Statistical Forex Trading

Estatísticas Diárias Forex Confira as estatísticas diárias forex, incluindo: - Forex estatísticas de correlação - Forex Statistics volatilidade Consulte a tabela de correlação de Forex abaixo, bem como tabela de volatilidade Forex para ver como diferentes pares de moedas estão agindo por conta própria e em relação uns aos outros. Um gráfico de força relativa da moeda constantemente atualizado está disponível na parte inferior da página. No estudo de volatilidade abaixo você pode clicar no par de moedas que você deseja ver mais informações sobre e ele vai puxar para cima as cartas para a direita. Certifique-se de estipular o período de tempo que você deseja estudar e clique em 8220Submit8221 para atualizar a matriz. Não sei como usar essas estatísticas diárias forex Esses artigos fornecerão mais informações, incluindo os benefícios de compreender a volatilidade e as correlações: ESTATÍSTICAS ATUALMENTE NÃO DISPONÍVEIS. TRABALHANDO PARA TRAZ-OS PARA TRÁS. Entretanto, aqui estão algumas alternativas para encontrar os dados: Volatilidade 8211 oanda / forex-trading / análise / histórico-valor-em-risco-calculadora (mostra até que ponto os preços mudam com mais frequência dentro do dia, durante vários períodos) Volatilidade 8211 Mataf. net/pt/forex/tools/volatility Estatísticas Diárias Forex 8211 Volatilidade Forex Estatísticas Diárias Forex 8211 Correlações Forex Siga UsCan métodos estatísticos ser usado para criar uma estratégia comercial Juntado Nov 2013 Status: Membro 144 Posts Enquanto na escola, eu cobri 2 unidades Estatísticas. Estes incluem coisas como: - Normal, Poisson, Chi-quadrado, t, e distribuições binomiais - Intervalos de confiança - Testes de hipóteses usando um dado nível de significância para determinar se um valor crítico está dentro de uma região crítica - Correlação e análise de regressão - Sobre métodos numéricos e tais Alguém implementar qualquer um desses princípios em sua abordagem de negociação Se você não, mas estão familiarizados com esses conceitos, você pode ver qualquer forma em que seria útil para um comerciante Dê uma olhada em algumas idéias: Rescaled Análise de intervalo (detecção de ciclo não-periódico e medição de persistência) Família de modelos Box-Jenkins ARMA (sujeito imenso - previsão linear) Estimação Espectral Autoregressiva (o uso do domínio freq de modelos AR) Algoritmo adaptativo LMS Filtro Kalman ANNs A principal coisa a se lembrar é que o clássico As estatísticas baseiam-se na distribuição normal que NÃO descreve os mercados. Os mercados não são aleatórios. Existem métodos estatísticos mais recentes para a aplicação da Hipótese de Mercado Fractal. Confira os livros de Edgar. Muito obrigado pela sua resposta, isso soa como algumas coisas muito interessantes. Eu sei relativamente pouco sobre as estatísticas - como afirmado, Ive apenas cobriu conceitos relativamente básicos que são muito baseados em torno de dados normalmente distribuídos. Eu também sei relativamente pouco sobre o comércio ou os mercados financeiros que atualmente é apenas um hobby, embora eu espero que um dia ele pode se tornar mais do que isso. No entanto, e com base na minha falta de conhecimento sobre ambos os assuntos que eu possa estar prestes a dizer algo estúpido, acredito que se os mercados não são aleatórios, em seguida, abordagens estatísticas deve ser a maneira mais lógica para identificar quaisquer ciclos ou padrões que existem. Eu posso entender porque você tem a compreensão de tal área, dado seu username. Qualquer um dos conceitos mencionados em seu post fazer uma aparição em sua estratégia de negociação De qualquer forma, eu certamente olhar para as coisas que você mencionou em detalhes e provavelmente vou verificar os livros que você mencionou. As escolas quase terminaram agora, então eu tenho muito tempo para ler (e investigar qualquer idéia que eu possa ter, em primeira mão). Stick para ação de preço - é a única abordagem que funciona o tempo todo, em todos os quadros de tempo, em todos os pares comumente negociados, tanto em tendências ou mercados neutros (laterais). Ele nunca deixa de gerar consistentemente lucros se o seu um scalper. Um comerciante do balanço, um seguidor da