Von der Theorie zur Praxis - Seite 117
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Das Alter spielt NUR bei persönlichen Begegnungen eine Rolle, ansonsten ist das Alter irrelevant - NUR das Wesentliche.
Alles, was Sie hier in naiver Weise darzulegen versuchen, ist bereits entwickelt und angewandt worden, und es gibt eine Verallgemeinerung der Praxis. Und das alles ist sehr gut entwickelt.
1. Ihre Berechnung der Wahrscheinlichkeitsdichte - heute ist es ein Chip namens Realized GARCH
2. Ihre Betrachtung des Verteilungstyps - der t-Verteilung - zeigt, dass unter den schiefen Verteilungen die t-Verteilung am besten geeignet ist
3. Ihr Interesse an der Modellierung des Langzeitgedächtnisses ist ein notwendiger Bestandteil des Modells. Und es gibt Hinweise darauf, dass es sinnvoll ist, sich damit zu beschäftigen, wenn der Hurst-Index um mindestens 10 % von 0,5 abweicht: weniger als 0,45 - Seitwärtsbewegung, mehr als 0,55 - Trendmodell.
Es gibt Probleme mit der Größe des Fensters, aber mit ihnen rein technische Schwierigkeiten: Ihre 12000 Beobachtungen - rein technisch schwer dynamisch zu pflegen.
Nimm es, lies.... Ohne Rücksicht auf Physik und Alter.
Vielen Dank, SanSanych Fomenko, für diese Information über den Hurst-Index. Es stellte sich heraus, dass dieser Index eine interessante Sache ist, und er ist auch fest mit Aleksander_K2 Methoden verbunden , zur Veranschaulichung gebe ich ein Bild aus dem beigefügten Artikel "Kirillov D.S., Korob O.V., Mitin N.A., Orlov Yu.N., Pleshakov R.V. Distributions of Hurst index of nonstationary marked time series // Preprints of IPM named after M.V. Keldysh. 2013. № 11. 16 с. URL: http://library.keldysh.ru/preprint.asp?id=2013-11".
Wie sollte man hier nicht an Alexanders übliche Histogramm-Logos von Olympia-80 erinnern. Wie mir scheint, kommt vieles in dem Artikel dem nahe, was Alexander als Etappen oder Hauptpunkte seiner Arbeit herausstellt. Hier sind Auszüge daraus:
Was den Fluss der Ereignisse angeht, so weist er eine deutliche Tagesperiodizität auf. Die gewichtete durchschnittliche Minutenintensität w(m),
definiert durch Formel (18), ist in Abb. dargestellt. 3. Dieses Profil ist eigentlich ein Flussparameter (m,1) während einer Aggregationseinheit (1 Minute).
Für das betrachtete Beispiel schwankt die Anzahl der Ticks pro Tag zwischen 38k und 93k, wobei der durchschnittliche Tageswert bei etwa 70k liegt. Von der vorherigen
Aus der Analyse ergibt sich, dass ein typisches Zeitintervall, in dem sich eine Tickreihe quasistationär verhält, etwa 1,5 Tage beträgt.
So können wir in weniger als einem Tag Handelssysteme mit nicht-stationären Indikatoren aufbauen, und in mehr als einem Tag
zwei Tagen wird die Stichprobe heterogene Daten enthalten, die zu einem hohen Prozentsatz an fehlerhaften statistischen Schlussfolgerungen führen.
...
Was die Bestimmung des Hurst-Indexes als Koeffizient in der Regressionsbeziehung (7) angeht, so ist er im Allgemeinen nicht sehr hoch
für ein Fenster mit kleiner Länge N und nimmt mit dessen Vergrößerung zu. Für ein Fenster von 10 Tausend Ticks beträgt die durchschnittliche Bestimmung 0,35, aber für ein Fenster von 100 Tausend Ticks ist sie
gleich 0,85 wird. Die Verteilung der Bestimmungswerte ist unimodal, aber nicht normal, sondern ähnelt eher der Gamma-Verteilung.
Für mich war es eine große Hilfe, den Hearst-Index in dem Artikel als Maß für den Grad zu betrachten:
Für jede Zeitreihe kann ihr Hurst-Index als Regressionskoeffizient des Logarithmus der normalisierten kumulativen Varianz auf
des Logarithmus der Stichprobenlänge berechnet werden.Die Bestimmung einer solchen Regression wird zeigen, mit welcher Genauigkeit der zu untersuchende Prozess durch den Hurst-Prozess angenähert werden kann.
