FR H-Volatilität - Seite 6
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Deshalb ist dort auch ein Smiley zu sehen. Bis vor kurzem gab es eine sehr rege Diskussion über das Maß der "Zufälligkeit" von Zitaten. Der Wiener Prozess wurde als Benchmark verwendet, und der Zitatefluss wurde mit einem Wiener Prozess verglichen. Der Hauptdiskussionspunkt war nicht einmal die Form der FR, sondern die Frage, ob der Kursfluss einige stabile (nicht unbedingt deterministische) Muster widerspiegelt, die ausgenutzt werden können, oder ob es sich immer noch um arbitragefreie SV, Hoas usw. handelt.
Was ist nun Ihre Meinung, Mathemat, wie sehr regiert die Statistik im Forex und wonach sollten wir suchen: statistische Überlegenheit (im Sinne von Unvollkommenheit, Marktarbitrage) oder doch ein Muster?
Ein vernünftiger Forscher versteht, dass ein System, das in der Lage ist, einen bescheidenen Gewinnfaktor von nicht weniger als 1,5 (mit, sagen wir, 99 % berechenbarer Wahrscheinlichkeit) kontinuierlich und nachweisbar zu erzielen, keineswegs einfach zu machen ist. In der überwältigenden Mehrheit der Fälle, die ich hier sehe, werden einige statistische Schlussfolgerungen über das System nur auf der Grundlage der Analyse der subjektiven Sicht eines Händlers auf den Markt (in Bezug auf ein bestimmtes System) gezogen - aber ich sehe nur sehr wenige Schlussfolgerungen im Zusammenhang mit der statistischen Analyse der objektiven Eigenschaften der Marktreihen. Aber das sind zwei gleichwertige Bestandteile des Systems! Das System mag im Backtest großartig sein, aber wo bleibt die Analyse der Variabilität, die mit verschiedenen Realisierungen der Zeitreihen verbunden ist!
Übrigens, ich wage zu behaupten, dass es in letzter Zeit einige interessante Themen zur Analyse der zweiten Komponente gegeben hat. Aber diese Themen erfordern eine tiefgreifende und gründliche Arbeit, anstatt einfach die Parameter eines weiteren Grals (mit einem kleinen Buchstaben) zu kombinieren...
Was meinen Sie mit "nachhaltig und nachweisbar"? Theoretisch bewiesen? Oder praktisch? Warum ist Stabilität allein nicht genug?
скромный профит-фактор не менее 1.5 (с вычислимой вероятностью, скажем, 99%)
Und wie kann man die a priori-Wahrscheinlichkeit des Gewinnfaktors berechnen? Wieder auf der Grundlage eines theoretischen Modells? Es sollte also möglich sein, ein Modell zu erstellen, das die Natur der Prozesse auf dem Markt angemessen widerspiegelt. Dann wird es möglich sein, zu beweisen, zu berechnen und objektive Schlussfolgerungen zu ziehen. Aber all dies ist Utopie, und ich denke, Sie werden mir nicht widersprechen. Wahrscheinlich wird die Wissenschaft eines Tages bereit sein, eine solche Theorie anzubieten, aber bis dahin befinden wir uns auf dem Niveau von Carl Linnaeus in der Biologie: Wir klassifizieren Kerzenständer und Muster. :-) Deshalb kann ich persönlich nicht sagen, dass die Statistik regiert. Ich habe noch keinen TS gesehen, der auf statistischen Eigenschaften des Kursflusses basiert und der ein stabiles Einkommen hat. Der erste theoretische Versuch ist die These von Pastuchow, für die ich ihm sehr dankbar bin. Aber es gibt profitable TS, und der Expert Advisor von Better ist nicht der erste und nicht der einzige. Bislang basieren sie jedoch alle auf deterministischen (und leider nicht theoretischen) Modellen. Auch Better's PNN nutzt keinerlei statistische Eigenschaften der Reihe, und sein probabilistischer Name sagt nur etwas über die Art der Entscheidung aus, nicht aber über die Grundlage für diese Entscheidung.
Und ich sehe nur sehr wenige Schlussfolgerungen im Zusammenhang mit der statistischen Analyse der objektiven Eigenschaften von Marktreihen.
