Rastgele Akış Teorisi ve FOREX - sayfa 13
Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Hızdan ve ayrıca fiyatın ivmesinden bahsetmenin mümkün olduğundan şüpheliyim... en azından uçağın hızı ve ivmesi hakkında olduğu gibi.
Hız ve ivmenin farklı olduğuna katılıyorum. Ama onlar burada ve oradalar. Bu yaklaşım, tahmin etmeyi mümkün kılar.
Ancak daha sonra portföy testi sorunu tam yüksekliğine yükselecek - görev tekrar uçsuz bucaksız bir noktaya kadar büyüyecek :-(.
"Hızı bir açıdan tahmin etme" makalenizden:
Д(t),V(t),a(t) – детерминированные составляющие соответственно дальности, скорости и ускорения;
DV(t), Da(t) hız ve ivmenin dalgalanma bileşenleridir;
İşte açık basından bir makale (ekte), makalenin sonunda araştırmamız hakkında söyleniyor. Ve hava nesnelerinin (VO) gerçek TDCH'sinin (Doppler frekans yörüngeleri) ACF'si verilir (Doppler frekansı hız ile doğru orantılıdır), bkz. 9. Bunları görsel olarak yayınladığım ACF ile karşılaştırın ( 'Rastgele akışlar ve FOREX teorisi' veya burada 'Rastgele akışlar ve FOREX teorisi' ). Bu eğriyi görünce gözlerime inanamadım, 20 kere kontrol ettim (ACF'yi farklı şekillerde kurdum şimdi 3. şekilde kontrol ettim hata yok.)
Alfa, beta ve sigma, sadece ACF biçiminde ortaya konmuştur (bu denklemlere eklenir), bu 2. mertebenin atalet bağıdır. Fiziksel olarak salınımlarını belli bir seviye civarında gerçekleştirir, dışarıdan enerji verilmezse salınımlar söner. Bir dürtü gelirse, (salınım) yeni bir düzeye geçebilir ve yine salınımlar olacaktır.
Örnekleme derinliğini değiştirirseniz, çeşitli dalgalanmalar izlenecektir (hızlı, yavaş ve makale bunu söylüyor), yani. toplam hareket, deyim yerindeyse, farklı salınımlarla (alfa, beta, sigma) tüm bu salınımlardan oluşur. Hareketin çok boyutluluğu ve çok boyutluluğu.
Optimum işleme ile her salınım için kendi filtrenizin olması gerekir. Ama bu sonsuz sayıda Kalman filtresidir ;-(. Daha önce her birimiz için bir TS inşa etmek için daha fazla sanatın (kesme hesaplamalarının) bu sürecin farklı ayrıntılarını gerektirebileceğini yazmıştım. Bu yazıda farklı para birimlerinin ilişkisi), aralarında bir korelasyon var ve bu da modele konabilir, bu hareketi değerlendirip Forex enerjisini cebinize yönlendirin, hepsi değil, biraz tutam ve bu kadarı yeter :-).
Not (10) formülünden şüphelendim, yanlış bir şey var, bir şey uymuyor. Ve kitap aynı, yazım hatası gibi görünüyor. Tikhonov'a gittim ve bunun için gittim, ama fikirleri yaşıyor ve öğrencileri Kharisov, Yarlykov var, onları akademide yakalamak sadece zor, aşırı durumlarda Tver'deki Bogdanov'a gideceğim (bunun yazarı) makalesi, bu eserlerin danışmanı ve aynı zamanda tezim).
Alıntı süreci (ve hatta ilk farkı) için bu oldukça şüphelidir, çünkü sürecin kendisi ne durağan, ne de ergodik bir süreç gibi görünmektedir. İkinci:
Nerede normalliğimiz var Prival ?
1. Alıntılama süreci (ve hatta ilk farkı) için, sürecin kendisi durağan ya da ergodik bir süreç gibi görünmediğinden bu oldukça şüphelidir.
