Обсуждение статьи "Комбинаторика и теория вероятностей для трейдинга (Часть IV): Логика Бернулли" - страница 2

 
Alexandr Plys #:


"Интересно что при рассмотрении отдельного состояния или просто шага, то мы получим хаос скорее всего ..."
- вот тут надо остановиться.

Хаос или турбулентность на рынке происходит очень редко раз 5-7 лет и выражается она в резком бегстве или наплыву,
что влияет на бурный рост, который потом резко сдувается, или на паническое падение стоимости финансового инструмента.
Поэтому можно рассматривать даже просто и без ценовых Паттернов, коих великое множество, и, которые далеко не всегда дают направление, которое от них ожидают.
Не правда ли, Евгений? 

Естественно, все именно так. В понимании трейдера паттерн это - какая-то ценовая картинка, но паттерн это гораздо больше чем ценовая картинка. Паттерн это цепочка состояний. Состояния могут выражаться как в визуальных аспектах так и просто в векторе каких-то параметров, которые невозможно визуально определить. Просто человеку проще визуально видеть что-то, но а что делать если паттерн многомерный и его можно изобразить только в многомерном пространстве? Паттерн это цепочка состояний, где каждое состояние может характеризоваться любым набором абсолютно любых как скалярных так и комплексных величин,  ив данной связи не обязательно рассматривать именно цену, можно рассматривать и кривую Mjving Average и все что хотите... главное эти данные уметь обработать и составить статистику, а можно виртуальный баланс виртуального бектеста рассматривать с тем же успехом, а можно линию его эквивти и тд итп... вариаций плюс бесконечность и налюбой можно получить статистику и сделать усиленную выжимку.

 
Dmitry Fedoseev #:

Если быть точным, то выпадением ребро таки подразумевается выпадение на грань, соединяющую плоскость орла и плоскость решки. Так что, появляется еще вариант - настоящее выпадение на ребро, когда монетка стоит чуть-чуть с наклоном.

Конечно, ребра тоже разные могут быть, с наклоном влево или вправо, с наклоном на один диапазон градусов или на другой. Каждое состояние можно дробить до посинения, тогда получится найти более точные модели паттернов, или даже те паттерны которых не существует в классическом трейдерском представлении, но они будут гораздо эффективнее классических. Единственное при составлении таких состояний нужно обязательно требовать полноты группы. То есть эти состояния должны быть несовместными событиями одного пространства событий и образовывать полную группу, то есть их суммарная вероятность должна быть равна единице обязательно. Эти события должны быть несовместными. Если эти условия соблюдены тогда можно строить комбинации цепочек из этих состояний, что и есть паттерны.

 
Evgeniy Ilin #:

Конечно, ребра тоже разные могут быть, с наклоном влево или вправо, с наклоном на один диапазон градусов или на другой. Каждое состояние можно дробить до посинения, тогда получится найти более точные модели паттернов, или даже те паттерны которых не существует в классическом трейдерском представлении, но они будут гораздо эффективнее классических. Единственное при составлении таких состояний нужно обязательно требовать полноты группы. То есть эти состояния должны быть несовместными событиями одного пространства событий и образовывать полную группу, то есть их суммарная вероятность должна быть равна единице обязательно. Эти события должны быть несовместными. Если эти условия соблюдены тогда можно строить комбинации цепочек из этих состояний, что и есть паттерны.

С наклоном только один вариант, когда центр массы проецируется ровно в точку опоры. В остальных случаях нет устойчивости.

 
Evgeniy Ilin #:

Для человеческого глаза только 3 измерения доступны, поэтому более сложные системы невозможно будет изобразить графически. Но нужно понимать, что многомерные функции такие же функциональные, как и другие.

Жень но для этого существуют методы снижения размерности - PCA , t-sne. umap итп..

вот первая попавшаяся статья

Потрясающе красиво: как отобразить десятки признаков в данных
Потрясающе красиво: как отобразить десятки признаков в данных
  • 2021.09.28
  • habr.com
Пробуем алгоритм UMAP урожая 2018 — пакет Python для впечатляющих визуализаций и кластеризации данных. Статья напомнит об этой прекрасной альтернативе t-SNE или PCA и поможет с визуализацией на флагманском курсе Data Science.