Verteilung der Preiserhöhungen - Seite 4
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Es scheint, dass die Erfinder dieser GARCH-Modelle der Lösung sehr nahe sind.
Haben Menschen, die GARCH-Modelle verwenden, schlechte Ergebnisse? Und wo können wir diese Handelsergebnisse nachlesen? Ich kann vermuten, dass ihre Situation schlecht ist - sie wissen nicht genau, für welches Währungspaar eine t-Verteilung verwendet werden muss, denn obwohl für alle Währungspaare eine t2-Verteilung verwendet werden muss, gibt es für jedes Paar einen anderen Skalierungsfaktor, der von 1 abweicht. Das macht die Berechnungen komplizierter.
Mit freundlichen Grüßen,
Alexander_K
Bitte sehr. Ich kann viele solcher Tabellen zur Verfügung stellen - für jedes Währungspaar, dessen Kurse von einem Broker bereitgestellt werden.
Ich interpretiere Nullinkremente auf einer banalen Ebene - als ob ein Währungsumtauscher den Ankaufspreis erhöht und den Verkaufspreis auf dem Niveau des Vortages belassen hätte.
Sie brauchen nicht viele Tabellen, sondern es kommt auf die Methodik der Analyse an.
Bei der Lektüre desWikipedia-Artikels "Student's distribution" ist mir kein einziges Beispiel aufgefallen, bei dem das Histogramm der Häufigkeiten in der Mitte einen Einbruch auf Null aufweist. Ich stelle fest, dass Sie überhaupt nicht von einer gemeinsamen Verteilung von zwei Zufallsvariablen gesprochen haben. Im ersten Beitrag sprachen Sie über die Analyse von zwei verschiedenen Serien, Bid und Ask.
Lässt man nur aussagekräftige Daten über Veränderungen der Ask-Rate übrig, die nicht gleich Null sind, ergibt sich in der Mitte des Histogramms der Häufigkeit des Auftretens eine Senke. Die Breite der Lücke für Ihre Daten beträgt zwei fünfstellige Punkte, während in der vierstelligen DC zwanzig fünfstellige Punkte vorhanden sein werden. Hat dies irgendwelche Auswirkungen auf die Tatsache, dass die t-Verteilung des Studenten mit 2 Freiheitsgraden am besten geeignet ist? Das ist eine ganz normale Schlussfolgerung, die bedeutet, dass es keine Varianz in den Inkrementen gibt... Ich würde keine so schwerwiegenden Schlussfolgerungen aufgrund von "banalen" Ergänzungen des Histogramms der Häufigkeiten ziehen. Wie begründen Sie Ihre Schlussfolgerung bezüglich der Art der Verteilung?
Sie brauchen nicht viele Tabellen, wichtig ist die Analysemethodik.
Nach der Lektüre des Wikipedia-Artikels "Student's distribution" sind mir keine Beispiele aufgefallen, bei denen das Histogramm der Häufigkeiten in der Mitte einen Einbruch auf Null aufweist. Beachten Sie, dass Sie überhaupt nicht von einer gemeinsamen Verteilung zweier Zufallsvariablen gesprochen haben. Im ersten Beitrag sprachen Sie über die Analyse von zwei verschiedenen Serien, Bid und Ask.
Wenn wir nur aussagekräftige Daten über die Veränderung der Ask-Rate, die niemals Null ist, belassen, entsteht in der Mitte des Frequenzhistogramms eine Senke. Die Breite der Lücke für Ihre Daten beträgt zwei fünfstellige Punkte, während in der vierstelligen DC zwanzig fünfstellige Punkte vorhanden sein werden. Hat dies irgendwelche Auswirkungen auf die Tatsache, dass die t-Verteilung des Studenten mit 2 Freiheitsgraden am besten geeignet ist? Das ist eine ganz normale Schlussfolgerung, die bedeutet, dass es keine Varianz in den Inkrementen gibt... Ich würde keine so schwerwiegenden Schlussfolgerungen aufgrund von "banalen" Ergänzungen des Frequenzhistogramms ziehen. Wie begründen Sie Ihre Schlussfolgerung bezüglich der Art der Verteilung?