tendência, ou um comerciante do breakout. Se você entender e executar uma estratégia de ação de preço que você nunca vai exigir qualquer uma das ferramentas analíticas que você menciona em seu post ---- o único momento em que falha é durante reações de empurrão do joelho para eventos de notícias econômico / político ou imediatamente antes. Quando eu comecei a ler sobre as diferentes abordagens de negociação, levei a pensar que a ação de preços referia o uso de certos tipos de candelabro (doji, marubozo, etc) e Formações candlestick. Im agora suspeitar que inclui mais do que apenas isso. Será que eu posso honestamente que a maioria dos conceitos de ação de preço Im consciente de fazer algum sentido lógico para mim. O fato de que a ação de preços conta uma história sobre o sentimento dos participantes do mercado - e como isso pode ser usado para ajudar a identificar oportunidades de negociação. No entanto, eu não sinto a aplicação de técnicas como a ação de preço, outras formas de TA, ou análise estatística têm de ser mutuamente exclusivos. Talvez você poderia criar um sistema que envolve análise estatística para identificar uma oportunidade para um comércio e, em seguida, a ação de preço poderia ser usado para escolher um ponto de entrada mais preciso De qualquer forma, obrigado pela entrada. . Acredito que, se os mercados não são aleatórios, as abordagens estatísticas devem ser a maneira mais lógica de identificar quaisquer ciclos ou padrões que existam. Meus pensamentos exatamente. Estive estudando essas coisas, de vez em quando, há uns 25 anos. Sou autodidata e não aprendi a matemática necessária para ser totalmente versátil com essas coisas. Mas eu entendo os conceitos subjacentes e muito da matemática que é necessário para realmente implementar tais técnicas. Eu não tenho uma técnica totalmente funcional ainda, mas eu continuamente trabalho em novas idéias técnicas e estou fazendo progressos. Recentemente, eu tenho trabalhado com filtros lowpass e ciclos relacionados com Fibonacci e encontrei um tesouro de fenômenos aparentemente preditivos que eu simplesmente não posso ignorar, então minha mente foi ocupada nesta arena. Mas eu espero que em breve eu vou voltar a algumas das técnicas que eu mencionei. O maior problema com essas técnicas é que há tradeoffs em tudo, e a menos que você realmente entender o comportamento natural do mercado em primeiro lugar, você realmente não pode saber que tipo de técnica faz sentido investigar. Você pode facilmente gastar muito tempo e esforço em fazer um AR preditor linear e ainda não funcionam. Não há qualquer solução off-the-shelf tudo precisa de mais trabalho e mais pensamento. Também é bem possível que qualquer solução técnica desenvolvida ainda exija interpretação humana sábia para usar corretamente. Mas se pudermos reunir técnicas preditivas não correlacionadas e combiná-las em nossa síntese subjetiva da situação, creio que isso produzirá excelentes resultados. Então, se você realmente quer descobrir isso, esperar que isso vai levar muito tempo e trabalho. Negociação é a maneira mais difícil de fazer um fanfarrão fácil. Você terá que ler e entender um monte de coisas técnicas e, em seguida, descobrir as maneiras em que estas técnicas não são adequados adequados para análise de mercado. Então, você pode trabalhar em modificações e reconfigurações para os formulários padrão para fazê-los trabalhar nos mercados. Essa é a minha teoria. Se você arent capaz de abordar este como um cientista independente à procura de respostas que ninguém mais sabe ainda, você não vai encontrar nada de útil. Os povos que figuram este para fora desaparecem nas vidas da obscuridade e da segurança quietas não escrevem livros ou não fazem cursos video de formação. Eu recomendo uma abordagem dual para a sua educação comercial. Trabalho sobre o material louco tecnologia que eu mencionei. Mas também esquecer tudo isso e basta olhar para o próprio mercado e tentar chegar a alguma compreensão de por que os preços se movem como eles fazem. Tente negociar (demo ou microlot) usando apenas um gráfico de preços. Você tem que desenvolver uma sensação para o que parece certo eo que parece errado. Não há substituto para ser capaz de ler