Die traditionelle Interpretation des Hurst-Exponenten H ist, dass der kumulative Bereich oberhalb des Wertes H = 0,5 schneller wächst als bei
ein "Random Walk", d. h. die Zeitreihe wird mit größerer Wahrscheinlichkeit ihren sich ändernden Trend über die Stichprobe der Länge, für die der Index berechnet wurde, beibehalten
Indikator, und wenn H < 0,5 ist, wird sich der Trend eher umkehren. Die Zahl von Hearst wird daher häufig in der Finanzmarktanalyse verwendet.
Daher wird der Hurst-Exponent bei der Analyse von Finanzmärkten häufig zur Schätzung der Trenddauer oder zur Schätzung der Stichprobenlänge, für die gleitende Durchschnitte berechnet werden sollten, verwendet [3-4].
In meiner Forschung (z.B. https://www. mql5.com/ru/forum/221552/page73#comment_6203173) wird das Gesetz der Quadratwurzel oft angewandt, und ich habe seine Anwendbarkeit noch nicht so weit erklären können, dass dilettantische Vermutungen https://www.mql5.com/ru/forum/221552/page77#comment_6208896 außer Acht gelassen werden können. Da ich nun weiß, welche Rolle der Exponent 0,5 im Devisenhandel spielt, kann ich begründen, warum das Quadratwurzelgesetz so oft zutrifft. Zur Erinnerung: Es handelt sich um die Proportionalität der Schwingungscharakteristik zur Quadratwurzel des Zeitintervalls.
Unser Devisenhandel für Privatkunden hat keinerlei Einfluss auf den realen Interbanken-Devisenmarkt. Unter den Gründen, die zu dieser Schlussfolgerung führen, genügt es, auf einen hinzuweisen - so etwas wie einen "abgeschlossenen Handel" gibt es im echten Forex nicht. Der Devisenhandel ist rein spekulativ, und es gibt kein Angebot an Devisen. Daher wendet sie ihre eigenen Gesetze für ihre eigenen Bedürfnisse an. Indirekt hat hrenfx(getch) darüber geschrieben und erzählt, wie man Angebote machen kann, um (von Kunden) zu gewinnen. Wie wir wissen, gibt es bereits Zehn- oder Hunderttausende von EAs, von denen ein Teil auf den Flat und der andere auf Trends setzt. Um zu verhindern, dass beide gewinnen, wird die Abwechslung von Trend und Flat automatisch auf dem Retail Forex beibehalten, d.h. der Hurst-Index variiert um 0,5. Das Quadratwurzelgesetz bleibt dabei erhalten.
Vladimirist zurück!!! Ich bin wahnsinnig glücklich über dieses Ereignis! Ich grüße Sie im neuen Jahr und empfehle Ihnen auch die Lektüre von Shelepins (siehe beigefügte Datei). In diesen Artikeln beschrieb der alte Shelepin ganz klar und verständlich den Mataparatus von nicht-Markov'schen Prozessen, während der junge Shelepin, der nicht verstand, worüber sein Vater schrieb, dumme Fibonacci-Zahlen anstelle der Quantil-Funktion einsetzte, und das war's dann.
Was die Bestimmung der Hurst-Zahl als Koeffizient in der Regressionsbeziehung (7) anbelangt, so erweist sie sich im Allgemeinen als nicht sehr hoch
für ein kleines Fenster der Länge N und nimmt mit dessen Vergrößerung zu. Für ein Fenster von 10 Tausend Ticks beträgt die durchschnittliche Bestimmung 0,35, aber für ein Fenster von 100 Tausend Ticks ist sie
gleich 0,85 wird.
Aus Ihrem Beispiel geht hervor, dass Hearst zunächst seitwärts gemessen wurde, dann wurde das Fenster erweitert, und es gab einen Trend darin.
Na und?
Der Punkt ist, dass jede Analyse (TA, Statistik oder irgendetwas anderes) Blödsinn ist, sie ist wie eine Münze: Schwanz auf der einen Seite, aber wenn man sie umdreht, ist sie leer. Und wohin mit einer solchen Münze?
Seit einigen Jahren vertrete ich eine scheinbar offensichtliche Idee: Analysen sind nur dann interessant, wenn wir daraus Vorhersagen machen können, wenn die Analyse eine Vorhersagekraft hat, wenn die erkannten Muster in die Zukunft extrapoliert werden können.
Hat Hirst prophetische Fähigkeiten? Das weiß ich nicht, aber ich weiß, dass auf ARFIMA-Modellen basierende Modelle, die eine gebrochene Differenzierung der Zeitreihen (Hurst) zulassen, nicht funktionieren. Dies sind Indizien dafür, dass Hurst keine Vorhersagekraft besitzt.
