Comparação de dois gráficos de cotações com distorções não lineares no eixo X - página 2
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Este é um caso particular de encontrar uma relação de mestre/ inadimplente. É resolvido através de uma transformação apropriada do TSP. E depois aplicando os métodos lineares usuais.
P.S. A aplicabilidade da teoria dos padrões ainda deve ser justificada.
OK, sobre a teoria dos padrões. Muitas vezes, a situação mundial não muda durante vários dias seguidos. Os japoneses estão comprando o euro, os europeus estão comprando a libra, etc. O gráfico intradiário tem forças diferentes em diferentes momentos do dia. Não é contínuo como um mate, mas como um mosaico. Por exemplo, o Eur sobe pela manhã, cai acentuadamente à tarde, se recupera um pouco à noite e depois voa durante o resto do dia. Seria possível dividir o dia em sessões e analisar cada peça independentemente, mas nada foi conseguido. A tendência começa a mudar - porque as operações estão funcionando 24 horas por dia, além das notícias atrapalharem o caminho. A busca de padrões na wmifor também não ajudou muito. Mesmo o método mais rude - a análise da repetição dos castiçais com o mesmo tempo não funciona. Mas visualmente, a repetibilidade está lá. Então eu pensei...
Você precisa transformar a TZVR passando da discreção do tempo astronômico para a outra essência do tempo - a mudança de preço.
Olhe novamente para o primeiro ponto que apontei acima.
visualmente há mais "jogos mentais" por vir, você já tentou analisar especificamente? contagem de barras, valores de desvio ....
Tentei analisá-la por ZZ, tudo o que vi foi que as tendências têm repetibilidade, mas apenas a presença de tendências, mas nem os intervalos de tempo nem a duração dos raios de ZZ têm repetibilidade definida, enquanto eu investigo os ângulos ZZ - posso dizer claramente que a regra realmente funciona nos dados históricos: os comerciantes estão mais dispostos a vender do que a comprar, os ângulos ZZ dos topos inferiores são estatisticamente mais nítidos do que os dos topos superiores
Você precisa transformar a TZVR passando da discreção do tempo astronômico para a outra essência do tempo - a mudança de preço.
Olhe novamente para o primeiro ponto que apontei acima.
Obrigado pelo link, deu uma olhada. Basicamente, há vários métodos para transformações não lineares. Fiz experiências com barras sintéticas e Renko. Não acho que eles ajudarão muito neste caso. Por exemplo, uma longa cauda em uma das barras distorcerá o gráfico não linear além do reconhecimento, depois do que não pode ser comparada a nada mais.
Posso dizer inequivocamente que a regra realmente funciona em dados históricos: os comerciantes estão mais dispostos a vender do que a comprar, os ângulos ZZ dos topos inferiores são estatisticamente mais acentuados do que os ângulos ZZ dos topos superiores
Isso simplesmente não pode ser verdade. Aparentemente, seu modelo não é responsável por nenhum fator. As encostas devem ser simétricas.
como você acha que os cantos da ZZ representam uma mudança no preço?
Os dados de origem são carrapatos: preços de compra e venda com volumes correspondentes + hora de sua chegada. Nada mais. O que ele tem a ver com o filtro OHLC com discrição baseada no tempo astronômico, que foi inventado há muito tempo, não é claro. Também é estranho fazer estudos de TzVR com base neste filtro (em particular, pelos ângulos ZZ).
Tentei analisar por ZZ, tudo o que vi foi que as tendências têm repetibilidade, mas apenas a presença de tendências, mas nem os intervalos de tempo nem a duração dos raios ZZ têm repetibilidade inequívoca, enquanto examino os ângulos ZZ - posso dizer claramente que a regra realmente funciona nos dados históricos: os comerciantes estão mais dispostos a vender do que a comprar, ângulos ZZ de picos mais baixos estatisticamente mais acentuados do que os de picos mais altos
logicamente - se alguém comprou, então alguém vendeu, se há tendências, então a quantidade vendida não é igual à quantidade comprada.....
aqui está a descarga dos cantos de ZZ por ~10 anos em H1, usando a fórmula:segmento y = kx+b ---> para ZZ k = (preço1-preço0)/(bar1-bar0)/Ponto
k para os cantos inferiores do WP:
k para os cantos das costas para cima:
Posso sugerir o seguinte: digite um tempo não linear para um dos gráficos, por exemplo, sob a forma de uma função de tabela linear por segmentos, dínamo dos segmentos e seus parâmetros de "rampa". Em seguida, maximizar o coeficiente de correlação dos dois gráficos usando qualquer método numérico disponível e selecionando os parâmetros de segmento apropriados. É demorado, mas vai funcionar.
Não há necessidade de inventar nada.
Usar o empenamento dinâmico do tempo.
Você não precisa inventar nada.
Usar o empenamento dinâmico do tempo.
Obrigado! Eu o li, parece promissor.