Le modèle de moyenne mobile autorégressif Dans les statistiques, les modèles de moyenne mobile autorégressive (ARMA), parfois appelés modèles de Box-Jenkins après George Box et F. M. Jenkins, sont généralement appliqués aux données de séries chronologiques. Processus de Bernoulli Dans la probabilité et la statistique, un processus de Bernoulli est un processus stochastique à temps discret constitué d'une suite finie ou infinie de variables aléatoires indépendantes X 1. X 2. X 3. Tel que pour chaque i. La valeur de X i est soit 0 ou 1 et pour toutes les valeurs de i. La probabilité que X i 1 soit le même nombre p. Le théorème du scrutin de Bertrands En combinatoire, le théorème du scrutin de Bertrands est la solution à la question: Lors d'une élection où un candidat reçoit p votes et les q autres votes avec p q. Quelle est la probabilité que le premier candidat soit strictement en avance sur le second candidat tout au long du compte La réponse est (p - q) (p q). Marche aléatoire biaisée (biochimie) En biologie cellulaire, une marche aléatoire biaisée permet aux bactéries de se nourrir et de fuir. Processus naissance-décès Le processus naissance-décès est un processus est un exemple d'un processus de Markov (un processus stochastique) où les transitions sont limitées aux voisins les plus proches seulement. Processus de ramification Dans la théorie des probabilités, un processus de ramification est un processus de Markov qui modélise une population dans laquelle chaque individu dans la génération n produit un nombre aléatoire d'individus dans la génération n 1, selon une distribution de probabilité fixe qui ne varie pas d'un individu à l'autre. Le mouvement brownien Le terme de mouvement brownien (en l'honneur du botaniste Robert Brown) se réfère soit au phénomène physique que minuscules particules immergées dans un mouvement fluide au hasard ou les modèles mathématiques utilisés pour décrire ces mouvements aléatoires. Brownian tree Un arbre Brownian, dont le nom est dérivé de Robert Brown via le mouvement brownien, est une forme d'art informatique qui a été brièvement populaire dans les années 1990, lorsque les ordinateurs à la maison ont commencé à avoir suffisamment de puissance pour simuler le mouvement brownien. Equation de Chapman-Kolmogorov En mathématiques, plus précisément dans la théorie des probabilités, et plus spécifiquement dans la théorie des processus stochastiques, l'équation de Chapman-Kolmogorov (également connue sous le nom d'équation maîtresse en physique) est une identité reliant les distributions de probabilité conjointe de différents ensembles de Coordonne un processus stochastique. Processus de Poisson en chaîne de Markov en temps continu Dans la théorie des probabilités, une chaîne de Markov en temps continu est un processus stochastique X (t) 160: t 0 qui jouit de la propriété de Markov et prend des valeurs parmi les éléments d'un ensemble discret appelé espace d'état . Exemples de chaînes de Markov Un jeu de Monopoly, serpents et échelles ou tout autre jeu dont les mouvements sont déterminés entièrement par dés est une chaîne de Markov. Filtration (algèbre abstraite) En mathématiques, une filtration est un ensemble indexé S i de sous-objets d'une structure algébrique donnée S. Avec un ensemble d'index I qui est un ensemble totalement ordonné, sous réserve seulement de la condition que si i j dans I alors S i est contenu dans S j. Équation de Fokker-Planck L'équation de Fokker-Planck (également connue sous le nom d'équation de Kolmogorov Forward) décrit l'évolution temporelle de la fonction de densité de probabilité de la position et de la vitesse d'une particule. Processus de Galton-Watson Le processus de Galton-Watson est un processus stochastique issu de l'enquête statistique de Francis Galtons sur l'extinction des noms de famille. Processus de Gauss-Markov Comme on peut s'y attendre, les processus stochastiques de Gauss-Markov (nommés d'après Carl Friedrich Gauss et Andrey Markov) sont des processus stochastiques qui satisfont aux exigences des processus gaussiens et des processus de Markov. Processus gaussien Un processus gaussien est un processus stochastique X t t 8712 T tel que toute combinaison linéaire finie de X t (ou plus généralement toute fonction linéaire de la fonction d'échantillon X t) est normalement distribuée. Un mouvement brownien géométrique Un mouvement brownien géométrique (GBM) (occasionnellement, mouvement brownien exponentiel) est un processus stochastique continu dans lequel le logarithme de la quantité variant aléatoirement suit un mouvement brownien, ou peut-être plus précisément un processus de Wiener. Théorème de Girsanovs Dans la théorie des probabilités, le théorème de Girsanovs explique comment les processus stochastiques