Diskussion zum Artikel "Anwendung des Verfahrens der eigenen Koordinaten auf die Analyse des Aufbaus einfacher statistischer Verteilungen" - Seite 4

[Quantum]

yacoov:

MetaQuotes,

Können Sie die Diskussionen des Artikels auf Russisch ins Englische übersetzen, denn es gibt einige praktische Anwendungen. Google Übersetzer ist nicht gut.

Betrachten wir die praktische Anwendung der Eigenkoordinaten-Methode am klassischen Beispiel der täglichen SP500-Renditen: (siehe Nonextensive Entropy: Interdisciplinary Applications)

Wir haben die täglichen Daten von: http://wikiposit.org/w?filter=Finance/Futures/Indices/S__and__P%20500/ verwendet.

Um zu sehen, wie Sie die Analyse in Ihrem Terminal durchführen können, muss die Datei SP500-data.csv im Ordner \Files\ abgelegt werden.

Danach müssen Sie zwei Skripte starten:

1) CalcDistr_SP500.mq5 (es berechnet die Verteilung).

2) q-gaussian-SP500.mq5 (Analyse der Eigenkoordinaten)

Die Ergebnisse sind:

2012.06.29 20:01:19    q-gaussian-SP500 (EURUSD,D1)    2: theta=1.770125768485269
2012.06.29 20:01:19    q-gaussian-SP500 (EURUSD,D1)    1: theta=1.864132228192338
2012.06.29 20:01:19    q-gaussian-SP500 (EURUSD,D1)    2: a=2798.166930885822
2012.06.29 20:01:19    q-gaussian-SP500 (EURUSD,D1)    1: a=8676.207867097581
2012.06.29 20:01:19    q-gaussian-SP500 (EURUSD,D1)    2: x0=0.04567518783335043
2012.06.29 20:01:19    q-gaussian-SP500 (EURUSD,D1)    1: x0=0.0512505923716428
2012.06.29 20:01:19    q-gaussian-SP500 (EURUSD,D1)    C1=-364.7131366394939
2012.06.29 20:01:19    q-gaussian-SP500 (EURUSD,D1)    C2=37.38352859698793
2012.06.29 20:01:19    q-gaussian-SP500 (EURUSD,D1)    C3=-630.3207508306047
2012.06.29 20:01:19    q-gaussian-SP500 (EURUSD,D1)    C4=28.79001868944634
2012.06.29 20:01:19    q-gaussian-SP500 (EURUSD,D1)    1  0.00177913 0.03169294 0.00089521 0.02099064 0.57597695
2012.06.29 20:01:19    q-gaussian-SP500 (EURUSD,D1)    2  0.03169294 0.59791579 0.01177430 0.28437712 11.55900584
2012.06.29 20:01:19    q-gaussian-SP500 (EURUSD,D1)    3  0.00089521 0.01177430 0.00193200 0.04269286 0.12501732
2012.06.29 20:01:19    q-gaussian-SP500 (EURUSD,D1)    4  0.02099064 0.28437712 0.04269286 0.94465120 3.26179090
2012.06.29 20:01:09    CalcDistr_SP500 (EURUSD,D1)    checking distibution cnt=2632.0 n=2632
2012.06.29 20:01:09    CalcDistr_SP500 (EURUSD,D1)    Min=-0.1229089015984444 Max=0.1690557338964631 range=0.2919646354949075 size=2632
2012.06.29 20:01:09    CalcDistr_SP500 (EURUSD,D1)    Total data=2633

Der geschätzte Wert von q, abgeleitet durch die Eigenkoordinatenmethode (q=1+1/theta): q~1,55

Der im Buch angegebene Wert (Abb.4 des Artikels) q~1,4.

Prüfen wir nun, ob q-Gauß wie die ursprüngliche Funktion aussieht:

Schlussfolgerungen: Im Allgemeinen kann man sehen, dass diese Daten durch die q-Gauß-Funktion beschrieben werden können. Dies erklärt die erfolgreiche Interpretation mit q-gaussian, über die im Buch berichtet wird.

Es werden die Rohdaten ("wie sie sind") verwendet, aber vergessen Sie nicht, dass wir es mit "geglätteten" Daten zu tun haben (indirekte Mittelung, da der Index aus vielen Aktien + täglichen Daten besteht).

X1 und X2 sind aufgrund ihrer Struktur sehr empfindlich, auch haben wir deformierte Schwänze bei X3 und X4, aber trotzdem sieht die q-Gauß-Funktion der "nativen" Funktion der SP500-Tagesdaten-Renditeverteilung sehr ähnlich.

Die Form von X1 und X2 kann durch Verwendung der integrierten Werte verbessert (linearisiert) werden (die Integralform wie JX1 und JX2 führt zu geraden Linien). Die Ausläufer von X3 und X4 können verbessert werden, wenn wir die Formel verallgemeinern: (x-x0)^2 --> (x^2+bx+c) (dies führt jedoch zu neuen Parametern). In ähnlicher Weise kann der kubische Fall (1+a(x-x0)^3)^theta und seine Verallgemeinerung betrachtet werden.

Ist der q-Gauß für alle Finanzinstrumente geeignet? Es ist notwendig, die Abhängigkeit zwischen Instrument und Zeitrahmen zu berücksichtigen.

[Suthinee Khongphat]

Kein Geld für was arbeiten?

[Bou Islam]

Good