um gráfico. Posso fazer isso em menor extensão agora, e estou trabalhando para melhorar essa habilidade. A única maneira de fazer isso é a experiência. Sua mente tem de ser exposto a situação após a situação, gráfico após gráfico, por um longo tempo. Comece em apenas um único par de moedas e comércio que apenas. Isso obriga você a analisar o que está acontecendo, mesmo quando não há sinais óbvios. Não fugir para outro par e cereja-picareta comércios. Stick para um lugar, um cenário, e fazer o seu melhor com apenas isso. Meu par de escolha é USDCHF porque eu acredito que é afetado muito mais por mudanças no USD do que em CHF. Acredito (com ou sem razão) que a CHF é uma moeda neutra que não tem a mesma intriga política e econômica e complexidade de outras nações mais turbulentas. Assim, isso reduz os graus de liberdade na análise, tornando-se quase tudo sobre USD. Im não um fundy assim que poderia ser errado, mas thats meu melhor palpite. O plano é desenvolver ferramentas objetivas de alta tecnologia e depois usá-las subjetivamente, mas somente depois de ganhar a experiência de saber como fazer isso corretamente. Outros dependem inteiramente de meios objetivos. Mas eu tenho muita experiência fazendo isso e não deu certo. A maioria desses sistemas objetivos são muito inflexíveis ou não se adaptam às mudanças nas condições do mercado. Eles podem trabalhar muito por um tempo e depois perder tudo. E então, quando tudo acabou, você não aprendeu nada, porque você não era aquele que dirigia. O livro que você mencionou parece correto. É a 3 ª edição e eu tenho o 2 º. Você ficará surpreso com o que as estatísticas podem fazer quando você entrar no material além da tarifa normal da faculdade. O plano é desenvolver ferramentas objetivas de alta tecnologia e depois usá-las subjetivamente, mas somente depois de ganhar a experiência de saber como fazer isso corretamente. Outros dependem inteiramente de meios objetivos. Mas eu tenho muita experiência fazendo isso e não deu certo. A maioria desses sistemas objetivos são muito inflexíveis ou não se adaptam às mudanças nas condições do mercado. Eles podem trabalhar muito por um tempo e depois perder tudo. E então, quando tudo acabou, você não aprendeu nada, porque você não era aquele que dirigia. Poste muito agradável. A parte que eu citei espelha meus próprios pensamentos e experiência. Registado Nov 2013 Status: Membro 144 Posts Você tem a minha gratidão o seu foi um dos posts mais perspicazes / construtivo que eu li neste fórum até agora. É bom ter encontrado alguém que parece compartilhar crenças relativamente semelhantes para mim. Meus pensamentos exatamente. Estive estudando essas coisas, de vez em quando, há uns 25 anos. Sou autodidata e não aprendi a matemática necessária para ser totalmente versátil com essas coisas. Mas eu entendo os conceitos subjacentes e muito da matemática que é necessário para realmente implementar tais técnicas. Eu não tenho uma técnica totalmente funcional ainda, mas eu continuamente trabalho em novas idéias técnicas e estou fazendo progressos. Recentemente, tenho trabalhado com filtros lowpass e ciclos relacionados com Fibonacci e encontrei um tesouro. Comparado com seus 25 anos de experiência, meu ano e um pouco de aprender lentamente sobre a negociação quando eu tenho o tempo parece bastante insignificante - por isso, desculpas antecipadamente se estou prestes a fazer-me soar como um pouco de um simplório, mas há um casal De coisas que devo perguntar. Em primeiro lugar, o que exatamente você quer dizer quando você diz que você tem trabalhado com filtros de baixa passagem Isso significa ignorar seletivamente os ciclos de preços que estão em conformidade com determinadas frequências Em segundo lugar, por que você escolheu usar Fibonacci relacionados cysles eu normalmente visam apenas implementar algo em um Estratégia se eu puder explicar a lógica por trás dele para mim mesmo eu não posso pensar de nenhuma razão porque o preço deve conformar-se aos diretores de Fibonacci, além do self-fulfillment. Seu algo Id realmente gostaria de ser capaz de obter a minha cabeça em torno, como Fibonacci ferramentas baseadas parecem fazer uma aparição em tantas estratégias de negociação