Da teoria à prática - página 149
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O que me confunde é isto.
Feynman, é claro, foi um gênio. Então ele estava olhando para o movimento das partículas quânticas em intervalos uniformes de observação, e eu estou olhando para intervalos exponenciais... E ele estava olhando para o uniforme... Hmm...
Como minha querida filha e meu sogro estão me sacudindo pelos seios e exigem uma melhora imediata do meu TS para obter lucro, vou escrever brevemente.
Portanto, aqui está o algoritmo que eu inventei (ver tabela anexa para AUDCAD):
1. Recebendo citações em intervalos de tempo exponenciais.
Coluna A - preço Bid
Coluna B - Perguntar preço
Coluna C - preço (Ask+Bid)/2 - Estou trabalhando com ela, talvez eu esteja enganado.
Comentário: Trago o fluxo de citação para um processo Markov com pseudo-estados onde momentos integrais de uma variável aleatória podem ser ignorados e a equação do movimento é reduzida à equação do movimento de uma partícula quântica entre duas paredes. As paredes neste caso são os valores limite de dispersão de uma variável aleatória. 2.
2. vamos analisar os aumentos de preço Ask and Bid
As colunas D, E, F são incrementos para Bid, Ask e (Ask+Bid)/2 respectivamente
Trabalho com valores puros dos gradientes sem transformá-los de forma alguma.
3. Calcular os parâmetros estatísticos para a coluna F (ver Folha 1 na tabela). O mais importante é encontrar um volume de amostra para janela deslizante de observações
Este é um passo muito importante!!! Com base na desigualdade de Chebyshev, encontramos o tamanho da amostra necessária na qual os valores-limite da variância corresponderão ao nível de confiança da previsão.
4. Vamos voltar para a aba AUDCAD da mesa e ir para a linha 15625
Coluna M - Calcular o comprimento do percurso da partícula em nossa janela deslizante de observações = 15625 citações consecutivas.
Colunas N e O - Valores-limite da provável deflexão da partícula ("parede")
5. Passar para Folha2 da mesa
Copiei ali as colunas A, N, M, O a partir da linha 15625 da aba AUDCAD
6. Eu construo gráficos:
Gráfico superior - valores de preços reais (Ask+Bid)/2
Gráfico inferior - valores das colunas B, C e D - na verdade vemos o movimento de partículas entre as paredes (no canal dinâmico)
Um ponto muito importante
Calculei a dispersão (colunas C e D) da mesma forma em meu modelo. Mas eu tracei o canal contra a média móvel do SMA para a amostra 15625. A coluna B estava faltando.
Estava prestes a mudar para a WMA, onde o tempo seria usado como pesos.
Os resultados têm sido bastante satisfatórios - de 6 negócios - 4 positivos e 2 negativos com lucro total superior a 400 pips.
E neste momento crucial Warlock (Vizard_) conectou-se e realmente me disse com sua carta (à mão!!!): Idiota! Por que você está trabalhando com alguma média móvel? Você vê como a própria partícula se move (a soma dos incrementos ao longo do tempo de observação) - ela se move em relação a zero entre as paredes!!!
Agora eu calculo a coluna B e vejo a seguinte figura:
No gráfico inferior - movimento da partícula na janela de observação deslizante = 15625 com níveis de confiança limite = 99,5%
SOLUÇÃO ENGENHOSA!
É possível e necessário fazer previsões quando o preço vai além desses níveis de confiança
Ou você pode simplesmente - quando uma partícula deixa as bordas do canal na tabela inferior - abrir um negócio. Quando chegar a zero - feche-o, etc. Mas não vou impor minha opinião - cada um é livre para fazer seu próprio algoritmo de previsão.
Mas para ser honesto - não tenho certeza se o teria feito por minha própria inteligência - graças novamente àVizard.
Agora só preciso substituir o WMA deslizante em meu TS figurativamente falando com a coluna B, e alguém deve compreender tudo o que foi descrito acima, fazer perguntas, se necessário, e construir meu TS.
Ganhe dinheiro por conta própria! Pessoalmente não lamento e não preciso encontrar ambigüidade em minhas palavras.
Meu sogro finalmente ficou de forma violenta e obscena, o que me faz finalmente sentar e terminar o TS.
Eu me despeço, mas não me despeço. Eu estou sempre aqui e meio ausente - bem, você tem a idéia. O gato de Schrodinger, em uma palavra. :))))))))))))))))
https://yadi.sk/d/Q26c4qoS3RbJRnO que me confunde é isto.
Feynman, é claro, foi um gênio. Então ele estava olhando para o movimento das partículas quânticas em intervalos uniformes de observação, e eu estou olhando para intervalos exponenciais... E ele estava olhando para o uniforme... Hmm...
É fácil de explicar - você é apenas mais genial do que ele. Aqui neste fórum em geral um gênio senta um gênio e dirige um gênio, os ganhadores do Prêmio Nobel os deixam descansar).
