Феномены рынка - страница 22

Новый комментарий
 
paukas:
Стохастическое моделирование движения сыпучих сред.

Советник или индикатор на этой основе пробывал писать?
 
Знаете, к песку и пороху форекс как то слабое отношение имеет.
 
MetaDriver:

А я то как хотел..! :) Цельную программу накарябал щёб образумить. Видно не судьба. ;)

В следующий раз, выбирайте хорошую систему, а не эксел. А сравнивать отличие генераторов эксела и MathCAD сейчас просто нет времени.

Дописка: Вы ничего не опровергли, в том то и дело.

 
paukas:

Они устроили против вас заговор! Они повсюду!

Кстати, ТА у вас из-за них не работает. Вредители!

не льстите себе, ТА и у Вас не работает, магнат блин.

Стохастическое моделирование движения сыпучих сред.

Это вы имеете в виду движение крошек по бороде во время и после еды?

 

Вот как, как можно творчески работать в атмосфере травили и завистничества!!!

:о)))

 
Farnsworth:

Вот как, как можно творчески работать в атмосфере травили и завистничества!!!

:о)))


Вроде особой травли не заметил. Разобраться же надо. Понять.

А все ж по своему понимают.

 
Farnsworth:

Вот как, как можно творчески работать в атмосфере травили и завистничества!!!

:о)))

Безобразие! Это всё магнаты и наймиты.
 
Vinin:


Вроде особой травли не заметил. Разобраться же надо. Понять.

А все ж по своему понимают.

коллеги, это же шутка была, очень старая. Я же там рожиц наставил.
 
До более серьезной «фрактальной» математики в изучении «толстых хвостов», надеюсь, дойдем. Потребуется еще, какое-то время, а сейчас выкладываю околонаучное исследование, которое навело на некоторые мысли.
Предположения о модели.
Есть основания предположить, что в котирах сидит несколько процессов, которые и хочу найти. Основной, «несущий процесс» предположительно некий повышающий/понижающий тренд, который по какому-то стохастическому алгоритму прерывает другой процесс (или процессы). Идея простая для начала, - убрать те приращения, которые теоретически относятся к «толстым хвостам» (или к каким-то другим подпроцессам) и посмотреть на то, что получиться. Первый, самый простой способ классификации, «отфильтровать» все то, что сидит внутри +/- LAMBDA
Приращения Open(n)- Open(n-1), M15, EURUSD:
От 0.0001 с шагом 0.0001 до 0.025 перебираю LAMBDA, оставляю только те приращения, которые попали в конкретный канал +/- LAMBDA, суммирую, и определяю коэффициент детерминации линейной регрессии для каждой LAMBDA. Да, понятно, что будут пропуски (считаю их нулями), но сейчас просто хочу посмотреть на сам процесс.
Коэффициент детерминации (КД)/ LAMBDA
Напомню, КД, если совсем просто - это некий процент, показывающий, какое количество данных объясняет модель. Максимум (0.97) достигается для LAMBDA= 0.0006
Можно сложить отфильтрованные приращения, получаем два процесса:
Величина 0.0006 немного меньше СКО процесса приращений. Для сравнения, можно посмотреть второй локальный экстремум, с величиной LAMBDA 0.0023 (около 3 СКО):
Такие «тренды» можно выделить на всех котирах, причем, некоторые (и их больше всего) – повышательные, а некоторые понижательные. Понятно, что этот способ околонаучный, но с другой стороны это дало некие идеи, альтернативного представления систем со случайной структурой.

 
Farnsworth:
Приращения Open(n)- Open(n-1), M15, EURUSD

одно не пойму, почему нужно анализировать Openы?, тренды то рисуются по хай и лоу, вот теория Доу:

ну а опены и клоузы бывают искусственно на закрытие бара опускаются или приподнимаются, иногда кажется что на закрытие бара "идет игра перерисуй цвет свечи"

1...151617181920212223242526272829...75
Новый комментарий