e eu sinto que eu poderia estar perdendo algo potencialmente muito útil. O maior problema com essas técnicas é que há tradeoffs em tudo, e a menos que você realmente entender o comportamento natural do mercado em primeiro lugar, você realmente não pode saber que tipo de técnica faz sentido investigar. Você pode facilmente gastar muito tempo e esforço em fazer um AR preditor linear e ainda não funcionam. Não há qualquer solução off-the-shelf tudo precisa de mais trabalho e mais pensamento. Também é bem possível que qualquer solução técnica desenvolvida ainda exija interpretação humana sábia para usar corretamente. Mas. Mais uma vez, parece que estamos de acordo aqui. Entender por que algo funciona parece ser tão importante quanto entender o que funciona para se tornar rentável no longo prazo (você não pode efetivamente modificar uma estratégia se você não entender por que funciona). Como tal, faz sentido tentar entender por que certos padrões e ciclos parecem estar presentes em gráficos de preços. Você tem alguma idéia sobre por que os padrões existem Por causa de ciclos econômicos, talvez O livro que você mencionou parece correto. É a 3 ª edição e eu tenho o 2 º. Você ficará surpreso com o que as estatísticas podem fazer quando você entrar no material além da tarifa normal da faculdade. Eu tenho certeza que é verdade. Eu deveria estar começando um grau de matemática de 4 anos este ano, que oferece a oportunidade de se especializar em certas áreas mais no curso. Talvez o ID de estatísticas aprenda que haveria mais aplicável menos linear e constrangido. Minha definição de ação de preço. A flutuação dos preços de fechamento sucessivos dentro de prazos específicos e as faixas de preços que envolvem esses preços de fechamento. Ambos os elementos, preço de fechamento e intervalo, são igualmente críticos, bem como a sua relação relativa com as suas barras adjacentes, como ilustrado em um gráfico de barras clássico OHLC. Use pelo menos 2 fontes de gráficos independentes para confirmar o acordo quanto à faixa e ao preço, os gráficos podem e variam muito (eu uso Oanda e Netdania). Além de todos os outros critérios, só troco quando os gráficos concordam. Eu prefiro não ir. Algoritmo Como em, sua estratégia baseada em preço de ação é automatizada Enquanto na escola, eu cobri 2 unidades de estatísticas. Estes incluem coisas como: - Normal, Poisson, Chi-quadrado, t, e distribuições binomiais - Intervalos de confiança - Testes de hipóteses usando um dado nível de significância para determinar se um valor crítico está dentro de uma região crítica - Correlação e análise de regressão - No que diz respeito a métodos numéricos e tais Alguém implementar qualquer um desses princípios em sua abordagem de negociação Se você não, mas estão familiarizados com esses conceitos, você pode ver qualquer forma em que eles seriam úteis. Obviamente stats métodos baseados se aplicam à negociação - o sucesso de tantos fundos quant provar isso. Quais os métodos que você usa é totalmente até você. Seu uso como para stats em qualquer outro campo - como a investigação médica etc Pense. Comércio. Live Lowpass Filters OK você provavelmente já usou Moving Averages por agora. Lowpass filtros são uma maneira melhor de alcançar a mesma função como MAs. MAs são usados ​​para suavização. Mas o que é exatamente alisamento Simplificando, suavização é um meio de fazer 2 coisas: Remover o ruído e integrar um período mais longo de tempo em um ponto de dados instantâneos. O smoother ideal deve remover todo o ruído ao manter todo o sinal intacto. Ele deve criar um ponto de dados que representa AGORA, mas contém informações acumuladas de um período de tempo mais longo para que AGORA representa um maior bloco de tempo, aumentando a sua importância. Como você pode ver, eu só usei um monte de termos que, eles mesmos, precisam definir. O que é sinal eo que é ruído O sinal é a componente energética da série temporal que contém os fenómenos que desejamos observar. O ruído é qualquer energia que não a energia de interesse na série temporal. Nós removemos o ruído de modo a ser capaz de analisar o sinal com mais precisão. O ruído obscurece muito. Então isso significa que qualquer coisa que você