Piedi a Terra
Forumer storico
Parliamo di grandezze: se stiamo nel campo degli attributi numerici, guardi i book e non fai statistiche o trasformazioni sui dati, tu hai questo numero di elementi da dare in pasto agli ES:
4l(n),
dove
E 4 sono ovviamente le grandezze per livello: denaro, lettera, volumi in acquisto, volumi in vendita. Il resto richiede serie storica.
- l = livelli di ogni book che monitori;
- n = numero di book che monitori.
Altrimenti significa che analizzi anche attributi categorici.
Bisognerebbe invece analizzare anche gli attributi categorici.
Attraverso questo metodo di raccolta dati che proponi non puoi sapere se al primo livello bid o ask si trovi un burlone con 1000 pezzi oppure il market maker.
Che io sappia, non esistono metodi altrettanto efficaci della fuzzy logic per costruire attributi categorici e raccogliere i veri dati price-mover, che individuano i livelli di book in cui agiscono i market maker e che sono gli unici interessanti, da poterli cosi' separare dal rumore di fondo dei dati relativi bid-ask dei piccoli traders che nulla contano poi per il successivo testing.
Ciao
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