Teoria do Fluxo Aleatório e FOREX - página 82
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Obrigado por sua resposta. Não há nada em seu exemplo sobre o uso de R para calcular a integral de correlação e seu valor no contexto do exemplo é captado como uma dimensão... Não está claro... Afinal, a integral de correlação é a probabilidade média de que os estados de um sistema em dois pontos diferentes no tempo parecem estar próximos ( não exatamente os mesmos )... Parece-me que calcular tal integral requer a comparação de 2 matrizes da mesma dimensionalidade com dados normalizados...
A questão é que esta probabilidade é tanto maior quanto maior for o tamanho do bairro relevante (isto parece óbvio). Esta dependência, se tem um caráter de lei de poder, então seu expoente é apenas chamado de dimensionalidade de correlação.
Na situação real, a integral é aproximada pela soma em diferentes diâmetros do bairro, então a dependência correspondente é plotada, logaritmicamente, um segmento linear é selecionado e sua inclinação é tomada; esta é a estimativa da dimensão da correlação.
O cálculo da CI em R está neste pacote, mas em geral aconselho fortemente a utilização do www.rseek.org para encontrar as funções necessárias.
Gostaria de esclarecer se entendi corretamente:
"o integral é aproximado por uma soma em diferentes diâmetros de vizinhança, então a dependência correspondente é plotada" no idioma local soa como "um gráfico é plotado em diferentes intervalos de tempo" ? Então é logarítmico - algo como ln(OPEN) [realmente normalização?]
então "seção linear é destacada" = destacamos a "tendência" [também vago]. Você pode explicar melhor isso?
Os filtros passa-banda não só devem ser divididos por período, mas também levar em conta a igualdade de áreas entre dois filtros LF ou m/f de períodos diferentes.
Aqui está outro esboço. Para cada nova contagem, procuramos o ponto no passado, quando a soma será igual a 1024, 512, etc., por exemplo, pontos ou porcentagens. Em seguida, calculamos as garras médias das séries principais com a tendência. Obtemos as escalas dinâmicas do período, ou média, cujo número muda de acordo com a mudança do caminho. Mas isso é metade do problema, devemos aplicá-lo a todos os prazos.
É claro que podemos mudar os filtros, mas eles não podem ser extrapolados por valores absolutos, podemos extrapolar as flutuações que estão na função do caminho percorrido. E depois pode ser acrescentado ao quadro geral.
MA calculado por valores da borda esquerda para a direita, e outro MA vice versa por valores da borda direita para a esquerda. Uma função integral entre estas duas linhas deve ser analisada. A essência aqui é ligeiramente diferente, o MA tem uma linha reta na resposta ao impulso, portanto a análise não será correta (análise da diferença entre estes 2 MA espelhados). Você precisa de outros filtros que tenham a característica de resposta por impulso como um elo oscilante de segunda ordem amortecido, ao invés do flapper.
Ou tente o seguinte. Em cada novo conjunto de dados, pegue os incrementos positivos e os divida pelo número de valores positivos nestas últimas 1024 células. O mesmo é válido para os valores negativos. Em seguida, adicione-as juntas e depois, separadamente, adicione todas as últimas 1024 barras positivas e negativas e as divida por 1024. A primeira e a segunda série comparam e analisam.
A essência da questão é que a função integral em máquinas simples desse tipo não é correta ao detectar as flutuações do mercado interno. Como os coeficientes de Maccha são estáticos. Devemos, como escrevi acima com manequins, ou usar filtros com características diferentes de impulso do tipo de link oscilante da 2ª ordem, então a especularidade não será tal como na primeira página,
O próximo passo é escolher tal sistema de filtros, por exemplo, que seu período aumente em progressão, mas o caminho percorrido por eles será aproximadamente igual ao outro. Eu escrevi sobre isso acima.
Continuaremos nosso ataque na direção da análise não da direção do preço, mas do tamanho dos movimentos, aumentando a discretização em diferentes intervalos de tempo do menor, por exemplo, por 1 minuto (como inserir o volume do tick nesta mistura - mais tarde). A tarefa pode ser considerada de dois pontos de vista.
1 - Construir um sistema de filtros de diferentes períodos de acordo com o preço, equalizando as mudanças de fase entre eles, depois extrapolar não os filtros em si, mas a função integral (área, ou pode ser chamada de módulo incremental) entre tais filtros com fase equalizada.
2- Definir parâmetros (conforme necessário) para funções integrais com antecedência, e construir filtros a partir deles para que a soma de todos os coeficientes seja mínima (de fato, procurar o mínimo da função).