não se importa é ruído e deve ser removido. Se você estiver usando um método de negociação de alta freqüência, onde os comércios duram apenas uma ou duas horas, você realmente não se preocupam com a tendência geral que tem estado presente nos últimos meses. É irrelevante, para você, não para alguém negociando uma estratégia de longo prazo. Se você é aquele comerciante de longo prazo, então a tendência é sinal e flutuações de curto prazo (qualquer coisa intraday) é apenas ruído. Se seus comércios levarem de 2 a 6 meses para ser concluídos, por que você se importaria com ciclos cujos períodos são apenas alguns minutos ou horas? Então escolher um período de tempo e usar os dados certos para esse período de tempo é muito importante. Essa é uma maneira de olhar para o ruído. Outro envolve um pouco mais de engenharia. Se você entender o Teorema de Amostragem de Nyquist-Shannon você deve obter isto fácil. Se não, vá procurá-lo e aprendê-lo por dentro e por fora. É um básico necessário para fazer qualquer coisa. A idéia básica é que para qualquer processo contínuo que é registrado por amostras igualmente espaçadas, sua freqüência de amostra deve ser pelo menos o dobro da frequência da componente de onda de freqüência mais alta que você deseja observar dentro desses dados. Isto é Digital Audio 101. Os dados de mercado são a mesma coisa que os dados de áudio gravados em um CD uma série de pontos no tempo que representam uma forma de onda contínua. Em um CD, a taxa de amostragem é 44100 Hz, ea idéia é que isso pode capturar freqüências de até 22050 Hz, que está logo acima do limite superior da audição humana. Assim, para dados de mercado, se você estiver usando dados diários, a freqüência mais rápida que você pode observar dentro dela tem um período de 2 dias. Dados M15 ciclo de 30 minutos é o mais rápido observável. Esse é o limite teórico. Na prática, você realmente precisa de uma taxa de amostragem maior (oversampling) para poder ver as freqüências mais rápidas com qualquer clareza. Começa um bocado complicado, mas a idéia é que 2 amostras por a onda é frequentemente insuficiente determinar corretamente a fase dessa freqüência. Muitas vezes, você precisa de 4, 8, ou mesmo 16 amostras por onda para torná-lo claro. Portanto, tenha isso em mente. Se você entender como um CD player funciona, você obterá esta próxima parte. Um leitor de CD é dado apenas uma seqüência de números que representam a tensão de uma forma de onda de áudio analógico. Isso é o que está no CD. Ele joga isso, criando uma seqüência de tensões que mudam no tempo com a taxa de amostragem. Essas tensões são escalonadas, não contínuas. Assim, a forma de onda de áudio de saída do Conversor de Digital para Analógico de CD é na verdade uma bagunça, uma forma de onda escalonada que, por causa de todos os ângulos agudos em cada passo, inclui um conjunto de freqüências extremamente altas que não foram incluídas no original Forma de onda analógica que foi gravada. Essas freqüências são artefatos criados pelo DAC e todo o processo digital. Esse fenômeno é chamado de aliasing e esse ruído de alias deve ser removido antes que possamos fazer qualquer coisa. A maneira como isso é feito é passar a saída do DAC em um filtro passa-baixa. O ruído de alias é tudo em freqüências acima do limite de Nyquist (metade da taxa de amostragem), portanto, estas são facilmente removidas por um filtro passa-baixa. O filtro é ajustado a ao redor 22000 Hz, ea saída é então quase todo o sinal audio puro e pouco ruído. Sem esta etapa final de usar o filtro, cada CD soaria como o excremento completo. Lembre-se que eu disse que os dados do mercado é o mesmo que as amostras de áudio digital Isso revela uma verdade oculta sobre os dados do mercado: é tudo 50 alias ruído As amostras sozinho tem meio sinal e meio ruído. Você deve remover o ruído de alias digital, passando essas amostras brutas através de um filtro passa-baixa. A saída de THAT é os dados reais do mercado, não os dados que você vê em seu gráfico. Até que seja passado através de um filtro de 2 barras (ou mais), você não pode fazer análises claras. Este parágrafo se aplica a qualquer tipo de análise de matemática que você deseja fazer em um gráfico como