changent en fonction des changements de mesure. Calcul Ito Le calcul Ito, nommé d'après Kiyoshi Ito, traite des opérations mathématiques sur des processus stochastiques. Son concept le plus important est l'intégrale stochastique. Lemme Itos En mathématiques, le lemme Itos est utilisé dans le calcul stochastique pour trouver la différence d'une fonction d'un type particulier de processus stochastique. C'est donc au calcul stochastique que la règle de la chaîne est au calcul ordinaire. Le lemme est largement employé dans la finance mathématique. Opérateur Lag Dans l'analyse des séries chronologiques, l'opérateur de retard ou l'opérateur de changement de vitesse opère sur un élément d'une série temporelle pour produire l'élément précédent. Loi du logarithme itéré Dans la théorie des probabilités, la loi du logarithme itéré est le nom donné à plusieurs théorèmes qui décrivent l'ampleur des fluctuations d'une marche aléatoire. Balayage aléatoire en boucle En mathématiques, balayage aléatoire à boucle est un modèle pour un chemin simple aléatoire avec d'importantes applications en combinatoire et, en physique, la théorie des champs quantiques. Il est intimement lié à l'arbre d'extension uniforme, un modèle pour un arbre aléatoire. L233vy vol Un vol L233vy, nommé d'après le mathématicien français Paul Pierre L233vy, est un type de randonnée aléatoire dans lequel les incréments sont répartis selon une distribution de queue lourde. Processus L233vy Dans la théorie des probabilités, un processus L233vy, nommé d'après le mathématicien français Paul L233vy, est tout processus stochastique en temps continu qui a des incréments indépendants stationnaires. Les exemples les plus connus sont le processus de Wiener et le processus de Poisson. Le calcul de Malliavin Le calcul de Malliavin, nommé d'après Paul Malliavin, est une théorie du calcul stochastique variationnel, autrement dit il fournit la mécanique pour calculer des dérivées de variables aléatoires. Chaîne de Markov En mathématiques, une chaîne de Markov (temps discret), nommée d'après Andreï Markov, est un processus stochastique à temps discret avec la propriété de Markov. Dans un tel processus, le passé est sans pertinence pour prédire l'avenir donné la connaissance du présent. La géostatistique de la chaîne de Markov La géostatistique de la chaîne de Markov applique les chaînes de Markov dans la géostatistique pour la simulation conditionnelle sur des données éparses observées voir Li et al. (Soil Sci. Soc. Am. J. 2004), Zhang et Li (GIScience and Remote Sensing, 2005) et Elfeki et Dekking (Géologie mathématique, 2001). Processus de Markov Dans la théorie des probabilités, un processus de Markov est un processus stochastique caractérisé comme suit: L'état c k au temps k est l'un d'un nombre fini dans la gamme. Sous l'hypothèse que le processus ne court que du temps 0 au temps N et que les états initial et final sont connus, la séquence d'état est alors représentée par un vecteur fini C (c 0, c N). Propriété de Markov Dans la théorie des probabilités, un processus stochastique a la propriété de Markov si la distribution de probabilité conditionnelle des états futurs du processus, compte tenu de l'état présent, dépend uniquement de l'état actuel, c'est-à-dire qu'elle est conditionnellement indépendante des états passés Le processus) compte tenu de l'état actuel. Un processus avec la propriété de Markov est habituellement appelé un processus de Markov, et peut être décrit comme Markovian. Martingale Dans la théorie des probabilités, une martingale (temps discret) est un processus stochastique à temps discret (c'est-à-dire une séquence de variables aléatoires) X 1. X 2. X 3. Qui vérifie l'identité E (X n 1 X 1, 8230, X n) X n. À-dire la valeur attendue conditionnelle de la prochaine observation, étant donné toutes les observations passées, est égale à la dernière observation. Comme il est fréquent dans la théorie des probabilités, le terme a été adopté à partir du langage du jeu. Modèle exogène autorégressif non linéaire Dans la modélisation en série temporelle, un modèle exogène autorégressif non linéaire (NARX) est un modèle non-linéaire autorégressif qui a des entrées exogènes. Processus d'Ornstein-Uhlenbeck En mathématiques, le processus d'Ornstein-Uhlenbeck, également connu sous le nom de processus de réverbération moyenne, est un processus stochastique donné par l'équation différentielle stochastique suivante dr t 952 (r t-956) dt 963 dW t. Où 952, 956 et 963 sont des paramètres. Processus de Poisson Un processus de Poisson, une des nombreuses choses nommées d'après le mathématicien français Sim233on-Denis Poisson (1781 - 1840), est un processus stochastique qui est défini en termes des occurrences d'événements dans un certain espace. Processus de population Dans la probabilité appliquée, un processus de population est une chaîne de Markov dans laquelle l'état de la chaîne est analogue au nombre d'individus dans une population (0, 1, 2, etc.), et les changements à l'état sont analogues à la L'ajout ou le retrait d'individus de la population. Théorie des files d'attente La théorie des files d'attente (théorie parfois mise en file d'attente, mais qui perd alors la distinction de contenir le seul mot anglais avec 5 voyelles consécutives) est l'étude mathématique des files d'attente. Marche aléatoire En mathématiques et en physique, une marche aléatoire est une formalisation de l'idée intuitive de prendre des pas successifs, chacun dans une direction aléatoire. Une marche aléatoire est un processus stochastique simple. Processus semi-markovien Un processus semi-markovien est celui qui, lorsqu'il entre dans l'état i, passe un temps aléatoire ayant une distribution H i et signifie 956 i dans cet état avant de faire une transition. Processus stationnaire Dans les sciences mathématiques, un processus stationnaire (ou processus strictement stationnaire) est un processus stochastique dans lequel la fonction de densité de probabilité d'une variable aléatoire X ne change pas dans le temps ou la position. Par conséquent, les paramètres tels que la moyenne et la variance ne changent pas non plus avec le temps ou la position. Calcul stochastique Le calcul stochastique est une branche des mathématiques qui opère sur des processus stochastiques. Les opérations incluent l'intégration et la différenciation qui impliquent des variables déterministes et aléatoires (c'est-à-dire stochastiques). Il est utilisé pour modéliser des systèmes qui se comportent de façon aléatoire. Processus stochastique Dans les mathématiques de la probabilité, un processus stochastique peut être considéré comme une fonction aléatoire. Règle d'arrêt Dans la théorie de la décision, une règle d'arrêt est un mécanisme permettant de décider s'il convient de poursuivre ou d'arrêter un processus sur la base de la position actuelle et des événements passés et qui aboutira presque toujours à une décision d'arrêter à un moment donné, Temps d'arrêt. Intégrale de Stratonovitch Dans la théorie des probabilités, une branche des mathématiques, l'intégrale de Stratonovich est une intégrale stochastique, l'alternative la plus commune à l'intégrale d'Ito. Mélange puissant En mathématiques, le mélange fort est un concept appliqué dans la théorie ergodique, c'est-à-dire l'étude des systèmes dynamiques au niveau de la théorie des mesures. Il peut être appliqué à des processus stochastiques. Modèle de substitution Un modèle de substitution décrit le processus à partir duquel une séquence de caractères d'une taille fixe d'un alphabet se transforme en un autre ensemble de traits. Série chronologique Dans la statistique et le traitement du signal, une série temporelle est une séquence de points de données, mesurés typiquement à des instants successifs, espacés à des intervalles de temps uniformes. Bruit blanc Le bruit blanc est un signal aléatoire (ou processus) avec une densité spectrale de puissance plate. En d'autres termes, la densité spectrale de puissance des signaux a une puissance égale dans toute bande, à toute fréquence centrale, ayant une largeur de bande donnée. Équation de Wiener Une simple représentation mathématique du mouvement brownien, l 'équation de Wiener, nommée d' après Norbert Wiener, suppose que la vitesse actuelle d 'une particule fluide fluctue aléatoirement:. Filtre de Wiener Contrairement à la théorie de filtrage typique de la conception d'un filtre pour une réponse en fréquence souhaitée, le filtre de Wiener approche du filtrage sous un angle différent. En créant un filtre qui filtre uniquement sur le domaine de la fréquence, il est possible pour le filtre de passer le bruit. Processus de Wiener En mathématiques, le processus de Wiener, ainsi nommé en l'honneur de Norbert Wiener, est un processus stochastique gaussien en continu avec des incréments indépendants utilisés pour modéliser le mouvement brownien et certains phénomènes aléatoires observés dans la finance. Il est l'un des plus connus L233vy processusmon sagesse détient qu'une approche de la moyenne mobile est plus de succès que buy-and-hold. Il existe des preuves quantitatives de cette différence entre les différentes catégories d'actifs (voir par exemple ce livre ou cet article du même auteur Mebane Faber). Ma question prend un autre tournant: j'essaie de généraliser ces conclusions empiriques à une classe générale de processus stochastiques. Ma question: quelles propriétés un processus stochastique doit-il avoir pour que la moyenne des transactions soit supérieure à la valeur d'achat et d'attente naïve. Pour