Riconoscere i cambiamenti nel "comportamento" di una serie temporale finanziaria (Trading on the news) - pagina 3
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scrivere - è facile emettere parametri in un file di log tramite Print... o preferibilmente in un file separato tramite operazioni su file...
e poi anche fare una tabella per Exodus quando c'era ++ e dopo quale numero di Minus...
perché è possibile che almeno il numero totale di --- sia maggiore di +++
ma manipolando i lotti si può generalmente emettere il risultato in +++
Appena ho iniziato a programmare in mql, ho scritto un caricamento di preventivo in excel.
Voi proponete di andare alle differenze, se D(Valuta)>0, allora "+" altrimenti "-". poi se i vicini "+" e "-", allora risultato variabile y(t)=1.
Uh-huh - alle differenze... e il +-+-+++-+-+-+-+-+-+-+-+-+
per tabulare i risultati... + -+ -+ + + --+ -+ -+ -+
+ apparso su 1 "giro" - 4 volte
+ Apparso su "turn 2" (-+) 5 volte
+ Apparso su 3 "giri" ( --+ ) 1 volta
---
questo rende più facile vedere cosa possiamo fare dopo con il campione....
Uh-huh - alle differenze... e il +-+-+++-+-+-+-+-+-+-+-+-+
per tabulare i risultati... + -+ -+ + + --+ -+ -+ -+
+ apparso su 1 "giro" - 4 volte
+ Apparso su "turn 2" (-+) 5 volte
+ Apparso su 3 "giri" ( --+ ) 1 volta
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questo rende più facile vedere cosa possiamo fare dopo con il campione....
Sicuramente non funzionerà, essenzialmente un passaggio alla probabilità, nessun legame con qualcosa.
Riconoscere i cambiamenti nel "comportamento" di una serie temporale finanziaria (Trading on the news)
Iniziare a raccogliere statistiche. Inizia raccogliendo tutte le notizie positive e vedi come il prezzo si è comportato prima/dopo. Fate lo stesso per le notizie negative. Se trovi un modello, puoi diventare un "agente" efficace.
Non c'è una tale connessione. Le notizie positive possono far salire o scendere il mercato o non farlo muovere affatto. È noto da molto tempo.
Certo che no. Ma deve vedere con i suoi occhi, altrimenti continuerà ad illudersi.
s.s. Che dire, anche l'11 settembre non ha avuto alcun impatto sul dollaro, ma questa è una notizia.
Non c'è una soluzione completa, solo approcci.
Il problema è compreso intuitivamente. Per adattare il modello, più grande è il campione, meglio è. Ma più il campione è grande, meno tiene conto della situazione attuale. Sembrerebbe che AP(1) sia l'ideale - solo la candela precedente, ma no, funziona, ma molto raramente.
Il modello dovrebbe prevedere le rotture, ma come farlo?
Perché prevedere quando è possibile rilevare, e abbastanza presto.
Forse ho capito male, l'idea non è di scegliere il modello più "corto", ma di fissare il modello selezionato "a volte funzionante", ma di richiedere che i dati corrispondano al modello in modo molto preciso, molto più preciso del solito (diciamo entro 0,1-0,2 sigma). Se andiamo oltre questo stretto intervallo - smettiamo immediatamente di fare trading. Tornate - scambiate di nuovo.
Forse non mi sono spiegato bene, l'idea non è di scegliere il modello "più corto", ma di fissare il modello "a volte funzionante", ma di richiedere che i dati corrispondano al modello in modo molto preciso, molto più preciso del solito (diciamo entro 0,1-0,2 sigma). Se abbiamo superato questo stretto intervallo - fermiamo immediatamente il trading. Tornate - scambiate di nuovo.
Certo che no. Ma deve vedere con i suoi occhi, altrimenti continuerà a farsi illudere.
s.s. Cosa posso dire, anche l'11 settembre non ha avuto alcun impatto sul dollaro e questa è una notizia.
Ho postato il risultato nel ramo Econometria: predizione a un passo. L'accuratezza dell'adattamento del modello all'interno di un campione non influisce sull'accuratezza della previsione. Dovete essere in grado di usare la previsione, che è un problema separato chiamato "prevedibilità". Sono stato nel thread, portando la squadra a questo problema, ma nessuno l'ha capito.