qualquer tipo de indicador - para técnicas de gráficos puros, os dados brutos no gráfico são os dados reais porque não estamos fazendo qualquer análise numérica sobre os dados e meramente Desejam ver a extensão da sua gama. Na minha experiência, descobri que é melhor usar sobreamostragem, pelo menos, no nível 4x (filtro definido para 8 barras). Às vezes, eu oversample maneira mais do que isso, muitas vezes em 1000x ou mais. Como exemplo, digamos que você está tentando observar um ciclo de 1 semana. Você pode usar dados diários e definir a sua sintonia para 5 barras. Mas por que não usar dados H1 e definir a sua sintonia para 120 barras Você pode até fazer isso com dados M1 (eu faço isso). ESTÁ BEM. MAs vs filtros lowpass. MAs são cagar. Eles vazam. Ou seja, na faixa de interrupção (área de ruído) eles vazam certas freqüências de volta para a saída. Eles têm excesso de atraso (tempo skew) tornando-os muitas vezes demasiado tarde para ser de muito uso. O não exibem qualquer ressonância na freqüência de corte como LPFs fazer, tornando-os subóptimos para qualquer tipo de análise do ciclo. MAs têm memória finita, então novamente eles realmente não podem se adaptar bem a quaisquer ciclos que estão presentes. Eu uso IIR LPFs que têm uma memória infinita. Estou incluindo um programa que você pode usar para tentar isso, que eu fiz e chamar MOVIMENTO IMPRESSIONANTE. Apreciar. Mais discussão sobre este tópico na próxima vez. Fibonacci Há uma base teórica sólida para usar Fibonacci ratios e períodos. Na natureza, existem muitos sistemas naturais e organismos que utilizam relações fib. Olhe para um girassol e observe a área de semente no centro da flor. Eles são dispostos em uma espécie de espiral dupla que é baseada em relações fib. Fibonacci é simplesmente maneira de natureza de compactar tanta coisa em uma área tão pequena quanto possível - é uma técnica de eficiência. Como isso se aplica aos mercados Bem, eu imagino quase toda a ação das ondas como meramente uma reverberação de grandes impulsos de energia anteriores. A maneira mais eficiente de dissipar esse impulso de energia original acaba por ser usando freqüências relacionadas a Fibonacci para governar as freqüências dominantes dos vários ciclos cuja energia drena o sistema de sua energia original. Usando fib freqs, os vários ciclos não interferem uns com os outros, como em que eles não têm períodos que são múltiplos / fatores de cada outro, de modo eficiente dissipar a energia. Leia acima em fibs na natureza e você verá o que eu significo. Em seguida, experimentá-los nos mercados e ver o que quero dizer. Os ciclos existem porque os seres humanos são apenas peões em um grande sistema que é o mercado. Os seres humanos fazem as coisas, em massa, de maneiras cíclicas. O mercado reflete o comportamento humano. Mesmo os ciclos fundamentais são meramente sistemas de opinião e crença humanas. Não pense no mercado como algum animal místico. São as opiniões acumuladas de uma massa de humanidade. A psicologia é o motor. Podemos conversar mais na próxima vez. MAs vs filtros lowpass. MAs são cagar. Eles vazam. Ou seja, na faixa de interrupção (área de ruído) eles vazam certas freqüências de volta para a saída. Eles têm excesso de atraso (tempo skew) tornando-os muitas vezes demasiado tarde para ser de muito uso. O não exibem qualquer ressonância na freqüência de corte como LPFs fazer, tornando-os subóptimos para qualquer tipo de análise do ciclo. MAs têm memória finita, então novamente eles realmente não podem se adaptar bem a quaisquer ciclos que estão presentes. Eu uso IIR LPFs que têm uma memória infinita. Esta parte é bastante estranha. Todas as MAs são filtros de passagem baixa. Qualquer lowpass causal sempre deixará passar algumas freqüências indesejadas. Qualquer lowpass causal sempre terá atraso de grupo (lag). Também o EMA é um filtro lowpass IIR (o mais simples). Filtros IIR quase nunca têm resposta fase linear que geram distorções na saída como com o EMA. É por isso que EMA não deve ser usado para S / R dinâmico. Para um bom tradeoff lag / suavização do MA linearmente ponderada é muito bom, apesar de uma resposta de fase não linear. Eu gosto da explicação sobre o Fibo. Eu não sei se é verdade