Subsistema "Gerenciamento de Ativos" - página 2
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thecore, эффективность легко проверить-поставить на минутки. В любом случае новости отклонят цену от статистики. Хотя смотрится приятно. Как называется?
As estatísticas são tomadas durante um período muito longo, por exemplo, 5000 barras, portanto a previsão também leva em conta os movimentos sobre possíveis notícias.
Estatisticamente é estimado o ângulo de inclinação do MA. Ou seja, recuso-me a prever o movimento dos preços. Eu prevejo o movimento do MA e então
Eu procuro o intervalo de movimento de preços em relação ao MA previsto.
E não é o ângulo preciso de inclinação do MA que é analisado, mas alguma "nuvem" de ângulos de inclinação bem espaçados.
A largura da "nuvem" é calculada dinamicamente e é baseada no tamanho estatístico da amostra (número de elementos encontrados).
Ainda não foi nomeado. É um indicador no qual eu ainda estou trabalhando.
Um empreendimento interessante. Difícil, mas o resultado deve valer a pena. Um tipo semelhante de tarefa só está nos meus planos até agora. Para tais coisas (previsão de indicadores), os neurocérebros são uma ajuda muito boa.
As redes neurais (neste contexto) são uma solução muito lenta e muito grosseira para um problema com muitas incógnitas.
Tente algum dia ensinar a rede sobre uma história de 5000 bares, ou melhor, 20.000.
Neste indicador, mesmo levando em conta a lógica fuzzy adaptativa, tudo acontece em Tempo Real.
Além disso, nos pontos extremos onde MA[1]~MA[2] qualquer previsão para um indicador perde seu significado.
O que é necessário é o envolvimento de AMs mais lentos de acompanhamento de tendências (essencialmente períodos mais antigos).
Mas o que é útil é a nuvem de valores esperados mais próximos.
Útil quando você está prestes a fechar um negócio e não tem certeza se deve esperar um pouco mais ou
feche-o agora mesmo.
Além disso, não há ligação com nenhum indicador em particular.
Ao contrário, é uma metodologia de pesquisa estatística com o objetivo de prever o futuro próximo.
Ou se você gosta de tendências de curto prazo.
Sim, eu concordo com você sobre o aprendizado em um grande número de bares. No entanto, a previsão de AMs ao longo de grandes períodos não prevê com precisão o preço. Quanto maior o período do MA, mais o desvio do preço do MA é tolerado. Veja a sexta-feira de ontem nos principais pares de moedas. O desvio do preço em relação à média móvel foi de cerca de cem pontos. 1 ou 2 lotes são suportáveis. 10 é demais.
Em defesa das redes neurais eu diria que existem produtos de software especiais que fornecem resultados de processamento de dados em tempo real. Você pode conectá-los ao Mt4 usando o API.
Teoricamente, é possível combinar várias redes neurais em um TS. É simplesmente difícil e longo. É mais fácil, neste sentido, com fuzzy
As redes neurais (neste contexto) são uma solução muito lenta e muito grosseira para um problema com muitas incógnitas.
Tente algum dia ensinar a rede sobre uma história de 5000 bares, ou melhor, 20.000.
Neste indicador, mesmo levando em conta a lógica fuzzy adaptativa, tudo acontece em Tempo Real.
Além disso, nos pontos extremos onde MA[1]~MA[2] qualquer previsão para um indicador não tem sentido.
Exige o envolvimento de AMs mais lentos (essencialmente períodos mais antigos).
Mas o que é útil é a nuvem de valores esperados mais próximos.
Útil quando você está prestes a fechar um negócio e não tem certeza se deve esperar mais um pouco ou
feche-o agora mesmo.
Além disso, não há ligação com nenhum indicador em particular.
Esta é mais uma metodologia de pesquisa estatística com o objetivo de prever o futuro próximo
Ou se você quiser tendências de curto prazo.
Aprender uma rede para 5000 ou 20.000 barras é como medir a temperatura média em um hospital. As redes neurais têm outras desvantagens, você ainda não as mencionou aqui.
