenomeno della memoria a lungo termine" e sulla metodologia del suo (fenomeno) rilevamento? - Alexey, per favore, così sarebbe possibile passare alla fase successiva - pensare a come utilizzare questo fenomeno con uno scopo. ;)


Il fenomeno della memoria a lungo termine ha un altro "angolo": sono le code lunghe della distribuzione stessa. In termini molto rozzi (nemmeno "quasi scientifici") - tutta la memoria si trova in queste code molto lunghe. Cioè il verificarsi di (qualche dato) evento di evasione (ci sono sottigliezze nel calcolo) è significativamente aumentato per un processo con lunghe code di incrementi (al contrario di).

PS: la deviazione di traiettoria è la somma degli incrementi su un segmento di una data lunghezza

 
Farnsworth:

Non tutto è chiaro, almeno per me. Ma c'è bisogno di qualche chiarimento, almeno un po', su chi è chi nel grafico

Il processo regolare è stato davvero isolato? O è solo "assegnato"?

Oltre alla figura precedente - una tale separazione con controllo.

Il compito è solo a metà, ma già in questa fase il risultato è incoraggiante ;)

 
avtomat:

Oltre all'immagine precedente, questa è un'estrazione controllata.

Il compito è solo a metà, ma già in questa fase il risultato è incoraggiante ;)


ci sono tre linee, rossa, blu e grigia - ricordami chi sono.
 
Farnsworth:


Per dirla in modo molto crudo (nemmeno "quasi scientifico") - tutta la memoria si trova in queste code molto lunghe. Cioè il verificarsi di un (dato) evento di deviazione è significativamente aumentato (ci sono sottigliezze nel calcolo) per un processo con lunghe code di incrementi (al contrario di).

PS: il bias di trazione è la somma degli incrementi su un tratto, di una data lunghezza


Sergey, hai studi specifici con conferme (preferibilmente su mql4)?
 
Farnsworth:

ci sono tre linee, rossa, blu, grigia - ricordami chi sono.

x - grigio

y è rosso

u è blu.

 

I miei 2 copechi.

L'argomento della memoria a lungo termine è interessante, in particolare per gli appassionati di reti neurali. Per quanto riguarda la selezione delle barre rilevanti, che in qualche modo influenzano la barra zero, questo è un argomento interessante, ma è anche eccezionalmente complicato. Nell'idea, questa memoria può essere banalmente insufficiente per costruire un modello con una precisione soddisfacente.

Ma se sperimentassimo con serie temporali sintetiche, in cui questa memoria a lunghissimo termine potesse essere misurata e controllata, allora potremmo fare una previsione di rete neurale sui sintetici e osservare la precisione ottenuta. E poi farò del mio meglio per lavorare con le citazioni, se la memoria trovata nel sintetico è paragonabile alle citazioni, nel qual caso la previsione neurale è degna di attenzione e di ulteriore tempo speso.

Ci penserò.