ou não, mas faz sentido. Nenhuma ganância. Sem medo. Apenas matemática. Esta parte é bastante estranha. Todas as MAs são filtros de passagem baixa. Qualquer lowpass causal sempre deixará passar algumas freqüências indesejadas. Qualquer lowpass causal sempre terá atraso de grupo (lag). Também o EMA é um filtro lowpass IIR (o mais simples). Filtros IIR quase nunca têm resposta fase linear que geram distorções na saída como com o EMA. É por isso que EMA não deve ser usado para S / R dinâmico. Para um bom tradeoff lag / suavização do MA linearmente ponderada é muito bom, apesar de uma resposta de fase não linear. Eu gosto da explicação. Estranho, minha pesquisa mostra que a EMA, LWMA. SSMA é muito ineficaz na previsão de preço. A partir das médias móveis clássicas, a média móvel simples é o mais eficiente, embora não seja eficiente em tudo, provavelmente os filtros de freqüência são waaay melhor, mas em comparação com os outros a sua maneira mais eficiente. O problema com EMA é que ele coloca ênfase exponencialmente em certas barras, o que implica que, após uma tendência de baixa para dizer, uma tendência de alta tem exponencialmente cada vez mais e mais chance de acontecer, de modo que os resultados individuais são dependentes uns dos outros. Embora isso seja parcialmente verdade, mas como você disse, o preço normalmente não é distribuído, portanto eventos de cauda longa (conhecidos como tendências) podem durar muito tempo, então um MA exponencial é realmente uma idéia bastante idiota. Média móvel simples, embora trata cada barra igualmente, também é falho, mas ainda é melhor do que colocar ênfase nas barras erradas. Enquanto a média ponderada linear, e a média simples mais simples, usando palavras de Gordon Gekkos é: "O mesmo cão, mas com diferentes pulgas quotTheres um otário nascido every minutequot - P. T. Barnum Até que seja passado através de um filtro de 2 barras (ou mais), você não pode fazer análises claras. Este parágrafo se aplica a qualquer tipo de análise de matemática que você deseja fazer em um gráfico como qualquer tipo de indicador - para técnicas de gráficos puros, os dados brutos no gráfico são os dados reais porque não estamos fazendo qualquer análise numérica sobre os dados e meramente Desejam ver a extensão da sua gama. Na minha experiência, descobri que é melhor usar oversampling pelo menos no nível 4x (filtro definido para 8-bars) Se você jogar fora de dados de alta freqüência você está perdendo informações valiosas. Existem técnicas para trabalhar com dados de carrapatos de alta freqüência não igualmente espaçados. Por exemplo, a volatilidade calculada dessa maneira é muito mais precisa do que quando você calcula a partir de dados suavizados. O tempo entre os carrapatos também é importante (veja o modelo ACD e seus derivados). Este tipo de dados é novamente jogado fora se você agrega carrapatos em velas, uma vez que as velas são regularmente espaçadas e perder a informação de tempo nos dados originais. Também de aviso EMAs criado especialmente para trabalhar em séries de tempo desigualmente-espaçadas (carrapato dados). Eles são melhores alisadores do que simples EMA que trabalham apenas em bares. Esta parte é bastante estranha. Todas as MAs são filtros de passagem baixa. Qualquer lowpass causal sempre deixará passar algumas freqüências indesejadas. Qualquer lowpass causal sempre terá atraso de grupo (lag). Também o EMA é um filtro lowpass IIR (o mais simples). Filtros IIR quase nunca têm resposta fase linear que geram distorções na saída como com o EMA. É por isso que EMA não deve ser usado para S / R dinâmico. Para um bom tradeoff lag / suavização do MA linearmente ponderada é muito bom, apesar de uma resposta de fase não linear. Eu gosto da explicação. Todas as MAs são filtros passa-baixa. Corrigir. Eles são filtros lowpass extremamente pobres porque eles vazam e sua atenuação de banda de parada é ruim. Se você olhar para a resposta de freqüência de uma média móvel e um 2-pólo Butterworth IIR lowpass filtro, você pode ver que o Butterworth mostra crescente atenuação no stopband como aumenta a freqüência. Nenhuma parte dessa curva mostra quaisquer freqüências na faixa de interrupção que vazam. As MAs têm freqüências