Diese Stelle in Ihrem Beitrag hat mich sehr interessiert. Ich habe mich in letzter Zeit mit Statistiken beschäftigt. :-))
Natürlich kann man meine Untersuchungen zur Statistik des Angebotsflusses kaum als sinnvoll bezeichnen, da ich kein Experte auf diesem Gebiet bin. Dennoch haben sie mir viel Verständnis entgegengebracht. Darüber hinaus haben sie meinen Wunsch verstärkt, sie ausreichend tief, sinnvoll und konstruktiv zu gestalten. Deshalb möchte ich Sie fragen:
1. Was ist eine "statistische Analyse der objektiven Eigenschaften von Marktreihen"? Was bedeutet das?
2. Welche "objektiven Eigenschaften" sollten untersucht werden?
3. Welche Schlussfolgerungen über welche statistischen Aspekte des Marktes sollten (oder können) gezogen werden, um auf dieser Grundlage eine Frage zur Konstruktion eines TS zu stellen?
4. Wie sehen Sie die Konstruktion eines TS auf der Grundlage von Kenntnissen über die statistischen Eigenschaften von Markt-GP?
Lassen Sie sich nicht von der Einfachheit dieser Fragen einschüchtern. Mir ist klar, dass Sie, wie alle anderen auch, keine umfassenden Antworten haben. Diejenigen, die das getan haben, sind nicht mehr unter uns. :-))) Ich stelle sie in der Hoffnung auf, dass bei der Diskussion darüber, wie es schon mehr als einmal geschehen ist, lohnende Gedanken aufkommen und Fortschritte erzielt werden können.
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1. Was ist eine "statistische Analyse der objektiven Eigenschaften von Marktreihen"? Was bedeutet das?
2. Welche "objektiven Eigenschaften" sollen untersucht werden?
3. Welche Schlussfolgerungen über welche statistischen Aspekte des Marktes sollten (oder können) gezogen werden, um auf dieser Grundlage eine Frage zur Konstruktion des TS zu stellen?
4. Wie sehen Sie die Konstruktion eines TS auf der Grundlage der Kenntnis der statistischen Eigenschaften von Markt-GP?
Die wichtigste Frage war die folgende: "Warum gehen die meisten TS, deren Signale auf traditionellen Handelsinterpretationen herkömmlicher Indikatoren beruhen, unter?". Die üblichen Antworten lauten: "Der Markt verändert sich", "die Angebote der verschiedenen Maklerunternehmen sind unterschiedlich", "unzureichende Test- oder Optimierungstiefe" usw. - Ich bin mit solchen Antworten nicht zufrieden, denn auf diese Weise können wir das Scheitern eines TS "beweisen", wenn es tatsächlich eintritt. Ich bin nur mit klaren mathematischen Gründen für das Scheitern zufrieden. Das Ergebnis meiner Analyse ist der erste der angeblichen Artikel, der meiner Meinung nach eine recht überzeugende Kritik an den Grundsätzen der TK-Konstruktion enthält.
Leider wird diese Kritik, obwohl sie ideologisch klar ist, technisch nicht unterstützt (Code). Der Hauptgrund dafür ist, dass ich noch nicht gelernt habe, wie man das Wichtigste macht - synthetische Geschichten zu erstellen (Bar, natürlich), von denen ich sagen kann, dass sie sich in ihren Hauptmerkmalen nicht von realen Geschichten unterscheiden.
Wozu sind diese Kunststoffe gut? Einfach, um das Material, an dem die Strategie getestet wird, statistisch repräsentativ zu machen. Das Hauptproblem für den Systementwickler sind nicht genügend Daten. Die Prüfung und Optimierung erfolgt immer an einer einzigen "Realisierung" eines historischen Prozesses. Keine Vorwärtsanalyse, kein Multiwährungs- und Multi-Perioden-Test, wie er in Pardos klassischem Buch beschrieben ist, wird noch die notwendige statistische Sicherheit bieten, dass das System noch funktioniert, und Pardo selbst gibt dies zu. Wenn wir die TS auf einigen tausend Kunststoffen laufen lassen, können wir recht zuversichtlich Schlüsse über die Robustheit der Strategie ziehen (nicht auf die Parameter der TS, sondern im Raum aller Kunststoffe!). Dies erfordert jedoch hochwertige Kunststoffe. Dann kann der Prüfprozess auf ein qualitativ neues Niveau gehoben werden. Die Methodik einer solchen "synthetischen" Prüfung ist das Thema meines zweiten Artikels.
Die fehlende Kenntnis der grundlegenden statistischen Merkmale realer Finanzreihen ist das einzige ernsthafte Hindernis, das die Umsetzung der Idee in der Realität verhindert (dies wurde nach Rücksprache mit xeon und komposter deutlich). Alles andere kann in MQL4 implementiert werden, wobei einige undokumentierte Funktionen der Sprache hinzugefügt werden.
