基于艾略特波浪理论的交易策略 - 页 265

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<br / translate="no"> 别难过，如果模型中有哪怕一个方程式，肯定会有一个类似物，而且很可能不止一个 :)


我努力让自己变得坚强。:о)


如果我们把提到的对象分为统计学、现象学和微观，在我看来，前者是最不适合进化的设计，因为它们完全是基于过去。后者可能是最多的。我最后的帖子只是...这种模式的梦想。:)

我也花了很多时间收集类似的统计数据，但后来我得出的结论是，用它来构建策略本质上是对历史的拟合，即使它比在测试器中使用参数更正确。然而，这并不意味着它完全没有用处。


不应允许哲学接近实践。例如，为什么不能把一个微观的物体看成一个统计学的物体？而什么是现象学对象，我不知道，但我怀疑它们可以是任何对象，包括微观对象。虽然我不争论，因为我不明白。

我不同意收集统计数据的做法。如果你正确地设置问题，只是统计学最终给出了获得系统可能演化的经验法则的可能性。
 
不应允许哲学接近实践。这就是为什么，比如说，人们不能把一个微观的物体看成是一个统计学的物体？而什么是现象学对象，我不知道，但我怀疑它们可以是任何对象，包括微观的。但我没有争论，因为我不明白。

有一种理论的分类。微观是指根据自己对第一原理的理解写下方程式（然后将数据与这一理论进行拟合：）。现象学是指选择了一些足够普遍的方程，确定了参数值，在这些参数值下，它可以令人满意地描述数据，并指出：谁在乎那里真正发生了什么。统计学是指根本没有专门为数据选择方程，而只是假设一切又将一如既往。这些不是正统的定义，而是我自己的自由解释 :)
我不同意关于收集统计数据的说法。如果你把任务做对了，最终提供系统可能演化的经验法则的是统计数据。
我同意在定义模型参数的意义上。或者说它们的初始值，至少是这样。
 
<br / translate="no"> 有一种类型的理论分类。微观是指根据自己对第一原理的理解来写方程（然后将数据与该理论进行拟合：）。现象学是当人们选择了一些足够普遍的方程，定义了参数值，在这些参数值下，它可以令人满意地描述数据，并宣布：谁在乎那里真正发生了什么。统计学是指根本没有专门为数据选择方程，而是简单地假设一切又会一如既往。这些不是正统的定义，而是我自己的自由解释 :)


看上去很清楚，但不知为何很滑溜。:о)
 
这很有意思。

例如，如果我们试图尽可能全面地模拟欧元/美元货币对 的价格形成过程，会怎么样？让我们拿一个真实的tick历史，例如一年的时间，用已知的方式计算出一系列第一次差分的所有AR模型 系数p 阶：
X[i]=SUM(a[k]*X[i-k])+s，其中k 从1到p，通过拟合适当的随机项s 构建我们的tick系列，与真实系列的积分特征（IC）如残留分布函数（在所有时间滞后！）相吻合。)和它们的相关图。这已经完成。相应的集成电路 令人满意地重合，我们可以说，没有办法区分哪里是真实的蜱虫系列，哪里是人造的（好吧，几乎不可能）。建模的结果可以在图片上看到：



出现了一个有趣的问题。问题是，残差模型系列不属于自然数类，必须事先进行四舍五入（毕竟点总是整数），并且只使用那些>1的项。 这相当于对初始模型系列影响一个过滤器，只通过整数值，拒绝所有其他的（许多其他东西），包括振幅小于1点的有趣数字。如果像我一样，你事先喝了一杯好啤酒，那么就不难猜到，告密者以指标的形式送出的是已经用完的、因此是无用的材料，而最有趣、最美味的东西就在传播范围内，我们--最终用户无法得到。但有人用这种东西进行交易。你怎么看？
 
到新创公司
<br / translate="no"> 这很有意思。
如果我们尝试尽可能全面地模拟定价过程，例如欧元/美元对，会怎样？
....


你好，谢尔盖。这是一个有趣的想法，只是我不明白 "为什么？"。而且你真的确定你现在知道价格是如何形成的吗？
 
嗨，谢尔盖!
你在做什么？- 仁科H型战略正在慢慢获得账户的统计数据，同时代码也在进行微调。所有可以计算的--都计算了，所以只剩下喝啤酒，和在论坛上种植的想法，希望能得到回应。
 
嘿，谢尔盖！ <br / translate="no"> 怎么办？- Renco H-strategy正在慢慢获得账户上的统计数据，同时，代码正在被打磨...一切可以计算的东西都被计算出来了，所以我们要做的就是喝啤酒，在论坛上发表一些想法，希望得到相应的反应。


没错，现在我也要完成工作，去喝啤酒。统计数据没有收集全，实验必须设置主管。而这可以在喝完啤酒后进行。顺便说一下，你写道你 "放弃 "了结构，而你现在的策略提供了更多的机会来赚钱。虽然我可能又弄错了。:о)))
 
2中子:
我不知道实际情况，但我希望嘀嗒声是对一定数量的真实交易进行平均化的结果。从这个意义上说，当然应该有一个分量级的峰值部分。但如果它能做得更多，而不是抓住这些非常的点，我将感到惊讶。当然，我还没有看到这些数字，任何事情都可能发生。
是否可以给出更多关于随机成员s类型的细节？至少是啤酒的种类 :)
 
回报几乎相同，但就预计算要求而言，Renco-Kagi明显更容易。此外，这种策略使得在价差发生变化时很容易切换到新的模式。而软件的实施就像在人行道上的两个手指 :-)例如，Renko只是一个正确方向的追踪止损。更不用说嘉义了，这就更简单了。
原来是这样的："一切都精彩地简单！"。
 
嗨，中子!

实际上，四舍五入会导致测量正负七个点的报价出现白噪声。
在这里做了计算结果

http://forum.fxclub.org/showthread.php?p=717988&posted=1#post717988

在做过类似计算的帖子中，也可以找到差不多的内容。

其实你问这样的问题很奇怪，因为你可以用你的模型来计算模型系列中的白噪声对预测的影响有多大，还是我理解错了？
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