Учить сеть на 5000 или 20000 баров все равно что измерять среднюю температуру по больнице
Choomazik, ao utilizar citações SC, a referência a ele é obrigatória))))
para Prival
Prival, você deve ter esquecido seu antigo adversário :o) Oh, bem, eu vou conseguir através da diplomacia:
Seu olhar atento não deveria ter escapado ao fato de que estou tentando dominar as cadeias Markov e a programação linear para fins ligeiramente diferentes, ou seja, gestão de ativos, ou seja, busca e seleção das melhores decisões comerciais, em vez de fazer previsões em si. O que eu propus é uma espécie de estudo da teoria dentro da estrutura do desenvolvimento opcional. E eu defino pontos pivô de forma bem diferente, como escrevi acima e demonstrei.
E quanto a "tudo o resto vai caber" - você está extremamente enganado. Basta referir-se à sabedoria dos antigos chineses e às minhas observações :o): Você nunca encontrará um gato preto em uma sala escura, especialmente em momentos em que ele não está lá. Confie completamente em mim para este julgamento especializado - eu tenho um gato preto da casa e acredite em mim, eu sei do que estou falando. :о)))
Bem, vou responder a um adversário "velho".
Há muitas palavras bonitas. Mas não há nenhuma essência por trás deles, nenhuma profundidade de compreensão dos processos envolvidos nestes aparelhos matemáticos.
Цепи Маркова (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A6%D0%B5%D0%BF%D1%8C_%D0%9C%D0%B0%D1%80%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D0%B0) - O postulado principal é que não é importante o que aconteceu ontem, é importante o que está acontecendo agora. Deixe-me explicar, digamos que a taxa de câmbio de uma moeda é 1,2345, a outra 2,3451, etc. Vamos multiplicá-la pela matriz de transição, ou seja, apenas por um número. Digamos em nosso exemplo 1.2345*0.99991119999= o que está lá.
É importante poder calcular este número 0,9999991119999 e depende do tempo, uma coisa é prever qual será a taxa em um minuto e outra coisa é o que será em um dia. A previsão só é possível se houver um padrão de movimento.
Теперь про управление(https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A2%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8F_%D1%83%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F)-
O que importa é o destino, onde administrar, para onde se mudar. E o que administrar com 1 rublo ou 1 milhão de dólares é de importância secundária.
Aqui está um exemplo, digamos que a taxa será como mostrado na figura, e é 100%, revestida de ferro, etc. E estamos no ponto 1. Podemos comprar no ponto 1 e vender no ponto 2 ou 3. Ótimo? Não. O ideal (o que significa melhor, não há melhor!!!) vender no ponto 1, depois comprar no ponto 2 e fechar o comércio no ponto 3. Não sabemos o que se segue, não temos previsão, portanto não podemos fazer nada.
Z.U.
Portanto, temos que basear nossas operações em previsões e na precisão dessas previsões. Se estiver correto e correto, eu entrarei com todos os meus bens, eu entrarei até meus tomates )). Mas a matemática é sempre aplicável, você só precisa saber onde aplicá-la). E há muitas palavras e teorias bonitas....
É difícil procurar um gato preto em uma sala escura, especialmente quando ele não está lá.
para Aleku
Escreverei para você quando pensar sobre isso.
para o núcleo
Это статистическое предсказание на N баров вперед движения MA (плавные штрих-пунктирные линии справа от последнего бара) и статистическая величина границ, в которых наиболее вероятно будет двигаться цена (вертикальные штрих-пунктирные линии возле каждого предсказанного бара для быстрой MA)
Obrigado pela perspicácia. Eu não acho que estaria muito enganado em dizer que provavelmente todos, ou quase todos, têm previsões de MA. Estou feliz que você esteja tão avançado em suas pesquisas. Não está claro o que exatamente a frase "... previsão estatística ..." significa neste contexto. Mas de qualquer forma, se você quiser - você me diz, mas não - eu não estou ofendido, o sigilo comercial é sagrado para mim e eu o entendo perfeitamente.
Vou lhes falar sobre minhas pesquisas neste campo, ao qual volto periodicamente. Eu até desenvolvi um ziguezague secreto para um dos meus modelos. Agora o "segredo" sobre este projeto se foi em sua maioria :o). Eu mesmo o desenvolvi, mas levando em conta sua simplicidade não estou reivindicando os direitos autorais, é bem possível, que alguém tenha feito a mesma coisa. Sua construção é a seguinte:
(1) Para uma janela deslizante fixa do processo original B(n), o MA(n) e o desvio padrão SKO(n) são calculados. O desvio padrão traçado para cima k* SKO(n) e para baixo -k* SKO(n) de MA(t) em seu sentido define os limites, digamos, do "processo principal", ou seja, de alguma zona onde mais amostras estão localizadas. Com pequenos comprimentos de janelas deslizantes, as freqüências da diferença de magnitudes B(n)-MA(n) têm uma distribuição aproximadamente normal, fato que garante o "legado" de algumas de suas leis.
