Феномены рынка - 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
Farnsworth:
В моем понимании - миф (если не сказать больше), да, котировка сложный, но не случайный процесс (это действительно вселяет надежду), есть очень сильные нелинейные связи. Но это не меняет главного - траектория цены (то, к чему прикладывают линии, уровни, сетки, дуги и прочее) фактически никак не характеризует сам процесс. Другими словами - нельзя графически найти эти зависимости.
Согласен! Поддерживаю!
Иду несколько иным путём, ранее уже говорил об этом:
и есть уже некоторые сдвиги ;) Например, уже довольно чётко прослеживается структура процесса:
Сейчас лето, живу у берега моря, пляжный сезон, "философский отпуск" продолжается....)))
Особенно рад за Вас. И вообще, "волновую теорию" нужно изучать на практическом материале - у волн :о))). Надеюсь, наблюдая за приливом Вы не строите зиз-заги в уме?
Ясно...))) Вы умный человек. Поэтому, в угол, Вас загнать не возможно, да и не надо пытаться, это делать, так, безопасней для себя самого...)))
я пушистый, и белый, еще добрый, да, - белый и пушистый и добрый - все это я :о)
Экстремумы, скажем.
и есть уже некоторые сдвиги ;) Например, уже довольно чётко прослеживается структура процесса:
не все понятно, по крайне мере мне. Нужны все же пояснения, хотя бы немного, кто есть кто на графике
y-регулярный процесс
действительно удалось вычленить регулярный процесс? Или он просто "назначен"?
Может быть, попросим Алексея поподробнее рассказать об "феномене долговременной памяти" и о методике его (феномена) выявления ? - Алексей, просим!, дабы могно было более обоснованно переходить к следующему этапу - думать, как этот феномен с толком использовать. ;)
у феномена долговременной памяти есть и другой "ракурс" - это сами длинные хвосты распределения. Если очень грубо (даже не "околонаучно") - вся память в этих самых длинных хвостах сидит. Т.е. существенно повышается появление события (какого то заданного) уклонения (есть тонкости в подсчете) у процесса с длинными хвостами приращений (в отличии от).
PS: уклонение трактории - это сумма приращений на участке, заданной длины
не все понятно, по крайне мере мне. Нужны все же пояснения, хотя бы немного, кто есть кто на графике
действительно удалось вычленить регулярный процесс? Или он просто "назначен"?
В дополнение к предыдущему рисунку -- вот такое вычленение с управлением.
Поставленная задача выполнена пока лишь наполовину, но уже на данном этапе результат вселяет надежду в правильности выбранного пути ;)
В дополнение к предыдущему рисунку -- вот такое вычленение с управлением.
Поставленная задача выполнена пока лишь наполовину, но уже на данном этапе результат вселяет надежду в правильности выбранного пути ;)
там три линии, красная, синяя, серая - напомните - кто они.
Если очень грубо (даже не "околонаучно") - вся память в этих самых длинных хвостах сидит. Т.е. существенно повышается появление события (какого то заданного) уклонения (есть тонкости в подсчете) у процесса с длинными хвостами приращений (в отличии от).
PS: уклонение трактории - это сумма приращений на участке, заданной длины
Сергей, у тебя конкретные исследовния с подверждениями (желательно на mql4) есть?
там три линии, красная, синяя, серая - напомните - кто они.
x - серая
y - красная
u - синяя
Мои 2 копейки.
Тема с долговременной памятью интересна, в частности, для нейросетевых энтузиастов. А вот выбор релевантных баров, которые каким то образом влияют на нулевой бар, это хотя и интересная тема, но она же и исключительно сложна. По идее, этой памяти может банально не хватать для построения модели с удовлетворительной точностью.
Вот если провести эксперимент с синтетическими временными рядами, в которых эту самую долговременную память можно было замерять и контролировать, тогда можно было бы сделать нейросетевой прогноз на синтетике и понаблюдать за получаемой точностью. А затем уже выкладываться на все 100 в работе с котировками, если обнаруженная память в синтетике сопоставима с котировками, при этом нейро-прогноз достоен внимания и дальнейшего потраченного времени.
Подумаю еще.