onde a curva de atenuação vai bruscamente para cima (mais fraca) permitindo vazamento. O efeito desses vazamentos é que muito mais energia de alta freqüência sai de um MA do que de um Butterworth, quando definido para a mesma freqüência de corte. Além disso, a inclinação em que a atenuação é aplicada na frequência de corte é mais acentuada na Butterworth do que a MA. Isso torna Butterworth mais seletivo, tornando-o mais ajustável. A atenuação máxima da banda de interrupção é limitada em filtros MA. É INFINITO em filtros de Butterworth. Qualquer filtro causal terá atraso de grupo. Verdade. MAs têm mais do que Butterworth, quando sintonizado para a mesma freqüência de corte, especialmente quando sintonizado para freqüências mais distantes do limite de Nyquist. O atraso de grupo em MAs é uma função da frequência de corte e cresce linearmente com ele. Butterworth GD cresce por frequência de corte, mas a uma taxa muito menor do que linear. Vantagem Butterworth novamente. Resposta em fase. A pior parte do Butterworth. Mas na realidade, não é tão ruim quanto você pensa, porque o Butterworth tem uma curva de resposta de fase muito suave e contínua que isnt realmente muito longe. Além disso, a distorção de fase pode ser eliminada de duas formas diferentes. Você pode fazer o processamento para trás / para a frente que elimina 100 dele, ou você pode fazer para diante somente processar e apenas aplicar uma correção de fase estimada baseada na resposta conhecida de Butterworth. Isso pode fornecer uma correção de fase quase total. O sistema estatístico Forex é um sistema que se baseia na informação que foi previamente coletada do mercado ea quantidade desta informação é proporcional ao período de tempo , Em que o mercado é analisado. Parâmetros de entrada comuns otimizados durante o período de tempo considerado como a informação estatística, portanto, nem todo sistema otimizado ou consultor especializado é estatístico. Estatísticas são coletadas em um arquivo especial em um formato que é reconhecido pelo sistema opcionalmente o sistema pode atualizar essas estatísticas. Projetar um sistema estatístico de Forex é um problema complexo que envolve análise de mercado, desenvolvimento de regras e construção de avaliadores em tempo real. Se você quiser construir esse sistema de comércio, você precisa responder a estas perguntas primeiro: Que período de tempo para usar para a coleta de estatísticas Intuição sugere que quanto mais longo o período melhor serão estatísticas, mas na verdade poderia haver alguns problemas se o sistema coletar As informações dos períodos de tempo que devido a algumas razões não estão relacionadas com a mecânica do mercado atual. Que informação vai entrar em dados estatísticos Esta é provavelmente a pergunta mais importante se você quiser criar seu próprio consultor estatístico especialista. Você vai gravar citações brutas, valores de indicadores ou alguns cálculos personalizados Que indicadores ou métodos de cálculo para usar O que mais deve ser gravado Como seu sistema irá comparar a situação atual do mercado com os dados estatísticos Você tem alguns dados que estão associados com o mercado em ascensão, Com a queda do mercado eo resto de suas estatísticas está associado com o mercado lateral. Que métodos você pode usar para comparar os dados atuais do mercado com suas estatísticas para fazer sua próxima decisão de negociação Será que vai aprender ou será ensinado O sistema estatístico Forex não tem que coletar estatísticas, mas pode ser projetado para fazê-lo. Esta adição tem as suas vantagens e desvantagens. Como complexo será Statistical Forex EA pode ser um programa muito simples, mas também pode ser desenvolvido como um poderoso programa de análise e comparação. Pode ser capaz de reconhecer não só padrões de ação de preços, mas também correlação com os dias da semana e as horas de negociação, bem como olhar para o passado para ver o início da tendência ou os padrões de preços anteriores. MT4 conselheiro especialista construído como sistema estatístico Forex pode ser muito rentável, mas sua criação não é uma tarefa trivial. Vou tentar elaborar mais sobre essas questões e os detalhes de suas soluções nos próximos posts.