Ja, das ist eine Frage, die sicherlich beantwortet werden muss - also bin ich für eine Weile zurück :)
1. Ich sehe keine Einbrüche im Histogramm des Ask-Inkrements - sehen Sie sich die "Taschen" mit Werten links vom Histogramm an. Alles ist sehr schön und streng. Bei Null ist der Maximalwert, und dann in absteigender Reihenfolge. Das Gleiche gilt für Bid. Wenn Sie eine beliebige Kombination aus Ask und Bid verwenden, verliert das Histogramm seine Form.
2. Das Wichtigste. Hier sind die Formeln:
Verteilungsfunktion: F(x) = (1+(x/sqrt(s^2+x^2))/2
Wahrscheinlichkeitsdichte: P(x) = 1/sqrt((s^2+x^2)^3)
Quantilsfunktion: Q(p) = 2*s*(p-1/2)*sqrt(2/a), wobei a=4*p*(1-p)
Es gelten die folgenden Vermerke:
X - Preiserhöhung
S - Skalierungsfaktor (entspricht im Allgemeinen nicht der Standardabweichung)
Prüfen Sie es selbst für das Paar EURUSD, für das s=1,647 ist.
3. Diese Formeln sind ein Spezialfall der nicht standardisierten t-Verteilung und können in der Literatur über die Student'sche Verteilung mit 2 Freiheitsgraden gefunden werden.
4. Ich habe viele verschiedene Verteilungen mit Hilfe von Zufallszahlengeneratoren ermittelt, aber diese beschreibt die Preissteigerungen am genauesten. Auch hier gilt für alle Währungspaare das Gleiche, nur mit einem anderen Koeffizienten s für jedes Währungspaar.
5. Und jetzt möchte ich wissen, was ich damit machen soll. Sie rieten mir, das GARCH-Modell zu studieren, und das werde ich in nächster Zeit tun.
Mit freundlichen Grüßen,
Alexander_K
Vielen Dank für die Links! Das ist interessant.
Es scheint, dass die Erfinder dieser GARCH-Modelle der Lösung sehr nahe sind.
Haben Menschen, die GARCH-Modelle verwenden, schlechte Ergebnisse? Und wo können wir diese Handelsergebnisse nachlesen? Ich kann vermuten, dass ihre Situation schlecht ist - sie wissen nicht genau, für welches Währungspaar eine t-Verteilung verwendet werden muss, denn obwohl für alle Währungspaare eine t2-Verteilung verwendet werden muss, hat jedes Paar seinen eigenen Skalenkoeffizienten, der von 1 abweicht, was die Berechnungen noch komplexer macht.
Mit freundlichen Grüßen,
Alexander_K
Nun, im Allgemeinen wird dieses Modell sogar an Universitäten studiert, es ist weit verbreitet und es ist nichts Falsches daran. Ich betrachte das Ganze aus der Sicht eines einzelnen Händlers. Wahrscheinlich profitieren einige Organisationen mit großer Erfahrung und Basis davon, zumindest können sie Risiken für Portfolios usw. abschätzen. Aber in Bezug auf Forex-Spekulationen habe ich keine Beispiele für einen effektiven Einsatz gesehen, wiederum, wie Sie festgestellt haben, vielleicht wegen der Komplexität der statistischen Analyse und der Modelle selbst. D.h. es gibt keine Beispiele, vielleicht hat jemand welche und kann ein paar Links einfügen. SanSanych hat etwas vorgeschlagen, ich werde es mir ansehen.