Das ist eigentlich die Antwort auf fast alle deine Fragen, Yurixx, d.h. ein Versuch , die Robustheit von TC zu beweisen . Frage 4 werde ich nicht beantworten, da ich nicht davon ausgehe, dass statistische Eigenschaften von Finanzreihen in TS verwendet werden. Ich persönlich brauche es nur für qualitative Tests.
Jedenfalls hoffe ich, dass das Thema auf Interesse stößt. Ich möchte vorab warnen: Nicht alle TCs werden auf diese Weise getestet! Nicht diejenigen, die die diskreten Eigenschaften des Marktes ausnutzen (Fibo, Kanäle, Unterstützungs-/Widerstandsniveaus). Es ist sehr wahrscheinlich, dass ich die Artikel weiterhin in ihrer jetzigen Form (philosophisch und analytisch) veröffentlichen werde, aber sie werden eher den Charakter eines Manifests haben und nicht eine spezifische technische Lösung darstellen. Es gibt noch andere Überlegungen, die ich hier nicht erwähnt habe.
Wenn alles, was ich oben geschrieben habe, als gezüchtetes sicheres Kabel empfunden wird, sagen Sie es einfach, ich werde nicht beleidigt sein.
Im Gegenteil, es wird alles ganz klar und positiv wahrgenommen. Wie ich sehe, geben Sie auch bei kleinen Problemen nicht auf. Es gibt eine großartige Stelle in "Monday" von Strugatsky. Zwei Zeilen aus dem Dialog: "Das ist also ein klassisch unlösbares Problem! - Natürlich ist sie das. Welchen Sinn hat es, lösbare Aufgaben zu lösen? Man weiß im Voraus, dass sie sowieso eine Lösung haben" :-)) Sehr treffend.
Ich bin mir nicht sicher, ob es für das von Ihnen gestellte Problem eine Lösung gibt. Ich beziehe mich auf die Generation der Serien, die sich "in ihren Hauptmerkmalen nicht von den echten unterscheiden". Die Erzeugung synthetischer Reihen, die das Verhalten realer Reihen bis zu einem gewissen Grad simulieren können, und ihre Verwendung zur Prüfung von TK ist jedoch ein cooles, grundlegendes Problem.
Mein "physikalisches" Verständnis von Forex in Kurzform: Forex ist ein stabiles, selbstkonsistentes System mit großem Dissipationskoeffizienten und kleiner Relaxation, das zu seinem Gleichgewicht tendiert. Es wird jedoch ständig von außen gestört, und diese Störungen sind sehr unterschiedlich in Stärke, Dauer und Art. Von schwachen, aber konstanten und dauerhaften Störungen, die zu langen Trends führen, bis hin zu sehr kurzen und materiell unbegründeten "psychologischen" Impulsen. Ein System zu schaffen, das all dies widerspiegelt, bedeutet, ein perfekt funktionierendes Marktmodell aufzubauen. Das halte ich (derzeit) für unmöglich, denn alle Faktoren, die den Markt auf die eine oder andere Weise beeinflussen, sind noch gar nicht untersucht worden. Ein multiparametrisches stochastisches Modell zu erstellen, das nicht vorgibt, den Markt abzubilden (d.h. Reihen zu generieren, die durchaus von realen Reihen zu unterscheiden sind), ist jedoch durchaus möglich und nicht weniger nützlich.
Die Aufgabe von TS besteht nicht darin, genau zu bestimmen, wo, wann und wie sich der Preis bewegt, sondern aus dem Fluss realer Daten dynamisch die Art des Einflusses zu extrahieren, den bedeutende externe Faktoren auf den Markt ausüben, und sich an diesen Einfluss anzupassen. Wenn TS dazu in der Lage ist, dann ist es ihm egal, ob die Daten real oder synthetisch sind, und er wird angemessen reagieren. Wenn wir also ein begrenztes multiparametrisches stochastisches Modell haben, können wir seine Parameter auf zufällige und/oder deterministische Weise stören, um Reihen zu erhalten, die nicht real sind oder ihnen nahe kommen, aber dennoch den TS-Test sinnvoll machen können.
Wenn ich zumindest einigermaßen richtig liege, gibt es keine Möglichkeit, die stabilen Eigenschaften der Reihen zu berechnen, da sie ständig Störungen unterliegen, und das ist alles Utopie. Und wir müssen von der anderen Seite her einsteigen, vom Standpunkt aus, dass der Gewinn auf dem Forex nicht durch die Kenntnis oder den Gebrauch der Statistik der Serien erzielt wird, sondern durch die Kenntnis und den Gebrauch der Störung, die diese Statistik verletzt.
