Спектры ERUUSD - это доказательство нестационарности? - страница 11
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Устойчивых частот нет, конечно. Но разве это важно?
Конечно важно, иначе бы люди не привлекали различные оптимизирующие приемы для своих ТС, на которые они расчитывают получить в данный момент прибыль. То есть нет никакой гарантии получения какой-то запланированной прибыли, это тоже утопия. То есть по сути, все эти паммы с сумасшедшими цифрами прибыли так же лишь случайность, удача, если хотите. Но все же, это не исключает профитности ТС, если зарабатывать мало и стабильно. По сути это выражается в выдерживании огромных просадок, в случае срабатывания стопа из-за которых, в целом депо сохранит возможность к росту в будущем, когда изменившиеся условия на рынке, не заставят депо звать на помощь самого верного его друга коляна.
faa1947
Спасибо. Буду посмотреть.
Вот здесь почитайте.
Если других идей по обнаружению события(те что считать отправной точкой что событие произошло) нет, то можно взять по зигзагу например.
Искать спектр пока не установится новый экстремум зигзага, параметры можно подобрать через тестер.
Раз новый экстремум установлен значит новое окно и новый поиск. Ведь спектр плывёт так че цеплятся за тот который уже отменён.
Перед поиском спектра рекомендую отнять от котировок лин.регресию с темже окном от экстремума до нуля.
тогда обойдёте теорему Котельникова-Найквиста.(спасибо Prival-у вышколил.)
Спасибо за ссылку. Ругань LProgrammerа с Привалом или Привала с LProgrammerом (оба - в основном неподелу) прочитал с большим интересом.
Но вот только я не понял чему такому "Привал- вышколил" и каким образом можно обойти теорему Котельникова-Найквиста.
Не могли бы вы пояснить поподробней?
Кстати, теорема Котельникова имеет отношение к восстановлению сигнала после дискретизации. Мы уже имеем дискретный сигнал.
Зачем его восстанавливать? Мы кажется говорили о измерении спектра этого сигнала. Это разные вещи.
Почему именно линейную регрессию? Вам хочется получить более стационарный результат, т.е. убрать тренд.
Но для измерения спектра это может быть не существенно. Что ещё вы выбросите (вместе с вычитанием регрессии) из спектра, который собираетесь померить?
Это будет существенно, когда вы соберетесь использовать полученный спектр.
А можно просто спросить?
Следует ли заранее предполагать Стационарность (или наоборот...) в рядах данных, где имеется тренд среднего?
Если да - то где?
Есди нет - то Зачем?
------ Правду нужно знать - мне.
Прикрепляю спектры диапазонов котировок для Н1. Два последовательных по времени, а затем общий для них. Ничего общего. И это на коротком промежутке времени.