2. Normalliğimiz nerede, Prival ?
1. ACF Y-mu için oluşturulmuştur, yani "trend" mu=y(x)=a+b*x daha önce teklif sürecinden çıkarılmıştır.Bu nedenle, MU = const süreci (durağanlık koşullarından biri Bizim durumumuzda 0). Kalman için "eğilimi" belirlemek için herhangi bir sorun yoktur - bu, hızın deterministik bileşenidir. "Trend" kaldırıldıktan sonra kalan, hızın dalgalanma bileşenidir. Dalgalanma bileşeninin ergodik bir süreç olmadığı konusunda hemfikirim, ancak onun (sürecin) bir salınım bağlantısına karşılık geldiği alanlar var ve bence tarihte birçoğu olacak (buna düz denir). Uyumsuz alanlar var, bu yüzden filtreye başka bir model koymanız gerekiyor. İdeal olarak sonsuz olan çok sayıda SUCH filtresi olmalıdır. Fiziği anlattığımda, “Alıcıdaki düğmeyi nasıl çevirirsiniz, istasyona (trend) gelirsiniz ve onu tutarsınız. İstasyon gitmiş, düğmeyi haber çalana kadar çevirin, haber düzeldi, gitti tekrar, git onu aç. Şey, bunun gibi bir şey. formüllerde"
Bu, 10-100 milyar Kalman filtresinin paralel olarak çalıştığı anlamına gelir, her biri tırnak alır, tırnak akışı iç içe modele karşılık gelirse her şey yolunda demektir.Haber, trend, düz vb. Sinyal gitti (filtre çıkışındaki tutarsızlık eşiği aştı), düğmeyi çevirmeye devam edin ve kalan 99'dan (milyar-1) devam eden sürece en iyi uyan filtreyi arayın (içine yerleştirilmiş model).
Dikkatinizi çekmek istediğim tek şey, hiç kimsenin Kotelnikov teoremini iptal etmediğidir, eğer teklifler dakikada 1 kez alınırsa (dakika olarak çalışıyoruz), o zaman araştırma için bize sunulan süreçlerin en az bir süresi vardır. 2 dakika, pratikte örnekleme hızının maksimum frekansın 5-8 katı olması daha iyidir. TS'nin çalışmalarını haberlere göre tasarlarsanız (yönlendirirseniz), o zaman kenelere geçmeniz gerekir.
2. Normallik mümkündür ve "doğrusal yatay uçuş" dendiği durumu dikkatlice okuyunuz, bu MOJ = const anlamına gelir ve bu zaman aralığında hangi bölümü alırsak alalım değişmez. Alıntılarda böyle bir site bulun ve bakın (MOJ=const ile bir saat içinde +-1 pip). Neyse Allah bu siteyi nasip etsin :-) Makalede araştırmanın özüyle alakası olmayan fazladan bir ibare.
Ve genel olarak, parmaklar hiçbir güce zarar vermez :-) kulaklıkları takın.
MQL'de Kolman filtresi yapmak gerekiyor, MathCad'de şöyle görünüyor
"T", "-1" endeksleri - aktarma işlemleri, ters matrisin hesaplanması. Bütün bunlar matrislerdir (diziler) ve matris cebirine göre programlamak gerekir http://alglib.sources.ru/matrixops/
C'de kod parçaları var ama kontrol etmeniz gerekiyor. Matkad'da her şey çalışıyor.
Rosh , sana yazıyorum, bunu işyerinde yapmak mümkün mü bilmiyorum ama bu bir usta için değerli bir görev, belki boş zamanlarında. Amaç, maksimum hız ve hesaplama doğruluğu. Matris H tipi tamsayı (0 veya 1'den oluşur). Gerisi çift kişilik.
Ya da bununla başa çıkabilecek biri, sadece başını sallasın. Ayrıntılı bir adım adım talimat yazmaya çalışacağım (MQL'de programlama deneyimim var).
Bu, 10-100 milyar Kalman filtresinin paralel olarak çalıştığı anlamına gelir, her biri tırnak alır, tırnak akışı iç içe modele karşılık gelirse her şey yolunda demektir.Haber, trend, düz vb. Sinyal gitti (filtre çıkışındaki tutarsızlık eşiği aştı), düğmeyi çevirmeye devam edin ve kalan 99'dan (milyar-1) devam eden sürece en iyi uyan filtreyi arayın (içine yerleştirilmiş model).
Ticaretteki temel sorun, modelin az çok güvenilir bir şekilde tanınmasına kadar, devam etme ve yok olma olasılıklarının yaklaşık olarak aynı olmasıdır. Korkarım bu kural tüm 10-100 milyar Kalman filtreleri için geçerli olacak.