(2) Os limites superior e inferior de k* SKO(n) definem exclusivamente séries consecutivas de amostras que se encontram acima e abaixo desta zona.
(3) Em cada zona, dependendo do tipo de série (está acima ou abaixo do SKO), havia um mínimo ou máximo correspondente e este ziguezague foi obtido:
Este ziguezague tem uma qualidade interessante, pois é de fato completamente determinado por parâmetros estatísticos da série inicial, e estes parâmetros também podem ser usados para a própria previsão. O modelo era muito simples:
Passo 1: O ziguezague descrito é construído
Passo 2: A previsão MA é realizada. Eu fiz previsões usando diferentes métodos, incluindo AR, ARIMA, e experimentei métodos mais exóticos. Naturalmente, não esqueci o conjunto de funções calculadas pelo ANC, ou seja, a soma do formulário C(1)*F1(x)+ C(2)*F2(x)+ ...+C(n)*Fn(x) (uma direção bastante interessante)
Passo 3: Conhecendo as propriedades do MA (por exemplo, desfasamento de fase), características estatísticas do ziguezague, pontos extremos do ziguezague previsto e, finalmente, a própria fórmula de cálculo do MA, poderíamos calcular o ziguezague futuro com precisão suficiente que forneceria "justiça estatística" do MA previsto. E fazer uma estimativa do tamanho das barras dentro da área de previsão é bastante simples.
A propósito, digamosfuji, minutos, horas, dias, etc. são essenciais para estes métodos, pois a quantidade de variação na série temporal (processo) influencia fortemente a própria identificação. E essa mesma identificação é um problema global, e sua solução é realmente um segredo comercial e a essência do segredo é que é quase impossível "adivinhar" parâmetros modelo o tempo todo, ou seja, estatisticamente estável. :о)
As redes neurais (neste contexto) são uma solução muito lenta e muito grosseira para um problema com muitas incógnitas...
Em geral - concordo. E esta solução muitas vezes cria uma ilusão da própria possibilidade da solução.
para Prival
Um monte de palavras bonitas
Obrigado por elogiar uma contribuição tão modesta à literatura mundial. :о) Pela minha parte, fiquei um pouco surpreso com o estilo "acadêmico" do seu posto. Procurei por mim mesmo e encontrei uma explicação. É muito simples e está no lugar mais proeminente - são os números, logo abaixo de seu avatar. Uma atividade tão intensa no fórum de um professor ativo (espero que tudo continue igual), combinada com outras preocupações não menos importantes, exceto, é claro, a conquista do Forex - não deixa muito tempo para uma leitura atenciosa do que está sendo perguntado e do que está sendo escrito.
Acho que é importante explicar com mais detalhes. Na maioria dos casos apenas ler não é suficiente, especialmente quando você não tem uma compreensão séria do assunto, você precisa ler com ponderação.
Mas não há nenhuma essência por trás delas, nenhuma profundidade de compreensão dos processos envolvidos nestas matrizes
Não, não, não - isso não vai servir . Você esmagará seus alunos com um intelecto tão poderoso, e comigo, que sejamos simples - não sou um deles, tenho uma mente ampla, minha alma é ampla - posso arriscar minha reputação e, assim mesmo, basta dizer algo, a propósito - já escrevi algo como um exemplo de demonstração de capacidades. Em que base você tira tais conclusões? Não, meu caro amigo, vamos em ordem, explique bem como você pensa. Se você precisa dos escritos de Freud para isso, estou familiarizado com alguns deles.
E o que você quer dizer com "estes matapparats"? Ainda não escrevi nada sobre LPs, eu estava prestes a - e não entendo mais nada.
Цепи Маркова (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A6%D0%B5%D0%BF%D1%8C_%D0%9C%D0%B0%D1%80%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D0%B0) - O princípio básico é que não importa o que aconteceu ontem, mas sim o que é importante agora.
E, em geral, estou feliz que você tenha aprendido algo sobre as correntes Markov.
Digamos que a taxa de câmbio de uma moeda é 1,2345, a outra 2,3451, etc. Vamos multiplicá-la pela matriz de transição, ou seja, apenas por um número. Digamos em nosso exemplo 1.2345*0.99991119999= o que está lá. É importante poder calcular este número 0,999999111999999 e depende do tempo, isto é uma previsão, uma coisa é o que será a taxa em um minuto e outra coisa é o que será em um dia. A previsão só é possível se houver um padrão de movimento.
Você multiplica a taxa prevista (um número) por sua probabilidade e o que você obtém? Você pode elaborar, leve seu tempo, estou anotando.
Aqui está um exemplo, digamos que a taxa será como na figura e é 100%, revestida de ferro, etc. E estamos no ponto 1. Podemos comprar no ponto 1 e vender no ponto 2 ou 3. Ótimo? Não. O ideal (o que significa melhor, não há melhor!!!) vender no ponto 1, depois comprar no ponto 2 e fechar o comércio no ponto 3. Depois disso não sabemos, não há previsão, então não podemos fazer nada...
Caro "otimizador", talvez você mesmo devesse sentar-se e descobrir isso? Ou é a demonstração da essência e profundidade da compreensão dos processos?
para o núcleo
Obrigado por ampliar a mente. Eu não acho que estaria muito errado em dizer que todos, ou quase todos, estão prevendo MA. Estou feliz que você esteja tão avançado em suas pesquisas. Não está claro o que exatamente a frase "... previsão estatística..." significa neste contexto. De qualquer forma, se você quiser me dizer, mas se não quiser, não me ofenderei, o sigilo comercial é sagrado para mim e eu o entendo perfeitamente.
Uma previsão clássica da MA (como eu a entendo) é algo parecido com isto:
- pegue MA[2] e MA[1] e use os dados para calcular a diferença de MA[2]-MA[1] ou ângulo.
- depois ir mais para a esquerda e encontrar o mesmo ângulo na história
- a partir deste ponto encontrado, tomar todas as barras FORWARD que quisermos
- escrever o valor médio de todos os valores encontrados na matriz
- passar tantas barras da história quantas quisermos, mas é desejável que as tendências mudem várias vezes durante este tempo
- o resultado é um conjunto de pontos de previsão médios
Fiz algumas melhorias a este método com base nas seguintes observações:
1. Se você rastrear apenas um determinado ângulo de inclinação, você obtém uma amostra muito pequena,
por exemplo, para alguns ângulos de inclinação pode ser <0,1% do número de barras.
2. A previsão de MA por si só não é muito informativa - é desejável ter uma nuvem de valores prováveis
dos próprios preços.
As melhorias são as seguintes:
- não é o ângulo de inclinação do MA que é rastreado, mas uma nuvem de ângulos de inclinação é utilizada. O critério de largura das nuvens
é % do número de barras. Isso significa que o intervalo de valores de MA próximo ao inicial é ampliado
até que a quantidade de dados coletados seja maior do que a % especificada do número de barras investigadas.
- Tendo obtido o ponto de previsão do MA, são lidas as distâncias do MA para Alto e Baixo e então esses valores são
como no caso do MA, são calculadas as médias. Como resultado, temos alguns limites onde o preço se movia quando o ângulo de inclinação de
MA era aproximadamente o mesmo que é agora.
Por que eu acho que o trabalho ainda não terminou?
- se tomarmos prazos maiores que D1, tudo acaba mal, porque há poucos dados históricos e
o mercado estava mudando muito
- Se tomarmos prazos inferiores a H4, tudo também não é bom, pois temos que considerar a atividade da moeda.
O ângulo de inclinação do MA durante a noite (em horário não comercial) não pode ser previsto da mesma forma que durante o dia, devido a
obviamente diferente volatilidade.
- A previsão de pontos de inflexão para um MA perde seu significado porque, dependendo da direção da tendência, eles podem ser
são diametralmente opostas.
- e o mais importante. O estudo estatístico que realizei anteriormente mostra
que os dados coletados não têm uma distribuição normal, e portanto não é correto obter uma média
não é correto. Os dados mostram que tais médias não são uma, como em uma curva gaussiana, mas três ou mais,
portanto, não é suficiente obter um 3-sigma para estabelecer um intervalo de confiança
intervalo de probabilidade. Infelizmente, não é.
É assim que as coisas são, colegas.