Discusión sobre el artículo "Comprendemos la "memoria" del mercado usando la diferenciación y el análisis entrópico" - página 6

 
Aleksei Stepanenko:

Las olas giran y giran ;) :)

Aquí está la información provocó la perturbación, y el precio se fue. ¿Es posible que cuando la "memoria" se detiene gradualmente, el precio se detiene en cualquier lugar arbitrario? O estos lugares siguen siendo zonas limitadas, que consideramos como niveles. Cuando una persona piensa: "Voy a llegar a este punto y lo tomo". Y la otra piensa: "No puedo más, cerraré otros 20 puntos".

Es decir, los incrementos de precio son diferentes en las distintas partes de la escala de precios.

Es una cuestión de optimización. Todo es posible

 
Alexander_K:

Ahhhh.... La primera persona que entiende lo que hay que hacer con los ticks. Exactamente - trabajar con garrapatas con frecuencia de muestreo de 1 seg.

Alexander, entiendo que esto es para scalping?

 
Maxim Dmitrievsky:

Es una cuestión de optimización. Todo es posible

Quería decir que parece que los niveles influyen en el precio y acaban por detenerlo. Y se supone que es conveniente tenerlo en cuenta también.
 
Aleksei Stepanenko:

Alexander, ¿supongo que esto es para revender?

Más precisamente - cuando pipsing.

Intrade requiere un adelgazamiento más grave - hasta 1 valor en 10-15 segundos.

Es importante entender otra cosa - en cualquier tipo de adelgazamiento de una serie de garrapatas, una cierta dependencia temporal del volumen de la muestra y el tiempo debe ser preservado. Es decir, condicionalmente 1000 eventos adelgazados durante el día deben corresponder a una sesión de negociación, y por la noche - a un día si tal flujo se conserva.

Es posible, en principio, trabajar con tiempo lineal, es decir, ABRIR/CERRAR M1, M5, ..., entonces los ciclos son obvios - sesión de negociación, día, semana, ..., pero dentro de un día la precisión se pierde cuando el volumen de la muestra disminuye y sólo podemos hablar de negociación dentro de una semana, mes, ...., es decir, 1-2 operaciones por semana. Un trader ordinario no puede estar satisfecho con esto - quiere tirar para arriba y tirar para abajo durante el día y trabaja con ticks, pero pierde en el espacio de tiempo y fracasa :))))))

 
Alexander_K:

Sobre los ciclos...

En un día, son claramente visibles. Ver gráficos GBPUSD para este mes:

En el indicador inferior del brujo (actualmente calentando, probablemente en el borde del bosque) esta periodicidad está presente en la varianza del proceso (líneas rojas y azules) - casi una onda sinusoidal.

Es importante poder predecir el comportamiento de la dispersión (volatilidad) y realizar operaciones sólo cuando el precio (o la suma de incrementos) supere la dispersión, cuando se supere el punto de inflexión (marcado con círculos verdes en los gráficos).

¿Por qué no incorporaron la volatilidad a los precios desde el principio? Es decir, el gráfico debería transformarse teniendo en cuenta dicha volatilidad.

adelgazar los ticks de volatilidad, por ejemplo

 
Maxim Dmitrievsky:

¿Por qué no incorporaron la volatilidad a los precios desde el principio? Es decir, el gráfico debería transformarse con ella en mente.

para adelgazar los ticks de volatilidad, por ejemplo.

Erm... No sé cómo hacer eso.

He encontrado algo en ciclos temporales de volatilidad (pero mis ciclos son diferentes de los ciclos de Gann por alguna razón), lo uso lentamente y eso es todo.

Por supuesto, no tengo el Grial, pero algunos +20-25% ya están en el 3er mes, y ahora ya lo estoy usando en el real. Tal vez, voy a verter todo por el inodoro, por supuesto.... Pero sin estos ciclos, habría vaciado todo mucho antes.

 
Alexander_K:

Erm. No sé cómo.

Encontré algo en ciclos de tiempo de volatilidad (pero mis ciclos son diferentes a los de Gann por alguna razón), lo uso lentamente y eso es todo.

Por supuesto, no tengo el Grial, pero algunos +20-25% ya están en el 3er mes, y ahora ya lo estoy usando en el real. Tal vez, voy a verter todo por el inodoro, por supuesto.... Pero sin estos ciclos, habría vaciado todo mucho antes.

Ya escribí en el tema de MO que en idea se hace de una sola vez con ayuda de la transformación inversa de Lambert.

pero es demasiado complicado para mi https://www.hindawi.com/journals/tswj/2015/909231/.

Aunque hay paquetes para R y Py

The Lambert Way to Gaussianize Heavy-Tailed Data with the Inverse of Tukey’s h Transformation as a Special Case
The Lambert Way to Gaussianize Heavy-Tailed Data with the Inverse of Tukey’s h Transformation as a Special Case
  • Hindawi
  • www.hindawi.com
I present a parametric, bijective transformation to generate heavy tail versions of arbitrary random variables. The tail behavior of this heavy tail Lambert random variable depends on a tail parameter : for , , for has heavier tails than . For being Gaussian it reduces to Tukey’s distribution. The Lambert W function provides an explicit inverse...
 

Maxim Dimitrievski

A lexander_K

Para mí los ciclos siguen siendo una dirección inexplorada. Veo que hay ciclos y que el periodo de oscilación cambia. Muchas preguntas. Gracias por la información interesante.

 
Aleksei Stepanenko:

Maxim Dimitrievski

A lexander_K

Para mí los ciclos siguen siendo una dirección inexplorada. Veo que hay ciclos y que el periodo de oscilación cambia. Muchas preguntas. Gracias por la información interesante.

:))) Ciertamente hay ciclicidad en el mercado. Pero, no explícitamente en el precio, sino en su dispersión (volatilidad). Y el único principio son los incrementos que causan tanto el precio como su varianza. Se parece a esto - la densidad de probabilidad de incrementos como si periódicamente se contrae / expande durante un día. En realidad, si hablamos de la memoria como consecuencia de un proceso, esta cosa - la ciclicidad - es la memoria.

Si es posible representar el precio como una dispersión en forma sinusoidal, bueno, será algo :)))))

Como referencia:

La varianza del proceso se calcula mediante fórmulas, por ejemplo de:

https://en.wikipedia.org/wiki/Variance_gamma_process

Variance gamma process - Wikipedia
Variance gamma process - Wikipedia
  • en.wikipedia.org
There are several representations of the VG process that relate it to other processes. It can for example be written as a Brownian motion with drift subjected to a random time change which follows a gamma process (equivalently one finds in literature the notation Γ ( t ; γ = 1 / ν , λ = 1 / ν ) {\displaystyle \Gamma (t;\gamma =1/\nu...
 
Alexander_K:

:))) Ciertamente, hay ciclicidad en el mercado. Pero no explícitamente en el precio, sino en su dispersión (volatilidad). Y el único principio son los incrementos que determinan tanto el precio como su varianza. Se parece a esto - la densidad de probabilidad de incrementos como si periódicamente se contrae / expande durante un día. En realidad, si hablamos de la memoria como consecuencia de un proceso, esta cosa - la ciclicidad - es la memoria.

Si conseguimos representar el precio como una dispersión en forma sinusoidal, bueno, será algo :))))))

Como referencia:

La varianza de un proceso se calcula mediante fórmulas como:

https://en.wikipedia.org/wiki/Variance_gamma_process

La volatilidad se puede obtener a partir de las transformaciones en mi artículo como dos dedos. la pregunta es en realidad en más transformaciones de la serie inicial, a saber, la forma de muestreo.

usted necesita un reserch o fórmulas listas