Detendo e trabalhando desde as fronteiras do canal até o centro do canal - você chama isso de a solução mais engenhosa inventada na época do rei das ervilhas?)))
Só estou fazendo forex há três meses. Se este algoritmo tem sido usado com sucesso por muito tempo, fico feliz. Este é o fim do assunto.
Novamente sobre a aceitação exponencial de carrapatos.
Suponhamos que tenhamos construído uma seqüência na qual os intervalos em que os carrapatos são aceitos. Como sabemos que é a seqüência mais correta, vinda do nada.
Vamos compará-lo com outra seqüência semelhante; eles não têm vantagens um sobre o outro.
Portanto, temos várias variantes paralelas de evolução das citações. Todos eles são iguais, nenhum deles é preferível.
Então será estatisticamente correto fazer uma média das leituras de todas elas.
Bem, não todos, mas uma quantidade estatisticamente significativa, por exemplo, 100.
A probabilidade de que pelo menos um deles tenha um atraso de 11 segundos (que é a duração máxima do atraso no método de aceitação exponencial de carrapatos proposto por Alexander),
isto significa que cada carrapato que temos que esperar 11 segundos até que esta leitura possa ser calculada como média.
Portanto, o processo é potencialmente incompleto até 11 segundos após o tempo atual, e assim por diante a cada segundo.
A decisão não pode ser tomada com base nos dados atuais, o cálculo está incompleto e será possível após 11 segundos, e os dados que virão após 1 segundo só poderão ser julgados após 12 segundos.
Assim, estamos em um interminável período de espera para que o cálculo seja concluído.
Ou, para dizer de outra forma, estamos trabalhando com os dados de 11 segundos passados. Isto é para carrapatos.
Se aplicarmos o mesmo método às atas, então poderemos decidir a situação atual após 11 minutos.
Se for um relógio, decidimos em 11 horas.
Espero que você entenda a idéia. Mesmo o Mach fica meio período atrasado, e o método exponencial ainda não tem uma média; já implica em um atraso.
Vou responder imediatamente que não estamos calculando a média de nada. Se não fazemos leituras médias, então trabalhamos com apenas uma variante de espaço multivariado, e não é o fato de que esta ruptura em particular é a melhor. Temos um sinal neste espaço e nenhum sinal no outro. E qual é o melhor sinal?
Em I&C existem conceitos de confiança nas leituras, as medições são feitas com três sensores, duas leituras (ou mais) de três são consideradas corretas, se todos os três mostram valores diferentes então todos os sensores são verificados (tal leitura não pode ser confiável).
Nikolai, alguns sabichões aqui estão dizendo que este método é um absurdo e é conhecido há 100 anos. Você sabe se ele é chamado de indicador ou conselheiro?
Quanto ao tempo, é uma questão de princípio, e nunca me cansarei de repeti-lo.
Na minha opinião - trabalhar com carrapatos indiscriminadamente é o pior erro na análise de séries temporais. A própria noção de tempo é perdida; para uma mesma quantidade de carrapatos em diferentes estágios você tem um tempo diferente e vice-versa. É um perfeito disparate e, como consequência, o empobrecimento e a vergonha do indivíduo.
Isto nos deixa com dois caminhos:
1. Para ler dados em intervalos de tempo iguais, e tomar o valor de uma chegada garantida da cotação como um tempo discreto.
2. Em intervalos exponenciais - leia sobre a redução de um processo não Markoviano para um Markoviano. Este é exatamente o truque para fazer tudo.
Novamente sobre a aceitação exponencial de carrapatos.
Suponhamos que tenhamos construído uma seqüência na qual os intervalos em que os carrapatos são aceitos.
....
Parece-me que falta uma nuança muito interessante em toda esta história de carrapatos.
Declaramos que uma das principais vantagens da abordagem proposta, é a aceitação dos tiques em intervalos exponencialmente crescentes.
A vantagem desta abordagem é clara para todos: na amostra "mais densa" estão os últimos carrapatos em comparação com aqueles removidos no tempo.
Mas na prática?
Suponha que pegamos carrapatos 1, 3, 7, 15 ..... Calculamos estatísticas e outras coisas, em particular, traçamos os incrementos com o canal de suposta variância.
Um novo tique vem aí. Fazemos um novo cálculo? A cada carrapato recalculamos? Aquele tick que era o número 1 tornou-se o tick número 2 e não foi incluído na amostra. É bastante óbvio, que ABSOLUTAMENTE serão feitas novas amostras de carrapatos, pois o número de carrapatos em dois expoentes, que diferem por um turno, será diferente, ou seja, todos os carrapatos são novos! A que se refere então a figura apresentada? Acontece que os números que nos são apresentados existem exatamente um tique!
É possível verificar uma estratégia na qual o cálculo existe exatamente um tique!
Sim, você pode, mas nem uma palavra sobre isso do autor.
2. Através de lacunas exponenciais - leia sobre a redução de um processo não Markoviano para um Markoviano. Este é exatamente o truque pelo qual tudo é feito.