Nun, im Allgemeinen wird dieses Modell sogar an den Universitäten gelehrt, es ist sozusagen allgemein anerkannt und es ist nichts Falsches daran. Ich betrachte die Sache aus der Sicht eines einzelnen Händlers. Wahrscheinlich profitieren einige Organisationen mit großer Erfahrung und Basis davon, zumindest können sie Risiken für Portfolios usw. einschätzen. Aber was die Forex-Spekulationen betrifft, so sind mir keine Beispiele für eine wirksame Nutzung begegnet, und auch hier liegt es, wie Sie festgestellt haben, vielleicht an den Schwierigkeiten bei der statistischen Analyse und den Modellen selbst.
Guten Tag Maxim!
Ich habe noch eine alte sowjetische Ausbildung, als so etwas noch nicht üblich war. Meine Tochter hat mich einfach gebeten, diese Abstufungen zu analysieren, und das habe ich getan.
Im Moment habe ich einfach keine Ahnung, wie ich diese schönen Formeln und Diagramme in der Praxis anwenden soll. Jetzt werde ich GARCH studieren - wenn es eine wirklich solide Theorie gibt, die durch praktische Ergebnisse belegt ist, werde ich meiner Tochter Geld für dieses Spiel geben :)))
Herzliche Grüße,
Alexander_K
Guten Tag, Maxim!
Ich habe noch die alte sowjetische Erziehung, als so etwas noch nicht bekannt war. Meine Tochter hat mich einfach gebeten, diese Schritte zu analysieren, und das habe ich getan.
Im Moment habe ich einfach keine Ahnung, wie ich diese schönen Formeln und Diagramme in der Praxis anwenden soll. Jetzt werde ich GARCH studieren - wenn es eine wirklich solide Theorie gibt, die durch praktische Ergebnisse belegt ist, werde ich meiner Tochter Geld für dieses Spiel zur Verfügung stellen :)))
Herzliche Grüße,
Alexander_K
Hier sind weitere Notizen eines praktizierenden Händlers http://www.quantalgos.ru/?s=garch, der ein ernsthaftes Verständnis für den mathematischen Apparat und die Modelle hat.
Sein Blog ist im Allgemeinen sehr interessant. Ich selbst weiß es nicht und habe viele Dinge nicht gemeistert.
Ja, diese Frage muss sicherlich beantwortet werden - also zurück für eine Weile :)
1. Ich sehe keine Einbrüche im Histogramm der Ask-Schritte - sehen Sie sich die "Taschen" mit Werten links vom Histogramm an. Alles ist sehr schön und streng. Bei Null ist der Maximalwert, und dann in absteigender Reihenfolge. Das Gleiche gilt für Bid. Wenn Sie jedoch eine beliebige Kombination aus Ask und Bid verwenden, verliert das Histogramm seine Form.
Ich habe Sie nicht nur gebeten, das zweite Bild auf https://www.mql5.com/ru/forum/218475/page2#comment_5989670 zu kommentieren . Sie zeigt, dass die Häufigkeit der Preiserhöhungen in der Bid-Reihe viel geringer war als in der Ask-Reihe. Das ist die Realität. Wenn Sie hingegen die unzulässigen Werte der Preiserhöhungen in den Fällen, in denen die Änderung in der anderen Zeile erfolgte, auf Null setzen, ist die Gesamtzahl der Preiserhöhungen für die beiden verschiedenen Zeilen immer gleich. Dies ist ein Zeichen für eine Verfälschung der Daten. Der Analysegegenstand wird ausgetauscht, die Ereignisse, die in der anderen Reihe stattgefunden haben, werden in die Ask-Reihe der Inkremente eingefügt.
Die Analyse von Ask-Reihen nach Ihrer Methodik ist nicht möglich, wenn es keine Bid-Reihen gibt. Als Zeilenanalysetechnik ist sie nicht sinnvoll, da sie zwei Zeilen auf einmal erfordert.
Großartig.
