A entropia é usada para ajudar a modelar e representar o grau de incerteza de uma variável aleatória. É usada por analistas financeiros e técnicos de mercado para determinar as chances de um tipo específico De comportamento por uma segurança ou mercado. BREAKING Down Entropy. Entropy tem sido uma fonte de estudo e debate por analistas de mercado e comerciantes É usado na análise quantitativa e pode ajudar a prever a probabilidade de que uma segurança irá mover-se em uma determinada direção ou de acordo com Para um determinado padrão Os valores voláteis têm maior entropia do que os estáveis que permanecem relativamente constantes no preço O conceito de entropia é explorado em A Random Walk Down Wall Street. Como uma medida de risco. Como a beta e a volatilidade, a entropia é usada para medir o impacto financeiro Risco como uma medida de aleatoriedade No mundo das finanças, o risco é ruim e bom, dependendo das necessidades do investidor no entanto, é geralmente assumido que g Risco maior cria uma maior probabilidade de aumento de crescimento Os investidores que procuram maior crescimento são ensinados a procurar alta beta ou alta volatilidade estoques Entropia é usado da mesma forma Um estoque com um alto nível de entropia é considerado mais arriscado do que outros Alguns analistas acreditam entropia fornece um Melhor modelo de risco do que beta Tem sido demonstrado que entropia, como beta, e desvio padrão descer quando o número de ativos ou títulos em uma carteira aumenta. Entropy Usage. The questão principal com o uso de entropia é o próprio cálculo Entre os analistas existem Muitas teorias diferentes sobre a melhor maneira de aplicar o conceito em finanças computacionais Por exemplo, em derivados financeiros, entropia é usada como uma maneira de identificar e minimizar o risco No modelo de precificação de ativos de capital Black-Scholes tradicional o modelo assume que todos os riscos podem ser cobertos Ou seja, todo o risco pode ser determinado e contabilizado. Este nem sempre é um modelo realista. O conceito de entropia pode ser aplicado e representado por um Variável para eliminar a aleatoriedade criada pelo valor ou ativo subjacente, o que permite ao analista isolar o preço do derivado. Em outras palavras, a entropia é usada como uma forma de identificar a melhor variável para a qual definir o risco dentro de um determinado sistema ou de um sistema financeiro Instrumento A melhor variável é a que se desvia menos da realidade física No financiamento, isso pode ser representado com o uso de probabilidades e valores esperados Enquanto o cálculo em si está evoluindo, o propósito é claro analistas estão usando o conceito para encontrar um melhor Maneira de preços instrumentos financeiros complexos. Novo para estas placas, greetings. I usar um indicador baseado em entropia como um elemento central da minha estratégia de negociação Este, em particular. No entanto, a linha de desenho na janela de indicador que atualiza com movimento de carrapato, só funciona Como pretendido quando acoplado com um gráfico off-line anexado a um gráfico normal com um script de conversor período rodando. Quando usado com um gráfico on-line, a linha desenha cor Mas os tiques atuais deixam a linha em um zero plano significando nenhum movimento de preço, o que é incorreto Normalmente eu consideraria essa programação defeituosa de indicadores, mas funciona com gráficos off-line conforme a intenção e às vezes, Ele funciona por longos períodos de tempo nas cartas on-line, bem como, em vários minutos a uma hora eu tenho cerca de 100 indicadores, e nenhum nunca exibiram este problema Problematicamente, offline charts não funcionam bem no meu MT4 por qualquer motivo que eu Usar 9 indicadores e executar um PC de ponta, mas o gráfico geralmente é retardado, é executado muito lentamente, ou eventualmente congela. Eu uso configurações mínimas para o histórico de barras e qualquer outro recurso de otimização nas configurações MT4. Agora, a única maneira de usar o Indicador efetivamente em um gráfico on-line é por atualizá-lo constantemente, que apresentam perigos para a minha 8 horas semi-automática estratégia de negociação Refrescante que mostra o movimento de linha de desenho histórico correto na janela de indicador , Mas a ponta principal da linha vai encaixar de volta para uma leitura plana 0 após um movimento de carrapato. Ajuda ou conselhos sobre esta questão seria muito apreciada Eu também estaria disposto a aceitar outros indicadores de entropia que podem estar disponíveis, eles parecem ser raros Desde que sigam o método de auto-regressão ou entropia máxima. Indicador funciona em um gráfico de modo offline que está anexado a um gráfico on-line, mas não dentro de um gráfico on-line. Mycroft Normalmente, eu consideraria essa programação falha de indicador, mas funciona com offline Gráficos como previsto, mas o gráfico geralmente é retardado, corre muito lentamente ou, eventualmente, freezes. That é porque é falha Offline gráficos receber uma mensagem de atualização eo indicador recalcula todas as barras que s seu lag Reduzir max barras no gráfico para algo razoável 1K. Normal Cartas não recebem uma mensagem de atualização, apenas novos carrapatos, e ele deve recalcular apenas barra zero O indicador está quebrado. Código atual Eu suspeito que é o problema. Você deve contar para baixo ao fechar o dele Ting em um loop de posição Obter o hábito de sempre contagem regressiva Indicador deve assim que don t tem que verificar se eles re repaintiing. Intra-Day Design do sistema de negociação com base no modelo integrado de Wavelet De-Noise e programação genética. Recebido 13 outubro 2016 Revisado em 24 de novembro de 2016 Aceito em 1 de dezembro de 2016 Publicado em 6 de dezembro de 2016.Figura 1 caption p Diagrama de fluxo da experiência p caption Figura 2 caption p Dados originais PL de cada dia de negociação p legenda Figura 3 caption p Limiar rígido de-noised PL of Cada dia p legenda p Limites suaves limiar de ruído PL de cada dia p caption Figura 5 caption p PL cumulativo de dados originais p caption Figura 6 caption p PL cumulativo de limiar rígido de-noised dados p caption Figura 7 caption p PL cumulativo de dados de ruído suave des-ruído p caption. Technical análise foi provada ser capaz de explorar as flutuações de curto prazo nos mercados financeiros Resultados recentes indicam que a abordagem de timing de mercado bate MA A abordagem genética GP foi usada para gerar regras comerciais de curto prazo nos mercados de ações durante as últimas décadas. No entanto, poucos dos estudos relacionados com a análise de indicadores financeiros As séries temporais com programação genética consideraram as características não-estacionárias e ruidosas das séries temporais Neste artigo, para desvirtuar as séries temporais financeiras originais e pesquisar regras lucrativas de negociação, propõe-se um método integrado baseado no método Wavelet Threshold WT e GP Uma vez que as informações relevantes que afectam o movimento das séries temporais assumem-se totalmente digeridas durante os períodos fechados do mercado, para evitar os pontos de salto dos dados diários ou mensais, neste artigo são utilizadas séries temporais intra-dia de alta frequência Para explorar plenamente a vantagem de previsão a curto prazo da análise técnica. Para validar a abordagem integrada proposta, é realizado um estudo empírico com base na Securities In China Dex CSI 300 futuros na emergente China Financial Futures Exchange Mercado CFFEX Os resultados da análise mostram que a abordagem de ruído wavelet supera muitos modelos comparativos Ver Texto Completo. figura 1 caption p Fluxograma da experiência p legenda Figura 2 caption p Dados originais PL de cada dia de negociação p caption Figura 3 caption p Limiar rígido de-ruído dados PL de cada dia p caption Figura 4 caption p Limiar suave de-ruído dados PL de cada dia p caption Figura 5 caption p PL cumulativo de dados originais p legenda Figura 6 caption p PL cumulativo de limiar rígido de-noised dados p caption Figura 7 caption p PL cumulativo de limiar suave de-ruído dados p caption. This é um artigo de acesso aberto distribuído sob a Creative Commons Attribution License que permite o uso irrestrito, a distribuição , E reprodução em qualquer meio, desde que o trabalho original é devidamente citado CC BY 4 0.Scifeed alerta para novas publicações. Nunca perca qualquer artigos correspondentes a sua pesquisa de qualquer p Ublisher. Get alertas para novos papéis correspondentes à sua pesquisa. Find os novos artigos de autores selecionados. Updated diariamente para 49 000 revistas e 6000 publishers. Define seu Scifeed now. Share Ji, Jin Jin, J Intra-Day Trading System Design Baseado em O Modelo Integrado de Ruído de Ondatização e Entropia de Programação Genética 2016 18 435.Liu H, Ji P, Jin J Design de Sistema de Negociação Intra-Dia Baseado no Modelo Integrado de Ruído Do Wavelet e Entropia de Programação Genética 2016 18 12 435.Liu , Hong Jin Ji, Ping Jin, Jian 2016 Intra-Day Design do sistema de negociação com base no modelo integrado de Wavelet De-Noise e programação genética Entropy 18, não 12 435.Find outros artigos de Styles. Related.
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