Was macht ein unstetes Diagramm unstetig oder warum ist Öl Öl? - Seite 27

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an gpwr.

Тоже рад с Вами здесь встретиться. По прежнему на работе пытаюсь создать "мыслящую сеть" близкую к мозгу используя спайки и время. Но пока кроме простого распознования обьектов ничего не получается. Многие сомневаются что спайковые сети обладают каким то преимуществами по сравнению с обычными нейронными сетями. Но это тема отдельного разговора.

Ja, das ist ein ganz anderes Thema.

für Timbo

Der erste Preisunterschied ist nicht stationär.

Das hängt davon ab, was Sie meinen. :о) Im weitesten Sinne ist sie ziemlich stationär (zumindest für die wichtigsten Verteilungsparameter - Mittelwert und möglicherweise Varianz), da sie einige wichtige Tests besteht. Die Stabilität des ACF gegenüber Verschiebungen ist jedoch ein echtes Problem, d. h. er ist im engeren Sinne überhaupt nicht stationär. Allerdings gibt es kein absolut klares, eindeutiges und objektives Kriterium, so dass man den Begriff "Genauigkeit" nach Belieben auslegen kann.

 
faa1947 >>:


На 16 стр. я приводил спектры для М1 и Н1 для одинакового временного интервала - 480 часов. Спектры принципиально разные. Вид спектра хорошо соответствует физике процесса. За 1 час началось и закончилось много трендов на М1, что соответствует инвесторам с разным временным горизонтом. Это пожалуй основная причина нестационарности ВР. Ваше утверждение совершенно должно бвыть справедливо для стационаных рядов, разлагаемых по Фурье.

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Ниже этой частоты спектры одинаковые. Нужны ли эти ВЧ детали? Если энергия того что отбрасывается довольно значительна?

Существуют методы усреднения СПМ. При этом, если существующие пики мало отличаются от среднего, то это флэт. В трендах основная мощность должна быть сосредоточена в пиках.

Du solltest keine Katzen mögen...

Zuerst müssen Sie den Senior Taimfraim richtig vorbereiten.
Dann müssen Sie das Spektrum richtig berechnen.
 
timbo >>:
Первая разница случайного блуждания - это неторгуемый процесс, торгуемый процесс само блуждание. Именно поэтому знание того, что первая разница стационарна, никак не поможет в торговле.
Ich habe ein ähnliches Gefühl. Ich bin nicht so kategorisch, es ist für mich nur nicht offensichtlich, dass der erste Unterschied genutzt werden kann.
 
timbo писал(а) >>
Ich habe nach einem handelbaren Prozess gefragt , der weißes Rauschen wäre. Die erste Differenz eines Random Walk ist ein nicht handelbarer Prozess, der handelbare Prozess ist der Walk selbst. Deshalb ist das Wissen, dass die erste Differenz stationär ist, für den Handel in keiner Weise hilfreich.

Um der Behauptung, die erste Preisdifferenz sei stationär, ein Ende zu setzen, habe ich den beigefügten Stationaritätstest-Indikator im weiteren Sinne geschrieben. Das funktioniert folgendermaßen

  1. Die Differenzen aller Preise werden berechnet
  2. Die Daten werden in zwei gleich große Sektoren aufgeteilt
  3. Im ersten Abschnitt wird das erste Moment berechnet (der Durchschnitt aller Preise in diesem Abschnitt)
  4. Ziehen Sie von allen Preisen in beiden Abschnitten das in Abschnitt 3 berechnete erste Moment ab. Es ist klar, dass die Daten im ersten Abschnitt einen Durchschnittswert von Null haben werden.
  5. Auch hier wird das zweite Moment (Streuung) auf dem ersten Diagramm berechnet.
  6. Die Preise der beiden Parzellen werden durch das Quadrat der in Punkt 5 berechneten Varianz geteilt. Es ist klar, dass die Daten der ersten Parzelle eine Einheitsvarianz aufweisen werden.
  7. Wir berechnen die ersten und zweiten Momente der Preise im zweiten Abschnitt und stellen sie als Indikator dar. Wenn die Daten im weitesten Sinne stationär sind, dann erwarten wir, dass diese Momente um 0 bzw. 1 schwanken werden.

Die Berechnungen für EURUSD H1 zeigen, dass das erste Momentum (Durchschnitt) um 0 schwankt, aber das zweite Momentum (Varianz) von 1 auf 3,4 ansteigt. Hier ist es also schwierig, die Preisdifferenz als eine stationäre Reihe zu bezeichnen, selbst im weitesten Sinne.

