Von der Theorie zur Praxis - Seite 412

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Maxim Dmitrievsky:

Ja, ich werde Ihnen die Ergebnisse des "Gedächtnis"-Handelsexperiments später zeigen.

aber es ist nicht zu früh, es gibt eine Menge Bedingungen, die man sich ausdenken kann... nur zum Spaß, aber vielleicht etwas Interessantes.

Kein Problem. Vielleicht werden Koldun und Aljoschenka aufwachen. Sie werden uns helfen.

 
Alexander_K2:

Zur Erinnerung: Dieses Histogramm zeigt den tatsächlichen Tickflow:

legt nahe, dass Marktereignisse (das Erscheinen von Tick-Kursen) auch ein "Gedächtnis" haben. Das führt zu nichts. Die Theorie der diffusen Markov-Prozesse passt dann nicht.

Ich brauche Ereignisse, die ohne "Erinnerung" sind. Was gibt es da nicht zu verstehen?

Schade ....

Das können Sie nicht tun.

 
Renat Akhtyamov:

Schade ....

Das wird nicht passieren.

Ich habe es verstanden, Rena. Nun, ich bin stur wie ein Schaf, also was soll's? Zumindest habe ich aus dem Exponenten so viel herausgeholt, wie ich konnte. Es ist nicht... Ich sitze gerade an den Logarithmen. Wie könnte es noch unmarkierter werden? Es ist wunderschön! Schrödingers Katze und ich haben gerade unsere lange Reise durch die Spirale der Zeit begonnen.

 

Н4H1

M15M5


M1 Die Diagramme werden mit folgendem Code erstellt...

      int size=10;
      for(int i=0;i<size;i++)
        {
         FileWrite(han,
         Array[i]/Array[10],
         Array[i+10]/Array[20],
         Array[i+20]/Array[30],
         Array[i+30]/Array[40],
         Array[i+40]/Array[50],
         Array[i+50]/Array[60],
         Array[i+60]/Array[70]
         );
        }
 
Was steht in den Charts?

Die Verteilung der Inkremente zwischen benachbarten Balken auf den Höchstständen (dasselbe gilt für die Tiefststände), die Verteilung ist wie folgt in 7 Abschnitte unterteilt:
die Verteilung bis 10 wird durch den Wert der Verteilungsnummer 10 normalisiert (d. h. die Anzahl der Inkremente ist gleich 10)
die Verteilung von 10 bis 20 wird auf die Verteilungszahl 20 normalisiert, usw. bis zu 70
Wie Sie sehen, gibt es auf M1 noch eine gewisse Gesetzmäßigkeit, aber je älter die TF ist, desto mehr und mehr Chaos; auf H4 wird die betreffende Gesetzmäßigkeit überhaupt nicht beachtet.

Das ist es, was es bedeutet, die richtigen Daten zu haben, und es zeigt, dass die astronomische Zeit nicht relevant ist.

ZS Im obigen Code ist der i-Zähler das Inkrementmodul in Pips.

 
Alexander_K2:

Ich habe mir das Histogramm noch einmal angesehen und meine TS in logarithmische Zeitintervalle umgerechnet. Zum ersten Mal! Und direkt zum echten.

Und das alles vergeblich.

Deinem Histogramm zufolge, Alexander, ist das Lesen von Zitaten in logarithmischen Zeitintervallen deterministischer als das Lesen durch den Exponenten. Was die Stichprobe selbst betrifft, so sollten wir den Unterschied in Kurtosis, Schiefe, Streuung und Standardabweichung sehen, wenn wir verschiedene Notierungen lesen. Der Idee nach sollte die Kurtosis zunehmen, die Standardabweichung abnehmen, d.h. die Prozessbestimmtheit nimmt zu, d.h. der Prozess wird weniger zufällig. Außerdem müssen wir uns die Histogramme der Tick-Inkremente für verschiedene Messwerte ansehen. Was ist in ihnen enthalten?

Je unregelmäßiger der Prozess ist, desto geringer ist seine Standardabweichung und desto schmaler und höher ist die Glocke auf dem Diagramm. In der Tat wird die Streuung des Zufalls im Vergleich zur mathematischen Erwartung immer geringer.

Abbildungen 25.3 und 25.4

http://stratum.ac.ru/education/textbooks/modelir/lection25.html

PS. Übrigens,Dr. Trader hat genau darauf hingewiesen.

 
Novaja:

In diesem Zusammenhang:Je unregelmäßiger ein Prozess ist, desto geringer ist seine Standardabweichung, desto schmaler und höher ist die Glocke im Diagramm. In der Tat wird die Streuung des Zufalls im Vergleich zur mathematischen Erwartung immer geringer.

In vielen Fällen ist dies der Fall, und zwar für viele Prozesse aus dem wirklichen Leben (nicht für generierte).

Aber nicht immer, so dass es keine allgemeine Regel (Gesetz) sein kann.

Nehmen wir zum Beispiel die kumulative Summe der GSF-Inkremente +1 und -1 (die berüchtigte Münze, vor der sich Alexander so fürchtet). Holen Sie sich einen Random Walk - den Benchmark-Zufallsprozess ohne Speicher.

Und seine Abstufungen sind zwei schmale Spitzen, nicht mehr)

Ich würde empfehlen, diese Vorträge mit Vorsicht zu genießen, sie sind etwas "amateurhaft" und sehr locker formuliert.
 


Alexander_K2:

Ich habe mir das Balkendiagramm noch einmal angesehen und meine TS in logarithmische Zeitintervalle umgerechnet. Zum ersten Mal! Und direkt zum Eigentlichen.

Und zum Teufel damit.


Novaja:

Theoretisch sollte die Kurtosis zunehmen und die Standardabweichung abnehmen, d. h. die Determiniertheit des Prozesses nimmt zu, d. h., der Prozess wird immer weniger zufällig.

Alexander_K2, Sie sollten Zitate lesen: Erstes Lesen - einmal in 24 Stunden, zweites Lesen - einmal pro Stunde, nächstes Lesen - einmal in 24 Stunden, nächstes Lesen - einmal pro Stunde ... )))
wird der Prozess zunehmend nicht mehr zufällig sein.

Wie wird die Verteilung aussehen?

und vor allem, was wird es Ihnen bringen?

 

Es ist ruhig in meinem Lieblingsgewinde....

Zwei Erfahrungen, das sind die Ergebnisse. Wenn etwas falsch ist, bitte nicht lachen, ich habe das noch nie gemacht.


Erfahrung 1


Erfahrung 2


Histogramm

Bei der ersten Erfahrung ist das Verhältnis von Stoppgröße zu Gewinngröße 2/1, bei der zweiten Erfahrung 1/2.

So wie ich es verstehe, ist die Erfolgsquote eines positiven Inkrements im nächsten Schritt höher, wenn das Inkrement gleich oder niedriger als 0,05 ist (nicht beobachtet).

Da -0,05 mehrmals hintereinander auftreten kann, müssen wir berechnen, wann dieser Wert mit geringer Wahrscheinlichkeit auftritt.

 

(Okay!

Es lebeder Gral!


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