Da teoria à prática - página 607
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é que minha solução para o tema do ramo ainda é a melhor.
mas os peixes não estão lá e nunca estarão.
Há peixe, mas não aqui. E eu até temia a princípio que o A_K encontrasse e sujasse as manchas de peixe. As primeiras 10 páginas)). Acontece que ele não vai).
Sem dúvida, a melhor opção é usar a quantificação por carrapato, pois ela é primária.
Também não estou de acordo com isso.
Houve a pesquisa mais fundamental sobre os intervalos de carrapatos feita pelo Doc (onde ele está agora?? aparentemente tendo lido este tópico, agora ele está apenas trabalhando como zelador...) e Nova:
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Da Teoria à Prática
Dr. Trader, 2018.03.27 23:15
Eu e Novaja fizemos uma pequena pesquisa.
Os bilhetes chegam ao terminal em alguns intervalos aleatórios. Alexander escreveu que é importante descobrir o que é esta distribuição. Tirei o histórico do tick do mt5, para poder trabalhar com precisão de milissegundos.
A distribuição das pausas entre os carrapatos em si é assim
"Aproximadamente" é porque o gráfico é a média. O preenchimento distorce o tempo real dos carrapatos. Ou os arredonda até ~10 milissegundos, ou muda ciclicamente sua taxa de geração. Antes de fazer a média, este gráfico (janela de 0-100ms) se parece com o seguinte
Eu vi estes mesmos picos nos gráficos de Alexander, agora é mais claro de onde eles estão vindo.
Como resultado, verificou-se que o gráfico de freqüência média pode ser descrito usando a soma das distribuições Gama e Cauchy. O primeiro parmetro de distribuição gama para alguns negócios pode ser selecionado como um número inteiro e a distribuição gama torna-se seu caso especial - a distribuição Erlang.
Este é um gráfico de outro negócio:
linha preta - distribuição como é recebida do histórico do tick
vermelho - médio
o roxo é o obtido de acordo com a fórmula gama+coshi.
Não parece perfeito, mas também parece bom em uma escala logarítmica, e a parte superior e a cauda geralmente coincidem.
A cauda da distribuição coincide bem com dezenas de segundos
A fórmula:
gamma(4e+00, 2.8e+01) * 5e-01 + cauchy(0e+00, 7.37e+02) * 2e+00 * 5e-01
Esta é uma fórmula específica do revendedor, todos têm parâmetros e coeficientes ligeiramente diferentes.
Em geral, a função é algo parecido com isto
function(k, Θ, γ, c){
gamma(k, Θ) * c + cauchy(x0=0, γ) * 2 * (1-c)
}
O parâmetro c é de 0 a 1
Portanto, este Cauchy da distribuição gama tem que ser "peneirado" sem rodeios.
O resultado é um perfeito fluxo de carrapato esparso.
Também não estou de acordo com isso.
Houve um estudo muito fundamental sobre os intervalos de tick pelo Doc (onde ele está agora?? aparentemente, tendo lido este fio, agora trabalha como zelador...) e Nova:
Portanto, este Cauchy da distribuição gama tem que ser "peneirado" sem rodeios.
O resultado é um perfeito fluxo de carrapato esparso.
Tente pensar no fato de que os eventos de movimentação de preços - carrapatos na maioria das vezes não são sincronizados no tempo.
As decisões para fazer negócios são tomadas fora de sincronia.
E você e os pesquisadores acima sempre têm tempo no eixo horizontal.
E o tempo, se o entendermos como uma ordem medida de eventos, em intervalos de carrapatos é quase sempre não-linear.
Portanto, todas as suas estatísticas anexadas à escala de tempo linear são coxo em ambas as pernas.
Mas nos intervalos de um dia ou mais, as estatísticas provavelmente darão resultados, porque há um ritmo lá: a mudança de dia, o horário de abertura do mercado, o horário típico de divulgação de notícias.
Descubra como medir a dimensão horizontal e você ficará feliz.
:-)
que tenho a melhor solução para o tema do ramo de qualquer forma
mas ainda assim não o fará feliz.
Atrasado.
Atrasado.
não
apenas o último tick é analisado, nem mesmo um indicador é necessário
e ainda a cargaNos intervalos de um dia ou mais, as estatísticas provavelmente darão resultados, porque há um ritmo lá: mudança de dia, hora de abertura do mercado, hora típica de divulgação de notícias.
Descubra como medir a dimensão horizontal e você ficará feliz.
:-)
Então estamos falando de uma dimensão de janela de tempo em movimento?
Bas certeza de que é um dia. O mais provável é que seja, porque o fluxo de citações de carrapatos, neste caso, é quase Poisson.
Ou você está falando em jogar o tempo todo fora e ter algo mais horizontalmente?
Talvez sim...
Francamente, estou confuso com a noção de uma janela de tempo deslizante no mercado.
Von Koldun, por exemplo, leva citações e tempo e, de alguma forma, recebe uma série quase estacionária de algo. Ele não precisa de nenhuma janela. Ele simplesmente coloca esta série artificial na rede neural e reabastece seus bolsos.
E o tempo, se você o entender como uma ordem medida de eventos, é quase sempre não linear em intervalos da ordem dos carrapatos.
Portanto, todas as suas estatísticas vinculadas a uma linha de tempo linear são coxo em ambas as pernas.
Pense em algo para medir a dimensão horizontal e você ficará feliz.
Ofereci a Alexander 100 páginas atrás e 200 páginas atrás, e barras de igual formato, e barras de igual formato e altura, e até mesmo preço "caminho" igual, mas ele não ouviu nada)
ele não vai ouvir agora)
e o físico também confunde "tamanho" e "dimensão" )por que você está fazendo isso? havia alguma intriga na linha ))))
se o gsb estiver contornando o preço.
ok
mais informações
entrar compra, o preço reage para baixo
ou vice versa
entramos na venda, a reação de preço é alta
esta fé sem fim nas teorias da conspiração.
Eu discordo fundamentalmente deste ponto.
Não existe um modelo de movimento browniano no mercado, onde as colisões de partículas são infinitamente freqüentes e os intervalos de tempo são distribuídos de acordo com uma lei exponencial. Neste caso, é legítimo utilizar uma escala de tempo uniforme.
No mercado não há uma escala de tempo uniforme - há fluxos de Erlang de diferentes pedidos. Mas, muitas pessoas não entendem isso e nunca entenderão. O resultado é bolsos rasgados e vazios.
Você aprendeu que há fluxos erlang no mercado. o resultado é bolsos rasgados.