le moment, je ne parle que de simples stratégies de moyenne mobile comme lorsque le processus franchit la moyenne de la vente ci-dessus. Il pourrait également y avoir des hypothèses simplificatrices comme aucun frais de transaction, etc Le plan derrière cela est de trouver des propriétés générales qui sont empiriquement testables sur leurs propres. D'une certaine manière, je veux trouver les éléments de base pour que les stratégies moyennes avancent. Avez-vous des idées, des documents, des références. Nous vous proposons d'étudier une stratégie impliquant l'oscillateur stochastique et l'indicateur de moyenne mobile exponentielle. Pour cette stratégie, le travail de l'oscillateur doit servir d'indicateur des conditions de marché de surcompra et de survente. L'EMA est de montrer l'orientation de la tendance afin que le commerçant sera maintenant quand aller court et quand entrer longtemps sur la paire de devises. Nous allons utiliser le calendrier quotidien pour ce commerce. Le graphique quotidien montre une activité d'un jour sur le chandelier. Cela signifie qu'un trader doit prêter attention à la gestion des risques car les stops utilisés seront équivalents à la fourchette intraday de certaines devises (jusqu'à 100 pips ou plus). Cela signifie donc que les commerçants utilisant cette stratégie devrait être un peu plus patient que le commerce prendra des jours à jouer pleinement. Toute paire de devises peut être utilisée pour échanger cette stratégie. Moyenne mobile exponentielle de 2 jours (2EMA) Moyenne mobile exponentielle de 4 jours (4EMA) Le trader doit entrer longtemps sur l'actif si: (a) l'oscillateur stochastique (en utilisant 5,3,3 comme paramètres et en utilisant les niveaux 20, 50 et 80 comme repères) : Le stochastique (5,3,3) est situé au-dessous de la ligne 50 qui signifie le point intermédiaire. Lorsque le 2EMA croise au-dessus du 4EMA vers le haut. Le Stop Loss pour la longue entrée doit être réglé à environ 10 8211 15 pips sous le chandelier d'entrée. Afin de tirer profit de ce commerce, le commerce peut être situé dans les conditions suivantes: lorsque l'oscillateur stochastique atteint la région de surachat, c'est-à-dire gt 80. si l'EMA 2 effectue une croix inverse à partir de 4EMA au bas. Si la ligne stochastique à déplacement rapide traverse le stochastique lent vers le bas à partir de la hausse. Regardez ce graphique pour le AUDJPY, avec un graphique vertical montrant le point de croix de la 2EMA au-dessus de la 4 EMA à la hausse. Les cercles montrent les points correspondants de la croix Stochastique et la croix des moyennes mobiles exponentielles, qui marque le point d'entrée du commerce. Il s'agit d'un graphique quotidien, donc même un mouvement relativement petit peut facilement net 300 pips comme indiqué sur ce graphique. Diagramme quotidien pour AUDJPY montrant le point d'entrée long Une configuration d'entrée courte est vu il ya une croix correspondante de la 2EMA sur les 4 EMA à la baisse en même temps que l'oscillateur Stochastics est au-dessus de la ligne 50. Donc les 2 conditions suivantes doivent être remplies pour qu'une entrée courte soit valide: Le stochastique oscialltor est gt50 Dans le même temps, le 2EMA passe au-dessous du 4EMA vers le bas. La perte d'arrêt devrait être fixée à 10 15 pips au-dessus de la résistance la plus proche, alors que les profits devraient être pris lorsque les événements suivants se produisent: l'oscillateur stochastique se trouve dans la zone de survente (c'est-à-dire lt20). Si la ligne stochastique en mouvement rapide traverse le stochastique lent du bas vers le haut. C'est le même graphique pour le AUDJPY comme montré ci-dessus, mais cette fois nous avons défilé le graphique au point où le prix forme un signal d'entrée court: Le facteur clé ici est que le commerçant doit être très alerte quant à quand les signaux d'entrée Pop up ou lorsque le signal est inversé. Cela fera la différence entre gagner de l'argent et le conserver, ou gagner de l'argent et le perdre à l'inverse des conditions du marché. Je suis un analyste forex, commerçant et écrivain. J'ai eu une carrière d'écriture d'articles pour les sites Web et les revues, en commençant dans le secteur du voyage et puis dans le Forex. J'utilise une combinaison d'analyse technique et fondamentale dans ma prévision. Lorsque j'ai rejoint Forex4you en 2010, j'ai pensé que c'était une excellente occasion de travailler comme analyste pour un courtier international. Je fournis des prévisions techniques avec des points d'entrée et des objectifs clairs ainsi que des articles sur des thèmes fondamentaux et commerciaux. Bonne chance et heureux de négocier Bonne chance et heureux de négociation Posté le 5 août 2015 à 18h05
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