Vereinfacht gesagt, entspricht ein bestimmter Wert des Preisanstiegs einem bestimmten Wert (siehe die Formel für die Wahrscheinlichkeitsdichte in meinen obigen Beiträgen) der Wahrscheinlichkeit des Auftretens eines solchen Anstiegs (das so genannte Gewicht), wenn man weiß, dass die Verteilung des Anstiegs eine t2-Verteilung mit dem Koeffizienten s ist. Sokönnenwir für den realen Preis Bid oder Ask bei einem bestimmten Stichprobenumfang eine bedingte Schätzung der mathematischen Erwartung Bid oder Ask als gewichteten Durchschnitt und eine bedingte Schätzung der Preisvarianz als gewichteten di
Wenn wir diesen Stichprobenumfang als dynamische Reihe vom Typ FIFO behandeln und die gewichtete Varianz mitteln, erhalten wir für unseren gleitenden Durchschnitt der mathematischen Erwartung eine bestimmte bedingte mittlere Varianz.
Wenn diese bedingte Abweichung überschritten wird, kann ein Geschäft getätigt werden.
Aber diese Argumentation hat immer noch einige Schwachstellen - die Ungewissheit des erforderlichen Stichprobenvolumens (in der Tat - die Wahl des Zeitrahmens) und die Ungewissheit des Volumens der historischen Tick-Daten (die Mittelwertbildung sollte für 1000000 Tick-Historiendaten oder mehr durchgeführt werden?)
Ich werde weiter lesen. Wenn jemand eine Idee hat - schreibt sie auf.
Es gibt einen Grund, warum ich Sie gebeten habe, die zweite Zahl auf https://www.mql5.com/ru/forum/218475/page2#comment_5989670 zu kommentieren . Sie zeigt, dass die Häufigkeit der Preiserhöhungen in der Bid-Reihe viel geringer war als in der Ask-Reihe. Das ist die Realität. Wenn Sie hingegen die unzulässigen Werte der Preiserhöhungen in den Fällen, in denen die Änderung in der anderen Zeile erfolgte, auf Null setzen, ist die Gesamtzahl der Preiserhöhungen für die beiden verschiedenen Zeilen immer gleich. Dies ist ein Zeichen für eine Verfälschung der Daten. Der Gegenstand der Analyse wird ersetzt, die Ereignisse, die in der anderen Reihe stattgefunden haben, werden in die Reihe der Ask-Inkremente eingefügt.
Eine Analyse der Ask-Reihen nach Ihrer Methodik ist nicht möglich, wenn es keine Bid-Reihen gibt. Als Zeilenanalyse-Methode ist sie nicht sinnvoll, da sie zwei Zeilen auf einmal erfordert.
Wieder einmal sammelte ich Daten von einem zufällig ausgewählten Broker (ich werde nicht einmal sagen, welcher, um nicht zu werben) von einem Demo-NDD-Konto.
Vielleicht gibt der Demoserver einen Teil der falschen Daten heraus oder umgekehrt - ich will nicht streiten. Aber dennoch, aus praktischer Sicht kann ich von einem Makler keine größere Genauigkeit verlangen (wahrscheinlich ist das ein aussichtsloser Weg), und ich habe mit dem gearbeitet, was ich habe.
Großartig.
Einfach ausgedrückt: Ein bestimmter Wert des Preisanstiegs entspricht einem bestimmten Wert (siehe die Wahrscheinlichkeitsdichteformel in meinen obigen Beiträgen) der Wahrscheinlichkeit, dass dieser Anstieg eintritt (das so genannte Gewicht), ...
Wenn jemand eine Idee hat - schreibt sie auf.
Ich nehme an, dass es nicht sehr effektiv ist, wenn man nur kleine Schritte macht und damit arbeitet. Farbverläufe sollten an einen bestimmten Kontext gebunden sein (Filter, Ereignisse, Bedingungen). Richtiger wäre es, die Zeitreihe in Komponenten zu differenzieren (aufzuteilen) und diese getrennt zu verarbeiten. Solche Merkmale können sein: