A avaliação de probabilidades é puramente matemática - página 15
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...Minhas suspeitas sobre seu indicador ...
não é meu indicador:))))
Confusão em muitos aspectos...
;)
para barras, depende do número de carrapatos atingidos. Eu não entendo bem como tudo isso se apresenta em média, etc., mas pode haver alguns erros porque as barras m15 têm uma mudança intradiária constante na volatilidade (e conseqüentemente em incrementos). Deveríamos realizar uma análise mais detalhada. Talvez não seja tão simples assim.
Aqui está, por exemplo, um estudo semelhante: medimos o comprimento médio incremental modulo m15 e h1, por exemplo. Para a SB, de acordo com a falha f de Einstein, o comprimento médio do corpo h1 será 2 vezes maior, na realidade há também desvios significativos para diferentes períodos. Mas novamente, aqui precisamos analisar os incrementos que não têm uma diferença sistemática na volatilidade - por exemplo, a média para cada hora separadamente, ou para tomar o período do dia e acima.
Isto pode surpreendê-lo, mas em barras equivocadas, onde o número de carrapatos em cada barra é definido com antecedência, o quadro é ainda mais definido.
Não duvide do método, ele é comprovado e pode detectar dependências mesmo quando a análise de correlação não funciona, ou seja, quando as correlações não são visíveis por trás do ruído. A única desvantagem, entretanto, é a necessidade de uma amostra grande - quanto maior a amostra, mais confiáveis serão as conclusões.
não é meu indicador:))))
Na verdade, eu estava me referindo a Prival. Eu entendi errado.
Na verdade, eu estava me referindo a Prival. Eu entendi errado.
Eu não entendo como basear-me em geral. Reece, eu argumento que você não pode obter outro de um período. O que você quer dizer?
Freqüência = 1/período. Se você encurtou a série saltando todas as outras observações, o que acontece com as freqüências?
E esta declaração requer sua explicação -
As temperaturas não fluem do movimento browniano, os carrapatos não fluem dos períodos de tempo.
;)
De outro fio, mas como a figura com as diferentes freqüências que o surpreenderam também está presente aqui - vou repeti-lo.
Eu não entendo como basear-me em geral. Reece, eu argumento que você não pode obter outro de um período. O que você quer dizer?
Freqüência = 1/período. Se você encurtou a série ignorando todas as outras observações, o que acontece com as freqüências?
E esta declaração requer sua explicação -
As temperaturas não fluem do movimento browniano, os carrapatos não fluem dos períodos de tempo.
;)
Vamos para o mesmo fio. Minha resposta está aí.
Um profundo equívoco. Minhas suspeitas sobre seu indicador eram intuitivas e erradas. O indicador é muito provavelmente correto, mas o uso do mesmo é metodologicamente incorreto.
O que seu indicador (ACF BP) mostra? Que existem dependências na BP. Desculpe, mas isto é um lugar-comum. Ninguém está negando a presença de tendências e por isso pode ser visto sem nenhuma matemática. Além disso, não é correto investigar os componentes regulares da BP por métodos de estatísticas matemáticas. Seu posto convenceu-me mais uma vez da necessidade de manter os pacotes de software - isto evitará erros metodológicos. Em nosso caso, precisamos excluir os componentes regulares - tendência e componente cíclico, se quisermos ver na BP o que não é visível a olho nu a nível matemático.
O que queremos ver? Queremos ver os parâmetros de um modelo, pelo qual poderíamos não só analisar dados históricos, mas também prever o futuro. É para isso que o ACF das diferenças, diferenças em diferenças, etc., são construídos. Por exemplo, ao identificar o modelo ARPSS, obtemos inicialmente duas respostas possíveis: o modelo pode ser identificado e o modelo não pode ser identificado. Por favor, concorde que este resultado já é digno de se levar em conta as diferenças, e seus argumentos sobre a perda de informações não têm base, pois estamos excluindo um fato estabelecido (t rand) da consideração, e tentando obter informações que não são de todo visíveis inicialmente.
1. você ainda não descobriu o que está sendo calculado lá. Se você não consegue ver que isso subtrai a tendência antes que a ACF seja construída ... Sinto muito.
2. ACF é apenas uma fórmula, assim como o conhecido Mashka, e o que dar a ele como entrada depende do pesquisador. E para argumentar que se alguém dá entrada ao Mashkas minutki, isso é metodologicamente incorreto, mais correto digamos diariamente ... não faz sentido.
3. Quanto a conseguir o modelo, eu o tenho, bom ou ruim, não é essa a questão. Você pode ler a metodologia em https://www.mql5.com/ru/forum/105740/page25#54080.
Candidato 11.12.2007 23:21
...
Ou seja, a pré-formação que reduz os preços da BP ao ruído branco será um modelo de mercado. Isso é o que eu entendo :)
A verificação é simples, apenas com ACF - se ACF é uma função delta (ou próxima dela), todos os componentes são encontrados...
2. ... E para argumentar que se alguém alimenta minutiae à entrada de Mashka, é metodologicamente errado, mais correto digamos diários .... não faz sentido.
Na verdade, eu estava falando de outra coisa e anexei os espectros do kotir como prova de meu pensamento. Mais uma vez: cada cronograma tem suas próprias estatísticas. As estatísticas de diferentes prazos podem se complementar, mas não é possível obter um do outro.
3. Quanto a conseguir o modelo, eu o tenho, bom ou ruim, isso é um assunto diferente. A metodologia de derivação do modelo pode ser encontrada em https://www.mql5.com/ru/forum/105740/page25#54080.
Leia, por exemplo, ARPSS. Talvez seu modelo seja mais bem-sucedido para obter lucro do que o ARPSS, mas o que você descreveu não é um modelo: não vi intervalos de confiança, níveis de p, ou quaisquer estimativas de confiança nos resultados.
1. você ainda não descobriu o que está sendo calculado. Se você não vê que isso subtrai a tendência antes de traçar a ACF ... Sinto muito.
Sim, você está certo, eu não entendi seu indicador, mas eu o descobri na essência. A forma como a tendência foi subtraída não levou a nenhum resultado interessante. Eu prometi trazer os resultados da análise em STATISTICS - aqui está.
ACF. Pela ACF podemos falar de uma tendência. Observe que este cálculo é acompanhado por informações adicionais muito úteis.
ACF Close é a tendência que é aproximada pela regressão. A fórmula está abaixo. Acho que este cálculo da ACF é inteiramente o mesmo que o seu. A IMHO, subtraindo a tendência da regressão, não rendeu nada. A regressão provavelmente não se aproxima bem da tendência real.
Aqui está um gráfico de Fechar sem tendência por regressão. Podemos ver que não se parece muito com o ruído branco. O ACF é mais alto.
Vamos dar uma olhada na tabela de Fechar sem ACF. Parece mais um ruído. E estamos tentando nos livrar do componente regular.
Agora a ACF é para isso.
Parece ser mais interessante.
Já faz muito tempo que eu não trabalho com o pacote de estatísticas. este pacote muitas vezes tem gráficos muito pouco claros.
1. No link que eu dei, não há ali nenhum modelo, apenas uma descrição da metodologia para construí-lo. O modelo está no mesmo ramo, mas muito mais longe. Eu sei o que são ARPSS, e desisti deles há muito tempo, e modelos de regressão também (acho que você tem a mesma conclusão).
2. Seus gráficos são estranhos. Você pode citar o ACF do ruído branco para dar sentido ao que você desenhou aqui e (ou) as constantes. Por definição, o ACF no ponto 0 é igual a 1 (para qualquer dado) e gradualmente diminui para 0 (quando o viés está completamente fora da amostra). Não vi isso em nenhum de seus gráficos.
3. Estas são as frases que desconcertam "...Vejamos a tabela de Fechar sem ACF". Parece mais um ruído. Mas estamos tentando nos livrar do componente regular..." Você tem um entendimento errado da ACF.
Qualquer função tem ACF, não está claro como você constrói um gráfico sem ACF, muito provavelmente é algum tipo de texto infeliz, você queria construir algo, você o construiu, mas infelizmente não o explicou.
Também, por tendência quero dizer a equação da linha reta y=a*x+b. Eu a subtraio de Close antes de plotar ACF. E então eu calculo a ACF - e sua forma mostra claramente que além da tendência (equação reta) há sempre um processo oscilatório no mercado.
Eu não sei como explicar.
1. tomamos Close.
2. Subtrair a tendência (y=a*x+b) do Fechar.
3. Construa a ACF
4. obtemos uma foto como esta https://www.mql5.com/ru/code/8295 em vermelho é o que obtemos. Esta é uma cadeia oscilatória da 2ª ordem em um determinado momento. Há também a trama ACF obtida do modelo com coeficientes calculados de forma correspondente (trama azul), quase uma combinação perfeita... Mas nem sempre é a mesma coisa, hoje esta ACF pode parecer diferente e, conseqüentemente, outro modelo é válido no mercado...
Z.U. Responderei imediatamente a todos que me enviaram mensagens pessoalmente. Eu penso: "Como você negocia com a ACF"? Você não pode negociar com a ACF (ou melhor, não tenho idéia de como fazê-lo). ACF permite ver e calcular visualmente os parâmetros dos processos que ocorrem no momento no mercado, mas você precisa entender o que é ACF e do que se trata. Tente sem um computador, um pedaço de papel e uma caneta para construir ACF, você vai entender muito...
Você já resolveu os períodos de 40 e 20?
Ou você continua insistindo que deve esperar "milagres" com o original e abreviado, removendo todas as outras observações?
Isto me faz lembrar Krylov.
NEARDERTALEC e o pacote "estatísticas"...
;)