Teoria do Fluxo Aleatório e FOREX - página 25

 
Mathemat:

Não, Prival, Momentum é uma indulgência que é calculada pela mais simples fórmula obviamente não-física. Aqui está o link: https://www.metatrader5.com/ru/terminal/help/indicators/oscillators/momentum. Há também o ROC, algo semelhante: https: //www.mql5.com/ru/code/9340 .

Sobre carrapatos - aqui está um link para um tópico com minhas tentativas de pesquisa de carrapatos: 'Tics: amplitude e distribuição de atrasos', veja minha última foto na primeira página do tópico (processo de carrapato para oira). 99,5% de todos os carrapatos são +-1 e o restante não é afetado.


Explique a frase "completamente diferente ? Mas por impulso, não creio que seja isso o que Kakdid quis dizer (espero que sim). À espera do autor.
 

Bem, isso é o que diz em meu comentário:

E há outro gráfico, que é muito interessante. Estas são agora as amplitudes dos carrapatos, mas também na ordem de chegada. Horizontalmente é a linha do tempo, verticalmente é a amplitude. Aqui a situação é quase unívoca: não há uma heterogeneidade de tempo especial como no gráfico anterior. 99,5% dos carrapatos são +-1, quase tudo o resto é +-2. O sombreamento azul sólido entre -1 e +1 indica precisamente a incidência avassaladora de carrapatos de amplitude mínima. Podemos assumir que o processo está quase estacionário. <br / translate="no">

Isto representa uma semana de carrapatos, ou seja, cerca de 24.000. Cerca de 200 carrapatos estão quase uniformemente divididos - isso é +-2. O resto pode simplesmente ser negligenciado. O processo é quase estacionário (na aparência), os valores significativos são +-1, +-2. O que isso significa? Significa que o integral deste processo será quase Viena. Não se esqueça que não levamos em conta aqui os desfasamentos de carrapatos.

E esse atraso é o próprio cão que faz com que as minúcias não sejam um processo Wiener. Você vê a diferença entre sua Fig. 2 e minha figura?

 
Prival:

Mas continuo me perguntando qual é o sinal e qual é o ruído neste fluxo. O que você quer dizer com isso, porque quando você constrói um modelo há também a noção de ruído de excitação (EFN).


Mas se estamos presos a um determinado horizonte temporal do jogo, tudo o que acontece em tempos mais curtos pode ser considerado ruído. Ou talvez nem tudo :). Sabe-se que a densidade espectral média das tabelas de preços se parece com 1/f. Eu mesmo fiz tais gráficos e, de fato, em todos os lugares, exceto no limite de alta freqüência, a conformidade com a lei 1/f é muito boa. O desvio em direção ao ruído branco começou em freqüências em torno de 1/3 (1/min), mas isto está muito próximo da taxa de amostragem (minuto) para poder dizer que ele está mesmo lá.

Sim, sobre a ACF não entrar na tela, tente a normalização como eu fiz na 4ª foto. Você recebe uma constante e quando você emite "pontos interessantes" você pode simplesmente levá-la em conta. Não sei, se é possível fazê-lo em MT4, posso fazê-lo em Matkad por movimento fácil das mãos :-).

Na MQL você poderia fazer isso também, mas ainda assim pareceria torto.

Editar. Quase esqueci de perguntar Momentum é uma informação, ou seja, existe um conceito de massa? Em caso afirmativo, suas opções de cálculo ? O bouquet pode ser muito interessante, a força está lá, a energia está lá, a inércia também, a massa é deixada.

Momentum é um termo de análise e significa simplesmente o incremento do preço de um certo número de barras. Se ignorarmos a divisão por dt, o incremento em duas barras será a aceleração, em 4 barras - aceleração da aceleração, etc. Parece-me que é justamente aqui que a analogia com a mecânica pode começar a coxear.

P.S. Não, com acelerações parece que me enganei :). Momentum é a soma das velocidades, não a diferença. Ainda assim, as falhas acontecem mais frequentemente sem papel :)
 
Na verdade, não está claro o que é coxear. Em princípio, podemos considerar os momentos como componentes do vetor estatal. Mas então a dimensionalidade do problema vai em algum lugar em direção a "uau" :)
 

Candidato

Como é interessante o cérebro humano, vendo o mesmo gráfico para tirar conclusões diferentes ;-).