Eine Münze muss zwei Seiten haben: Schwanz (Analyse) und Kopf (Vorhersage). Nur dann ist sie von Wert.
Aus Ihrem Beispiel geht hervor, dass Hearst zunächst seitwärts gemessen wurde, dann wurde das Fenster erweitert, und es gab einen Trend darin.
Na und?
Der Punkt ist, dass jede Analyse (TA, Statistik oder irgendetwas anderes) Blödsinn ist, sie ist wie eine Münze: Schwanz auf der einen Seite, aber wenn man sie umdreht, ist sie leer. und wohin mit dieser Münze?
Seit Jahren dränge ich auf eine scheinbar offensichtliche Idee: Eine Analyse ist nur dann interessant, wenn wir daraus Vorhersagen machen können, wenn die Analyse eine Vorhersagekraft hat, wenn die erkannten Muster in die Zukunft extrapoliert werden können.
Hat Hirst prophetische Fähigkeiten? Das weiß ich nicht, aber ich weiß, dass auf ARFIMA-Modellen basierende Modelle, die eine gebrochene Differenzierung der Zeitreihen (Hurst) zulassen, nicht funktionieren. Dies sind Indizien dafür, dass Hurst keine Vorhersagekraft besitzt.
Eine Münze muss zwei Seiten haben: Schwanz (Analyse) und Kopf (Vorhersage). Nur dann ist sie von Wert.
Ich habe meine Worte nicht genau genug von dem zitierten Teil abgetrennt, tut mir leid. Das Beispiel ist nicht von mir, sondern stammt aus einem Artikel.
Aber "wohin mit so einer Münze", das hoffe ich aus den Ergebnissen herauszufinden, die Alexander erhält.
Ich habe meine Worte nicht genau genug von dem zitierten Teil abgetrennt, tut mir leid. Das Beispiel ist nicht von mir, es stammt aus dem Artikel.
Und das ist "wohin mit der Münze", das hoffe ich anhand der Ergebnisse herauszufinden, die Alexander erhält.
Es spielt keine Rolle, ob Sie es getrennt haben oder nicht - ich habe nur meine Gedanken dargelegt.
Warum glauben Sie, dass die hier erzielten Ergebnisse ein Beweis für irgendetwas sein können?
Das ist das ganze Problem!
Außerdem liegt der Beweis für die Zukunft nicht im Tester, nicht in der Demo und nicht in der Realität - alle diese Ergebnisse sagen: So war es. Und aus diesem "war" folgt keineswegs die Zukunft, und diese Zukunft beruht nur auf Glaube und Hoffnung: Die Zukunft wird genauso sein wie die Vergangenheit. Und auf welcher Grundlage?
Wenn wir, aus welchen Gründen auch immer, das (sehr umfangreiche) verfügbare Wissen nicht nutzen, dann lautet die erste Frage in Bezug auf unsere Lieblingsidee: Hat diese Idee eine Vorhersagekraft? Wenn ja, warum?
Warum glauben Sie, dass die hier erzielten Ergebnisse ein Beweis für irgendetwas sein können?
Das ist das ganze Problem!
Ich sagte: "Wohin mit der Münze?", und aus irgendeinem Grund waren Sie es, der anfing, sich über Beweise Gedanken zu machen. Von was auch immer.
Wenn es ein Beweis ist, den Sie wirklich wollen, würde ich Ihnen zustimmen - es ist wirklich ein Problem. Deshalb ist es nicht meine Aufgabe, Beweise zu erbringen. Ich habe genug Nachweise für Geschichten. Natürlich mit meinen eigenen angemessenen Mitteln. Ich bin nicht auf der Suche nach anderen Beweisen. Es ist gut, wenn es zumindest eine vernünftige Erklärung für die beobachteten Muster gibt.
...Das ist das ganze Problem!
Außerdem liegen die Beweise für die Zukunft nicht im Tester, nicht in der Demo und auch nicht in der Realität - alle diese Ergebnisse sagen: So war es. Und aus diesem "war" folgt keineswegs die Zukunft, und diese Zukunft beruht nur auf Glaube und Hoffnung: Die Zukunft wird genauso sein wie die Vergangenheit. Und auf welcher Grundlage?
Wenn wir, aus welchen Gründen auch immer, das (sehr umfangreiche) verfügbare Wissen nicht nutzen, dann lautet die erste Frage in Bezug auf unsere Lieblingsidee: Hat diese Idee eine Vorhersagekraft? Wenn ja, warum?