Dieses Problem ist viel komplizierter als die triviale Erzeugung des Wiener-Prozesses, da beim Wiener-Prozess die benachbarten Inkremente unabhängig sind, während sie bei der FF-Reihe abhängig sind. Nichtsdestotrotz halten sich die Legenden über die Verderblichkeit von Finanzserien hartnäckig und existieren sogar in sehr seriösen Handelsforen. Natürlich werden sie durch die äußerlich grobe Ähnlichkeit solcher Kunststoffe mit echten Serien genährt. Manche versuchen sogar, noch weiter zu gehen und Fibs, Kanäle und Widerstands-/Unterstützungsniveaus in den Wiener Reihen zu finden und so die Gültigkeit der technischen Analyse zu "rechtfertigen". Nun, das ist, so leid es mir tut, bereits ein Verrückter...
Das ist der Punkt, an dem unsere Ziele auseinandergehen, Yurixx. Ihr Ziel ist es, Störungen auszunutzen, um daraus einen Vorteil zu ziehen, und mein Ziel ist es, stabile statistische Gesetze für Finanasserien zu finden, die diese Störungen einschließen und als Grundlage für eine qualitative Prüfung unserer TS dienen. Im Prinzip sollte dies weitere Studien über reale Finanzreihen nicht beeinträchtigen.
Hören Sie nur, wie cool das klingt: "nachhaltige statzakon finanasy Reihen, die diese Störungen beinhalten". :-)
Wenn Störungen per Definition außerhalb des Marktes liegen, wenn sie zeitlich begrenzt sind (sonst wären sie keine Störungen), von welcher Art von Stabilität der Gesetze, Parameter und Funktionen des statistischen Prozesses kann man dann sprechen?
Stabilität (weder im strengen noch im weichen Sinne) ist per definitionem nicht gegeben, wenn einer der dominierenden Faktoren des Prozesses im Laufe der Zeit durch einen anderen ersetzt wird. So wird beispielsweise ein wirtschaftlicher Aufschwung durch einen wirtschaftlichen Abschwung ersetzt. Oder, wie jetzt, das Finanzsystem beginnt zu bröckeln und bricht zusammen. Ich gehe davon aus, dass Sie diese nachhaltigen gesetzlichen Regelungen theoretisch nicht finden werden. Wenn ich recht habe, dann sagen Sie mir, wie Sie diese Gesetze im Prinzip finden wollen, und wo? Durch die Recherche von realen historischen Daten? Wie?
Übrigens, was mein Ziel angeht, - zu lockere Auslegung. Ich habe nichts davon gesagt, aber in diesem Stadium stimmen unsere Ziele überein - die Erforschung der Natur und der Muster von Forex. Und wenn sie es nicht wären, würde ich wohl kaum diese "klugen" Diskussionen führen. Und ich habe nur über das Gewinnen als Maß für das Verständnis der Prozesse gesprochen, mit denen wir es zu tun haben. Und wenn diese Einsicht eintritt, werde ich mir nicht das Vergnügen versagen, zur Belohnung aus dieser Quelle zu schöpfen. Sie auch nicht.
So wie es Peters in seinem Buch http://bigforex.biz/load/8-1-0-136 getan hat. Sie könnten auch http://bigforex.biz/load/8-1-0-137 lesen, es ist sein erstes Buch. Das, was Sie als Störungen bezeichnen, passt meines Erachtens ganz gut zu seinem Modell, denn er hebt diese Störungen in keiner Weise hervor, sondern betrachtet einfach den Prozess, ohne die Trendabschnitte daraus herauszuschneiden.
Ich weiß, die Aufgabe ist sehr schwierig, aber das Ziel ist sehr verlockend. Übrigens ist Peters nicht der Einzige. Es gibt auch Shiryaev, der sich ebenfalls mit der Statistik von Finanzreihen beschäftigt.
Und noch etwas, Yurixx: Ich bin in der Lage, kluge Gespräche zu führen, aber in diesem Fall ist mein Ziel das praktischste, genau das, was junge Systembauer nie tun und nicht für beachtenswert halten, nämlich der Versuch, einen Ansatz zu finden, um die Robustheit von TS zu beweisen (statistisch, natürlich). Und es ist sehr gut, dass ein solch praktisches Ziel auf einer solchen Grundlagenforschung basiert.
Es gibt hier nicht viele Leute, die sich mit Statistik auskennen (ich zähle mich nicht dazu), und ich fürchte, wir werden uns nebenbei nach Mathematikern umsehen müssen. Aber es gibt hier Leute, die sogar den Teufel mit MQL4 programmieren können, und das ist sehr gut.