Pensei que você via inércia ali. Depois de ler a palavra momentum, eu pensei que você associou o tempo de correlação com a inércia, em meu cérebro eu consegui uma associação como os rolos de bola no chão devido à inércia e enquanto sua velocidade está correlacionada com os atos de inércia (como quase uma correlação direta). Mas é por isso que não rola por 1 segundo :-), eu pensei que você me diria.

Para o ruído, espectro e desfasamentos de carrapatos.

Obrigado por não dar um descanso ao meu cérebro, mas foi assim que tudo se uniu em minha cabeça pensamentos estúpidos. Essa é a letra agora mais especificamente

Matemático

Para os atrasos, IHMO isso não importa. Acho que esta imagem o enganou com sua aparente estacionaridade, pegue a soma e você obtém como o preço se comporta, apenas a taxa de amostragem do processo é diferente, você o obtém com mais detalhes. Verifique com ACF, será o mesmo que em meus 4 (a saída da Wiener em carrapatos e a saída da não Wiener em carrapatos provavelmente está errada) (sim, para o tick lag, levou muito tempo para descobrir o que esta busca dá - parquet de teca de alta qualidade, e somente em 1 lugar da internet encontrada, o histórico do seu post tick 1 ms). Se entendi corretamente, este é o intervalo de tempo entre as carrapatas que chegam (correto se errado).

Agora, para a parte triste.

Se tomarmos minutos, então de acordo com o Teorema de Kotelnikov o período mínimo do processo (por exemplo, considero um sinusoidal) que podemos analisar é de 2 minutos, mas na prática a taxa de amostragem deve ser 5 vezes maior (tente ver que é um sinusoidal com 2 amostras por período, e não uma serra). Ou seja, obtemos cerca de 10 minutos, agora para uma detecção (reconhecimento) confiável de um sinusoidal que você precisa de pelo menos 2-3 períodos. O que recebemos como resultado desses tristes pensamentos.

A esta taxa de amostragem.

  1. Todos os processos que têm um período de oscilação inferior a 2-5 minutos são ruídos.
  2. Tempo estimado de reconhecimento da onda sinusoidal simples 20-30 min. ;-(((((((((
  3. A única diminuição possível no tempo de reconhecimento (detecção) é a transição para tiques :-(((((((((( ainda pior
  4. .

P.S. Aqui você tem o ruído, espectro, 1/f, + lag + cérebro delirante estúpido, pode ir beber vodka, porque eu sinto o cheiro de um lençol (que iria encontrar o erro) aqui eu não vou fugir :-)

 
Prival:

Para os desfasamentos, IHMO não importa. Acho que esta imagem o enganou com sua aparente estacionaridade, pegue a soma e você obtém como o preço se comporta, apenas a taxa de amostragem do processo é diferente, você o obtém com mais detalhes. Verifique com ACF, será o mesmo que em meus 4 (a saída da Wiener em carrapatos e a saída da não Wiener em carrapatos provavelmente está errada) (sim, para o tick lag, levou muito tempo para descobrir o que esta busca dá - parquet de teca de alta qualidade, e apenas em 1 lugar na internet encontrado, seu post tick history 1 ms). Se entendi corretamente é o intervalo de tempo entre as chegadas de teca (correto se errado).

Sim, isso mesmo, do inglês lag - "delay". Sobre a ACF posso dizer que não é tão simples: por mais que tentemos reduzir um processo real a um gaussiano (Wiener, Martingale etc.), não conseguiremos fazê-lo completamente.

Bem, por exemplo, porque, digamos, as relações Fibo-ra-razões entre as oscilações formadas pelo Zigzag permanecerão as mesmas (por preço, não por "tempo"), ou seja, as barras ainda serão dependentes, embora o processo seja definitivamente mais próximo do Wiener.

Com relação ao meu erro: quando escrevo um indikator com barras equivocadas e construo o p.d.f. de barras equivocadas por tamanho, conversaremos então. Enquanto isso, estamos apenas sendo filosóficos aqui. E o intervalo de discretização (no sentido de Kotelnikoff th.) não tem nada a ver com isso, na minha opinião. É simplesmente uma representação completamente diferente do processo do mercado.