Hier stimme ich mit SanSanych absolut überein. Dies ist ein grundlegendes Problem. Selbst wenn das [ökonometrische] Modell richtig gewählt wurde und alle Tests und Prüfungen bestanden hat, gibt es keine Garantie dafür, dass der Markt es in Zukunft nicht brechen wird.
Zum Beispiel ein Verbot von grenzüberschreitenden Geldtransfers, Konkurs der Entwicklungsländer und so weiter und so fort. Dagegen gibt es keine Garantien. Oder hat man hier nicht erlebt, dass 2015 Dutzende von VCs mit dem Geld ihrer Kunden verschwunden sind?
Warum sollten wir wollen, dass eine Komponente eines komplexen Systems zuverlässiger ist als die anderen?
Ich sagte "wohin mit dieser Art von Münzen", und aus irgendeinem Grund waren Sie es, der anfing, sich über Beweise Gedanken zu machen. Was auch immer es ist.
Wenn Sie wirklich genau den Beweis brauchen, würde ich Ihnen zustimmen - es ist wirklich ein Problem. Deshalb mache ich auch keine Beweise. Ich habe genug davon, Geschichten zu überprüfen. Natürlich mit meinen eigenen angemessenen Mitteln. Ich bin nicht auf der Suche nach anderen Beweisen. Es ist gut, wenn es zumindest eine vernünftige Erklärung für die beobachteten Muster gibt.
Solange dies der Punkt ist und es keine Abmachungen gibt, werde ich beginnen, meinen geschätzten Vladimir zu unterrichten, denn er hat die Wurzel von t begriffen und will nicht zurückweichen.
Ich sage ihm, er solle die Artikel von Shelepin lesen, aber bis auf die Einschübe über die Fibonacci-Zahlen (die ihm offensichtlich von seinem unvernünftigen Kind aufgezwungen wurden), liest er nicht.
Siehe Seite 9 von Teil 1.
Für Pseudo-Markov-Prozesse:
Die Varianz S^2=c*t*l, wobei:
l - Mittelwert der Sprünge
t - Beobachtungszeit
s - Sprungfrequenzen in der Zeit t (Anzahl der Ticks)
Unter Sprüngen verstehen wir Tick-Schritte des Preises.
Wir haben:
S^2 = (N/t)*t*Mittelwert(|Ask(t)-Ask(t-1)|) = N*Mittelwert(|Ask(t)-Ask(t-1)|)
S = sqrt(N*Mittelwert(|Ask(t)-Ask(t-1)|)), wobei N die Anzahl der Ticks während der Beobachtungszeit t ist.
Nun, Vladimir, verstehst du den Unterschied zu deiner Wurzel von t?
Übrigens habe ich gerade einen meiner Algorithmen beschrieben, der noch in der Entwicklung ist.
Zum Beispiel ein Verbot von grenzüberschreitenden Geldtransfers, Konkurs der Entwicklungsländer und so weiter und so fort. Dagegen gibt es keine Garantien. Oder hat man hier nicht erlebt, dass 2015 Dutzende von VCs mit dem Geld ihrer Kunden verschwunden sind?
Warum sollte eine der Komponenten eines komplexen Systems zuverlässiger sein als die anderen?
Sie müssen keine Insel-DCs auswählen. Sie sollten sich NUR auf Broker-Banken stützen und über europäische Lizenzen verfügen. Und dieses Risiko kann vernachlässigt werden.
Abgesehen davon gibt es noch andere Risiken.
Aber das Risiko der Instabilität des Modells selbst liegt in unserer Hand. Wir müssen dies nur immer im Hinterkopf behalten und unsere Bemühungen auf die Lösung dieses Problems konzentrieren.
Der Autor dieses Threads trägt eine Verteilung mit sich herum und versucht, die Verteilungsparameter beim Handel zu nutzen.
Und welche Verteilungsstatistik ist stabil? Und wir sprechen hier von einer t-Verteilung.
Ich bin gerade auf einen Artikel über Kurtosis gestoßen.
Hier ist das Diagramm der Kurtosis, wenn sich das Fenster bewegt
Alles ändert sich: der Wert und die Richtung der Steigung.
Dies ist für die Verteilung.
Sehr ähnliche Diagramme für andere Verteilungsstatistiken.
Und wenn wir eine gewöhnliche lineare Regression nehmen, werden die Werte ihrer Koeffizienten ungefähr den gleichen Graphen haben, außerdem im Konfidenzintervall mit dem Vielfachen der Breite des Koeffizientenwertes.
Ähnliches Bild für ARMA, ARIMA, GARCH
Diese sollten behandelt werden, anstatt sie zu erleiden ....