Bu, 10-100 milyar Kalman filtresinin paralel olarak çalıştığı anlamına gelir, her biri tırnak alır, tırnak akışı iç içe modele karşılık gelirse her şey yolunda demektir.Haber, trend, düz vb. Sinyal gitti (filtre çıkışındaki tutarsızlık eşiği aştı), düğmeyi çevirmeye devam edin ve kalan 99'dan (milyar-1) devam eden sürece en iyi uyan filtreyi arayın (içine yerleştirilmiş model).
Ticaretteki temel sorun, modelin az çok güvenilir bir şekilde tanınmasına kadar, devam etme ve yok olma olasılıklarının yaklaşık olarak aynı olmasıdır. Korkarım bu kural tüm 10-100 milyar Kalman filtreleri için geçerli olacak.
Bence bu çok sert bir ifade. Aslında modellerin yaşam beklentisi hakkında istatistik verecek bir çalışma yok. Ayrıca, model tanıma için gereken bilgi miktarı (=gecikme süresi) hakkında veri yoktur. Bu modelleri tanıtan ve kullananlar dahi bu tür çalışmaları yapmamayı ve yayınlamamayı tercih etmektedirler. Açıktır ki, eğer strateji pozitif bir mo'ya sahipse, o zaman modelin olasılıklar eşitlenmeden önce hala tanındığına inanılmaktadır.
Ve böyle stratejiler var, yaşıyorlar. Better'a'ya bakın. Uzman Danışmanı gerçekten benim benimkinde uygulamak istediğim şeyi yapıyor - pivot noktalarını tanıyor ve dalganın başlangıcında giriyor. Ve hem yukarı hem aşağı. Burada tahmin ve daha önce tanıma var.
Prival programıyla ilgili olarak şunu söyleyebilirim: ilginç, fikir orada, paralellik o kadar da uzak değil. Maalesef matematiği anlamadım, yapacak çok işim vardı ama geçiş matrisi sabit bir şey değilse, o zaman belki bir çözüm yolu vardır. Ancak yerleşim kısmı ile bu kadar kapsamlı bir şekilde gerekli olmayacaktı. Yalnızca doğrudan bir hesaplama işlemi 10-100 milyar filtrenin hesaplanmasını gerektiriyorsa, keneleri unutabilirsiniz. Ancak ters bir sorun da var, parametreleri bir şekilde değişen piyasa koşullarına göre ayarlamak gerekiyor.
Bu nedenle, kaynakları hem bellek açısından hem de hesaplama döngüsünün süresi açısından doğru bir şekilde tahmin etmek gerekir. Ve sonra 5-10 saatlik bir yerleşim döngüsü elde edebilirsiniz. O zaman haberler ne? Sadece ve oyun günlerinde veya haftalarda kalır. :-)
Uyarlanabilir bir F oluşturmak için seçenekler vardır, birkaç filtrenin paralel hesaplamaları, hesaplama maliyetleri açısından uyarlamayı aşarsa, bunlar değiştirilir. onlar. matris Ф(t, ACF, L) zamana, ACF parametrelerine ve L - bazı akış özelliklerine bağlıdır. Ancak bu zaten doğrusal olmayan filtreleme alanıdır. Şu an için lineer filtreleme çerçevesinde kalmak istiyorum. ACF istatistiklerini karakteristik alanlarda toplayın (sakin piyasa, oturum açılışları, haber bülteni , farklı parametrelere sahip birkaç trend, farklı parametrelere sahip birkaç daire) Dedikleri gibi, görmek için ipleri çekin. 10-16 filtre yeterli olur diye düşünüyorum, model ile uyumsuzluk, uyumsuzluk oluştuğunda karar vermek gerekir (piyasanın kritik noktası karar noktasıdır). Bu noktada Wald'un istatistiksel karar fonksiyonlarına geçin. Her nasılsa, tüm cevapları alana kadar sadece açık bir yol ve hedef var.
Evet, tanıma süresi hakkında, özelliklerin kalitesine ve model setine bağlıdır. Hatta anlık olabilir. Bir örnek (bir sette diyelim) bir boşlukla çalışmaktan sorumlu 2 filtre olacaktır. (1 yukarı 1 aşağı). Tüm model setinden seçim açık + işaret oldukça güçlü :-).