 
Prival:

Pensei que você via inércia ali. Depois de ler a palavra momentum pensei que você associou o tempo de correlação com a inércia, em meu cérebro eu tinha uma associação como os rolos de bola no chão devido à inércia e enquanto sua velocidade está correlacionada com os atos de inércia (como uma conexão quase direta). Mas é por isso que não rola por 1 segundo :-), eu pensei que você me diria.

A questão da inércia nem sequer é discutida, é claro que ela está lá :). Quanto à bola, aconselho a leitura do post que abre este tópico mais uma vez :)

  1. Todos os processos cujo período de oscilação é inferior a 2-5 min - ruído. O
  2. tempo estimado para reconhecer o sinusoidal mais simples é de 20-30 min ;-(((((((((


Então os tempos característicos dos modelos de trabalho podem ser de um dia ou mais, o tempo característico de ocupar posições pode ser de algumas horas? Como isso é uma coisa ruim?

Mathemat, me explique, por que reduzir o processo real a um gaussiano (Wiener, Martingale, etc.) (C Mathemat)

 
lna01:

Então, os tempos característicos dos modelos de trabalho podem ser de um dia ou mais, e o tempo característico de manutenção da posição pode ser de várias horas? Como isso é ruim?


Mau não manter posições de tempo, e velocidade de troca ao trocar de modelo (o tempo necessário para detecção (reconhecimento)) 30 min em uma boa jogada é cerca de 60 pontos, eu gostaria de ir mais rápido. E o limite teórico - o tempo mínimo de detecção para o modelo muda 2 min, ou seja, quando tudo está perfeito, mas isso como você sabe não acontece.

Obrigado por me lembrar da primeira página deste tópico :-), eu a reli. Eu teria corrigido algo ali, não a idéia em si, mas teria formulado meus pensamentos com mais precisão. É bom que tenhamos feito progressos na investigação, temos conseguido fazer muito, e a melhor parte é que temos muito trabalho a fazer, todas as coisas mais interessantes acabam de começar :-).

 
lna01:
Mathemat, por favor me explique por que reduzir o processo real a um gaussiano (Wiener, Martingale, etc.) (C Mathemat)

O matemático pensa que vai responder a si mesmo porque ele precisa, acho que entendo seu objetivo e penso que para atingir seu nobre objetivo os desenvolvedores do terminal (em particular o TS-tester) devem estar interessados no primeiro lugar :-).

Por que eu deveria, espero que precisemos reduzir o processo real a um processo gaussiano. Vou tentar explicar, me pareceu simples e compreensível, já pisei neste ancinho 100 vezes, continuo pensando que você tem na cabeça o mesmo que eu e, portanto, tudo e todos devem ser compreensíveis. Peço desculpas por não ter explicado antes.

Veja o que fazemos com você. 1 Subtrair mu do fluxo real (equação em linha reta). Verificamos a BGS, não vamos mais longe e examinamos os resíduos (o que sobra após a subtração, preste atenção pode ser que já seja = 0). Parece ter encontrado oscilações com amplitude e freqüência definidas, nós as subtraímos dos resíduos e obtivemos os resíduos nº 2. Verificando a conformidade com a BGS, digamos que sim. Graças a Deus aleluia, conhecemos todos os componentes do processo, incluindo ruído e sinal, e todos os parâmetros são conhecidos por nós. A linha reta é clara, a oscilação também (a soma é sinal) e CGBS (ruído é ruído), que não vale a pena estudar (investigar). Pelo contrário, é necessário ter pena do pobre Gauss, pois correm rumores que, assim que se começa a estudar a RBC, ele é derrubado lá :-)

Editar: os pensamentos estão novamente surgindo em minha cabeça, e talvez o contrário, comece pela cauda. Filtramos o processo pensando que é um Wiener (o matemático conhece os parâmetros + 1 pip), mas não é um Wiener e abrimos o comércio. Eu gostaria de poder mudar do meu NIL para o NIL para aprender forex.

 
Prival:

Por que eu deveria, espero que precisemos reduzir o processo real a um processo gaussiano.

...

Graças a Deus, conhecemos todos os componentes do processo, inclusive o ruído e o sinal, e conhecemos todos os parâmetros.


Portanto, a transformação que reduz os preços da BP ao ruído branco será o modelo de mercado. Isso é o que eu entendo :)