Es ist auch interessant zu sehen, wie nahe der Preisunterschied am weißen Rauschen liegt. Per Definition hat weißes Rauschen ein flaches Spektrum. Die Definition sagt nichts darüber aus, dass dieses Rauschen normalverteilt ist, obwohl dies in den meisten Fällen impliziert wird. In meinem vorherigen Beitrag habe ich den ACF für die EURUSD-H1-Kursdifferenz dargestellt. Sie hat die Form einer Deltafunktion. Nimmt man eine Fourier-Transformation der ACF vor, so erhält man die Leistungsspektraldichte der Preisdifferenz, die nahezu flach ist, d. h. die Preisdifferenz ist im spektralen Sinne tatsächlich nahe am weißen Rauschen. Im Hinblick auf die Wahrscheinlichkeitsverteilung ist dies jedoch etwas anderes. Wenn wir die Momente der Preisdifferenz berechnen, erhalten wir die folgende Tabelle

Momentum Normspreizung EURUSD USDJPY EURGBP USDCAD EURJPY
m4=E{x^4} 3 14.73 18.85 18.53 14.94 19.33
m6=E{x^6} 15 1090 2129 1320 962 1839

In allen Fällen werden die Daten so normalisiert, dass ihr Mittelwert gleich Null und die Varianz gleich 1 ist. Wie aus der Tabelle hervorgeht, hat die erste Varianz der Währungspreise ein viel größeres 4. und 6. Moment als das Gaußsche Rauschen (das 2. Moment ist gleich 1 und alle ungeraden Momente sind gleich 0). Mit anderen Worten: Die Wahrscheinlichkeit, Ausschläge zu erkennen, die größer sind als die Varianz, ist bei der Preisdifferenz viel höher als beim Gaußschen Rauschen.

Was bringt uns das alles für den Handel?

  1. Der ACF der ersten Preisdifferenz ist eine Deltafunktion, d. h. die Korrelation der aktuellen Differenz zur vergangenen Differenz ist nahe Null. Ich wüsste nicht, wie man einen solchen Prozess vorhersagen könnte.
  2. Der erste Preisunterschied ist nicht einmal im weitesten Sinne stationär. Daher halte ich den Handel auf der Grundlage der Tatsache, dass das statistische Verhalten der Preisdifferenz im Laufe der Zeit konstant ist, für nicht rentabel.
  3. Die erste Preisdifferenz weist große Ausreißer jenseits der Varianz auf, die zu schnellen Verlusten führen, wenn Positionen in der Richtung eröffnet werden, in der die Preisdifferenz auf Null zurückgeht.

Alle in meinen Berechnungen verwendeten Codes sind beigefügt.

Welche statistischen Eigenschaften sollten die Preise haben, damit sie vorhergesagt oder gewinnbringend gehandelt werden können?

Dateien:
indicators.zip  2 kb
 
TOV >>:

Не выйдет. Я раньше тоже страдал ересью, писал заметки как представленная ниже.

Worauf wollen Sie hinaus?
 
begemot61 писал(а) >>
Worauf wollen Sie hinaus?

Sie werden nicht mehr als eine halbe Periode vorhersagen können.

 
gpwr >>:

У меня такой вопрос ко всем участникам этой ветки: Какими статистическими свойствами цены должны обладать, чтобы их можно было предсказать или прибыльно торговать?

Der erste und offensichtlichste ist die Konstanz des Mittelwerts und das Fehlen von "dicken Schwänzen" in der Verteilung. In diesem Fall muss nichts vorhergesagt werden.
 
TOV >>:

Вы не предскажите больше чем пол периода.

Sie haben also nirgendwo gezeigt, was überhaupt vorhergesagt werden kann.
Ich verstehe generell nicht, warum viele glauben, dass es möglich ist, den Blutdruck vorherzusagen.
 
begemot61 писал(а) >>
Erstens und am offensichtlichsten: Konstanz des Mittelwerts + keine "fetten Schwänze" in der Verteilung. In diesem Fall muss nichts vorhergesagt werden.


Sprechen Sie über den Preis oder über Inkremente?

 
begemot61 >>:
Первое и самое очевидное, постоянство среднего + отсутствие "толстых хвостов" у распределения. В этом случае не требуется ничего предсказывать.

Das erste Moment ist bereits eine Konstante und Null. Die Varianz sollte nicht von der Zeit abhängen, und vergessen Sie die "fat tails".
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