Торговля в канале. Как отсеять ложные касания.

по времени суток

доверительные интервалы у границ канала.

разве это фильтр? Это просто нечёткость сигнала...

Как это не фильтр ?. Количество сигналов (ложных,истинных) уменьшиться (отфильтруется), пока будем находиться в доверительной зоне у границе канала, принять решение не можем, пробой это или отскок.

Вот я и говорю, что это не фильтр. А то, что Вы называете доверительным интервалом, я называю погрешностью прорисовки границы канала. Эта погрешность всего лишь влияет на чёткость опознавания сигнала. Либо он есть, либо его нет.

Неа, Prival. Ты все еще мыслишь в категориях нормальности, которой тут нет. Забудь о ней - либо преобразуй данные в гауссовы и потом строй свои доверительные - тем более для таких тонких штучек, как касание.

Доверительный интервал имеет смысл строить только для величин, распределение которых - не толстохвостое. Он только тогда имеет реальный смысл. А для толстохвостых от него никакого толку: попробуй построить его для величины с p.d.f. f(x) = 1/(x^4+1) (я ее не нормализовал к единице, но суть от этого не меняется). Это как раз распределение, похожее на Парето и на реальную ситуацию на рынкете. И твоя теорема о том, что три сигмы для любого распределения покрывают не менее 0.9, тут не поможет. Бери хоть пять сигм - все равно аутлаеров будет слишком много.

Надежды на появление гауссовости на эквиобъемных барах потерпели фиаско. Значит, надо пробовать что-то еще.

Хорошо в ваших терминах это не четкость прорисовки канала. Суть таже помойму. Этот фильтр (нечеткость границы) понятна. А вот за фильтр по времени поясни ?

Причем тут нормальность это работает для любого ЗР, главное что бы было MOЖ и СКО. Работает и для этого ЗР что ты привел. Да и это не моя теорема, я не настолько крут. Это следствие теоремы Чебышева

Что такое аутлаер ?

Нет, не та же. Доверительный интервал или не чёткость канала влияют на формирование сигнала. Либо сигнал появится, либо его не будет. Это настройка чувствительности сигнальной подсистемы. А вот когда сигнал уже есть, вот только тогда вступает в работу фильтр, который даст своё резюме: истинный сигнал или ложный.

Если сигнал поступил в интервале от 10:00 до 14:00, то он истинный. В другое время - ложный. Интервал я привёл только в качестве примера.

Ну ладно, ладно, пусть не твоя теорема, - ты ж понимаешь, о чем я говорил. А вообще я тоже раньше по наивности думал, что м.о. и с.к.о. годятся для описания любых распределений. Ну да, формально годятся, но толк далеко не всегда есть. Для гауссова - супер: три сигмы - это 0.997 и все тип-топ. Для реального - обломитесь, Господин Любитель Гауссовости...

Вот тебе табличка. Посмотри на нее и попробуй сделать выводы (это returns для EURUSD H4 за 6 лет):

Модуль отклонения больше, чем…	Нормальная гипотеза, %	Реальная статистика, %	Отношение частот «реальная»/«нормальная»
2σ	4.55	9.28	2.04
3σ	0.270	1.65	6.11
4σ	0.00634	0.7	110
5σ	0.0000574	0.2	3480
6σ	0.0000002	0.086	430000

Обрати внимание на последнюю строку: это отклонения более шести сигм, которые по гауссовой гипотезе на истории 9300 баров почти невероятны. А в реальности их аж 8 штук!

P.S. Аутлаер (outlier) - это, грубо говоря, наблюдение, выходящее за пределы доверительного интервала.