É um pouco a mesma coisa, eu acho, como você fala em seus últimos posts sobre funções integrais e sua análise e extrapolação.
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O resultado final é que uma função integral em máquinas tão simples não seria correta para detectar as flutuações do mercado interno. Como os coeficientes dos manequins são estáticos. Devemos, como escrevi acima com manequins, ou usar filtros com características diferentes de impulso do tipo link oscilatório de segunda ordem, então a especularidade não será tal como na primeira página,
O próximo passo é escolher tal sistema de filtros, por exemplo, que seu período aumente em progressão, mas a distância coberta por eles será aproximadamente igual entre si. Eu escrevi sobre isso acima
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Ou no sentido físico de compreensão, podemos construir uma função integral não a partir de filtros calculados da direita para a esquerda e vice-versa, mas calculados por preços nominais, e depois recalculados por preços invertidos em espelho. O mesmo nesta função integral entre estes filtros será análogo à densidade do ciclo de mercado. Já mencionei aqui o TS que funciona nos dois sentidos, ou TS que funciona em um gráfico direto e invertido ao mesmo tempo. É aproximadamente a mesma coisa. Quando aplicado às moedas, pareceria tirar lucros através do paradoxo do Parondo, aplicando estratégias a diferentes lados de uma moeda).
imagem intermediária, para entender que não é a direção do sinal que precisa ser extrapolada, mas o tamanho.
sistema de filtros coincidentes. Depois, a partir de uma baixa freqüência (embora provavelmente você possa fazer o oposto da alta freqüência) encaixar verticalmente os coeficientes de compressão para todas essas linhas, de modo que a soma de todas iguais umas às outras.
Em seguida, construímos uma função de coeficientes de compressão, e são estas funções que precisam ser extrapoladas, depois, a partir delas vai-se extrapolando as próprias linhas originais a partir do quadro.
Na fase de construção de índices a partir desses valores, utilizamos apenas coeficientes sem extrapolação, e então eles são extrapolados separadamente dos índices. (naturalmente, podemos incluir o volume igual, o que mudará a ponderação destas funções no cálculo geral dos índices)
a foto aqui http://forum.alpari.ru/showthread.php?p=3075907#post3075907 infelizmente as especificidades desse fórum são tais que não é possível discutir estratégias sem registro, então eu coloquei a foto, mas terei que me registrar em seu fórum para vê-la. É assim que as coisas são. E aqui eu não o tenho anexado. (Não tome isso como um anúncio)
a ser continuado...
Você é chato. Posso responder?
Provavelmente porque o método é diferente, você está, como eu o entendo, substituindo a geometria pela extrapolação de coeficientes integrais? ou seja, através de tangentes de cima para baixo, mas.
que deve ser considerado mais tarde também em termos de geometria fractal. Só existe para ajustar diferentemente o que é extrapolado acima precisa ser feito na análise espectral. E não se deve dizer que a análise por meio da geometria não prediz nada. É a mesma extrapolação, mas tem outro nome.
Também é possível não através da geometria fractal, mas através de tangentes ao preço, de cima para baixo, a perseguição de preços))) também)). Exceto que você não pode colocar métodos geométricos em um cluster. E no Forex o sinal útil não está apenas no par, mas também no cluster, porque o capital é implantado no grupo pelo instrumento, em particular no Forex, e como podemos estimar o quadro geral do potencial do setor do mercado utilizando a geometria? A decomposição geométrica será não-linear desde o início, não funcionará para reuni-la de volta.
E a análise espectral, é claro, requer muitos recursos (especialmente quando se trata de redução ao resultado), mas mostra a verdadeira face do mercado, o que e como e onde acontece. Por exemplo, como você extrai informações úteis do agrupamento? Ou você escolhe a ferramenta com a ajuda de sua geometria? Embora isso possa ser feito com a geometria. Mas é mais fácil seguir o par de moedas do que a gama crescente de instrumentos deste ninho de moedas. E depois comercializar os mais rentáveis, que têm um potencial maior. Com a geometria você pode dizer sem ambigüidade que os níveis-alvo deste instrumento são preferíveis aos deste instrumento, e o quão boa estimativa ele será (naturalmente levando em conta também o tempo de manutenção da posição).
análise do espectro
Por favor, faça uma imagem como esta: um ponto em um sistema de coordenadas cartesianas está rodando em um plano, as coordenadas são o primeiro e o segundo harmônicos mais fortes (estimativas de valores instantâneos de freqüência). Isto é chamado de retrato de fase do sistema. Quero olhar para o atrator, como será. Eu mesmo o faria há muito tempo, mas trabalhar minhas idéias funciona com base no princípio da FIFO, e há uma grande fila delas)).