Analisar as características ESTATÍSTICAS mais importantes do padrão e escolher um método de negociação sobre ele. - página 7

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FOREX - Tendências, Previsões e Conseqüências 2015

-Aleks-, 2015.06.21 12:29

Tomar a Ordem do Serviço Federal de Mercados Financeiros da Rússia de 03.04.2012 № 12 21/pz
"Sobre a aprovação do Programa de Exame de Qualificação Especializada para Especialistas em Mercados Financeiros na Administração de Fundos de Investimento, Fundos Mútuos e Fundos de Pensão Não Estatais (Exame da Quinta Série)".
Veja o "Capítulo Análise Técnica do Mercado Financeiro" e é óbvio porque a análise técnica funciona... bem, pelo menos o fato é que o banco central quer que ele funcione.

há um arquivo lá se você seguir o link na citação.
 
Vladimir :

Veja no código. O método é bastante simples. Definir o comprimento do padrão atual, encontrar padrões similares na história (por exemplo, usar correlação como distância entre padrões), prever o comportamento do preço no futuro a partir de padrões passados. Este é essencialmente o mesmo agrupamento, ou RBF, ou SVM, ou GRNN. Tudo depende de como medimos a distância em relação ao padrão atual. Leia sobre GRNN e Bayes. Ali, a teoria das previsões é descrita em termos de distribuições estatísticas. Escrito muito sobre o GRNN e os métodos de previsão acima, mas resume-se a uma fórmula simples:


a previsão é y = SUM y [k] * exp (-d [k] / 2s ^ 2) / SUM exp (-d [k] / 2s ^ 2)


onde y [k] é o k-ésimo padrão passado, d [k] é a distância do k-ésimo padrão até o atual. Se as distâncias tiverem uma distribuição gaussiana, então d [k] = (x - x [k]) ^ 2. Para uma distribuição arbitrária (super gaussiana), d [k] = | x - x [k] | ^ p, onde você escolhe p, dependendo se você quer dar mais peso aos vizinhos mais próximos (p grande), ou dar a quase todos os vizinhos o mesmo peso (p pequeno) que sob o socialismo. Para p = 0, temos o socialismo completo.

Depois de conhecer os vizinhos mais próximos e o GRNN, surgirá a seguinte questão óbvia. E como medir a distância entre o padrão atual e os padrões passados. Se você levar em conta as distorções ao longo do eixo do tempo. Aqui é onde o cão é enterrado.

talvez isso ajude https://en.wikipedia.org/wiki/Hellinger_distance

https://dl.acm.org/citation.cfm?id=1288866

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