Solo statistica

[michi68]

Riprendo da qui.... dopo qualche anno. Sono andato a letto presto
Sempre e solo studio statistico di pattern simili. Facendo considerazioni basate solo sulla probabilità: FTSEMIB index che va a prendere i 24.000 nelle prossime 5 sedute: prob=25%, resta nel range di ± 1%: prob=70%. Ritraccia in misura superiore ad 1%: prob=5%

 

[michi68]

Che non avesse alcuna possibilità di ritracciare l'avevo anche ipotizzato. Mi aspettavo andasse a prendere i 24.000, non mi aspettavo un movimento di questa forza. Ora grafici non ne posto, per la semplice ragione che non ci sono pattern storici simili alla realizzazione attuale. Appena l'evoluzione futura rientrerà in qualcosa di più normale metterò un aggiornamento.

 

[ros.trade]

Grazie, interessante

 

[michi68]

Aggiornamento statistico. Attendibilità bassa causa scarso numero di realizzazioni simili. Quello che si ritiene più probabile è un ritraccio molto contenuto dell'indice

 

[marofib]

ciao, ma hai trovato solo 4 casi?

ps: ce l'ho anch'io la ricerca pattern sul prezzo ma ho ottenuto risultati blandi tanto che l'ho abbandonata (il tempo di elaborazione non valeva il risultato)..migliora se riesci ad abbinarci un'altra variabile furba e quindi cerchi le coppie, ma comunque mai da dire wow

 

[marofib]

se qualcuno vuole cimentarsi l'algoritmo adatto e' questo

https://www.researchgate.net/figure/Dynamic-time-warping-Panel-A-shows-how-time-series-can-be-aligned-using-dynamic-time_fig4_256102831

 

[marofib]

pero' volendo utilizzare ancora + variabili in giro utilizzano questo, e' proprio adatto alle serie storiche

Long short-term memory - Wikipedia

en.wikipedia.org

il problema e' che ha bisogno di una marea di dati, quindi non puoi buttare dentro EOD ma sequenze molto + corte
su dati EOD, che e' poi il mio approccio, non ho dati sufficienti quindi non riesco a farlo andare con costanza

 

[michi68]

pero' volendo utilizzare ancora + variabili in giro utilizzano questo, e' proprio adatto alle serie storiche

Long short-term memory - Wikipedia

en.wikipedia.org

il problema e' che ha bisogno di una marea di dati, quindi non puoi buttare dentro EOD ma sequenze molto + corte
su dati EOD, che e' poi il mio approccio, non ho dati sufficienti quindi non riesco a farlo andare con costanza

Le reti neurali le escluderei proprio. In quel caso dovresti dare effettivamente in pasto un numero molto elevato di variabili di ingresso la cui serie storica non è nemmeno recuperabile o traducibile in grandezze numeriche.

 

[michi68]

ciao, ma hai trovato solo 4 casi?

ps: ce l'ho anch'io la ricerca pattern sul prezzo ma ho ottenuto risultati blandi tanto che l'ho abbandonata (il tempo di elaborazione non valeva il risultato)..migliora se riesci ad abbinarci un'altra variabile furba e quindi cerchi le coppie, ma comunque mai da dire wow

Normalmente trovo molti più casi. Quando sono pochi è perchè l'evoluzione di riferimento è qualcosa di nuovo.

 

[marofib]

esatto, pero' 4 casi sono veramente pochi
per aumentarli forse potresti usare altre variabili cosi' puoi aumentare la tolleranza....boh tassi, inflazione, leading vari


ps: non credo ai prezzi