Как сравнить шум?

Надо ввести коэфициент масштабирования для разных валютных пар. Это первый шаг, но как расчитать этот коэфициент? Что он должен уравнять?

Автокорреляция является показателем шума. Ни какие дополнительные коэффициенты не нужны. Посчитайте автокорреляцию по последним 100 барам, к примеру. Где R больше, там шума меньше.

Напомню, что автокорреляция - это корреляция числового ряда со своей копией, сдвинутой на один шаг.

Спасибо! Это применимо к для одной валютной пары и фиксированного таймфрейма. Проблема возникает если, надо сравнить одну валютную пару на разных таймфреймах. Ясно, что шума будет больше на большем таймфрейме. Скажем 100 минут и 100 недель. или даже так, сравним по одному бару. high[1]/high[1+1] == 0,6/0,5 - тут шума будет больше. Хотя должно быть одинаково. high[1]/high[1+1] == 100/99,9 А если считать разницу, то тогда недели всегда будут шумнее.

Несколько не верно.

Если объем выборок, используемый для сравнения, одинаковый, т.е. равен по числу баров, и достаточно большой (> 100), то сравнивать по R можно любые пары и таймфреймы. Хоть евро\долл H1 и фунт\йена D1.

Наверняка, шума больше на меньшем таймфрейме, а не на большем.

Формулы для расчет автокорреляции R на форуме в поиске не нашел. Как считать R? Тогда увидим зависит ли она от ширины диапазона цен. Согласен что минута должна шуметь сильнее, но как формула к этому придет?

Поищите в яндексе... например: Коэффициент корреляции Пирсона

Для того, чтобы ответить корректно на Ваш вопрос, нужно ввести определение шума. А что Вы предлагаете называть шумом?

Что вы имеете ввиду под шумом? Если волотильность каждой валютной пары, то это делается просто.

Выгружаете данные по 28 в.п. в Excel, от минутки до года, получается всего 12 файлов.

Затем простыми формулами считаете сколько пунктов каждая в. п. проходит за минуту.....за день....за месяц.....и т.д.

потом считаете среднюю за интересующий вас период, в итоге получаете шум.

В Excele много чего можно посчитать, хватило бы терпения... :)

RSI Вообщето у меня были другие представления. Но идея автокорреляции хорошая. Под шумом будем понимать автокорреляцию. А как ее считать это и есть вопрос.. Можно например сумму квадратов отклонений. Типично. Но тогда шум будет сильнее на недельном графике. Там сумма квадратов отклонений по любому будет больше. А хочется сравнить графики, "забыв" о том откуда мы их взяли. Это будет объективно. Понятно, что хочется найти самый "тихий" участок. Тайм фрейм + длину выборки для автокорреляции.

Nyroba Надо всетаки квадраты отклонений брать. И наверняка и в вашем методе, больший тайм фрейм шумит сильнее. Стандартная волатильность из МТ4 всегда растет с таймфреймом. Это я заметил давно уже.