Beneficio de un rango de precios aleatorio - página 5

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usdjpy писал (а):
..................................
Para el autotrading
Yuri Reshetnikov "MTS y técnicas de gestión del dinero"
¿Por casualidad no te llamas Yury?
He tenido esta duda durante mucho tiempo ...
 
Mak:

El punto principal es que hay series aleatorias con y sin memoria.
Una serie aleatoria con memoria tiene una función de distribución de incrementos de una variable aleatoria (e) que depende de los valores anteriores de la serie.
Es una aberración total. La nueva definición del empollón es la definición de Mack de una variable aleatoria.

En la teoría de la probabilidad, una variable aleatoria es aquella que es independiente de los valores anteriores. Una de las dos cosas es dependiente o aleatoria, no hay una tercera.
 
Mak:
usdjpy escribió (a):
..................................
Para el autotrading
Yuri Reshetnikov "MTS y técnicas de gestión del dinero"
¿Por casualidad te llamas Yuri?
He tenido esa duda durante mucho tiempo...

Bueno, en general, la agresividad y la forma de comunicación me recuerda mucho.
Aunque, probablemente, es un movimiento corporativo. Tienes que atraer a la gente a tu recurso de alguna manera.
 
Tú también eres un empollón...
¿Conoces la diferencia entre una variable aleatoria y una serie aleatoria?
Y no me enseñes la teoría de la probabilidad, lee primero lo que es.
 
Mak:
olexij:
Bueno, en cuanto a la distribución normal, las cotizaciones, tal y como escribió S.W. y lo que hay en la palma de su mano, se distribuyen normalmente en torno a la media móvil, así que aquí estamos tranquilos.
Corrección.
1. El tipo de función de distribución de las diferencias de precio y la media depende de la varianza de esa distribución y del valor de la media.
2. La función de distribución de esta diferencia es asimétrica, por lo que no puede ser gaussiana.
3. En determinadas condiciones, la distribución de la diferencia tiende a una distribución gaussiana, pero nunca llega a serlo.

Sabes Mac, mi afirmación fue probablemente prematura, la tuya por cierto tampoco está fundamentada a menos que muestres las pruebas o la literatura pertinente :)
 
De hecho, he buscado en Peters y he encontrado en la página 132 la fórmula de la distribución fractal. Así, la distribución normal es un caso especial de la distribución fractal. Quien esté interesado, que coja el enlace de arriba y abra esta página. Es decir, si se quiere hacer lo que se sugiere, se halla el coeficiente de la distribución fractal experimentalmente mediante la comprobación de hipótesis. A continuación, se convierte en una distribución normal escupiendo las colas gruesas y recortando las partes superiores. Así se vuelve a la teoría del mercado eficiente, descartando todos los encantos de la modelización fractal. Y aquí surge la pregunta: ¿por qué? Si necesitas una distribución normal, ¡ajusta el coeficiente en función de ella! ¿Por qué lo necesita? Pues bien, todas sus conclusiones serán entonces sobre una teoría de mercado eficiente imperfecta. Mi opinión hasta ahora: es una basura y una pérdida de tiempo. Me retractaré con gusto si he entendido algo mal y alguien puede convencerme de lo contrario...
 
olexij:
Mak:
olexij:
Bueno, en cuanto a la distribución normal - las comillas por así decirlo, como escribió S.W. y lo que está en la palma de su mano, se distribuyen normalmente alrededor de la media móvil, así que todo está claro aquí.
Corrección.
1. El tipo de función de distribución de las diferencias de precio y la media depende de la varianza de esa distribución y del valor de la media.
2. La función de distribución de esta diferencia es asimétrica, por lo que no puede ser gaussiana.
3. Bajo ciertas condiciones, la distribución de la diferencia tiende a una distribución gaussiana, pero nunca se convierte en una.

Sabes, Mack, mi afirmación debe haber sido prematura, por cierto la tuya es igual de insustancial, si no me muestras pruebas o bibliografía adecuada :)
Es elemental, Watson ... :))
Lógica simple, ni siquiera se necesitan las matemáticas.

1. El precio es un valor estrictamente positivo (lo que probablemente ya es obvio).
2. El precio puede aspirar a cero, pero no puede alcanzarlo (a no ser que se considere la discreción del dinero, que siempre se puede eludir)
3. Por lo tanto, la distribución de la diferencia del precio y la media móvil estará SIEMPRE limitada desde abajo por algún valor, por lo que el valor de la diferencia puede tender hacia ese límite, pero nunca puede alcanzarlo.
4. El efecto de este límite depende del coeficiente de variación, en realidad la relación entre el valor eficaz y la media. Cuanto menor sea este valor, menor será el impacto de la restricción...

Y además, no hay que olvidarse de las "colas pesadas".
La función de distribución del incremento del precio consiste en realidad en una mezcla de funciones de distribución.
Tiene su propia función de distribución para los diferentes estados (una función en el plano, otra en las noticias).
Esto también conduce a la no normalidad de la FR de la diferencia de precios y de la media.
 
Entonces, ¿qué diferencia hay en que la función de distribución sea normal o no?

Si esta FR es independiente de la historia y tiene una rentabilidad esperada nula, no se puede construir un sistema rentable sobre una serie aleatoria de este tipo (véase Oaks).
De lo contrario, no se puede afirmar.
Para algunos FR es posible construir un sistema que funcione.
 
olexij, tú mismo has adivinado lo que quería decir sobre la conversión de fractal a normal. Pero la conclusión de volver a la teoría del mercado eficiente es, en mi opinión, errónea. Los datos normales que se obtienen de este modo son datos sintéticos. No están directamente relacionados con el mercado.

Bueno, sería mejor preguntarle a S.V. sobre los detalles. Él hizo este lío, en muchas páginas trató de justificar la posibilidad de un trabajo rentable en la normalidad, y luego también lanzó esta idea de la transformación sin mostrar su implementación. Respeto la opinión de ambos S.V. Respeto la opinión de S. y Rosh, pero dudo mucho que sea posible construir algo rentable a largo plazo con datos normales. Pero en una distribución fractal pura con un índice de Hearst decente (cercano a 1), creo que es posible, porque es claramente una serie persistente. Las semanas, por ejemplo, tienen una H significativamente mayor que los minutos...

2 Mak:
3. Así que la distribución de la diferencia de precios y la media móvil estará SIEMPRE limitada por debajo por algún valor, y el valor de la diferencia puede aspirar a este límite, pero nunca puede alcanzarlo. <br/ translate="no">

Mak, lo has doblado de forma incorrecta en algo. ¡¿El precio nunca se cruza con el muving?!
 
Mathemat:
.... Respeto la opinión tanto de S.V. como de Rosh. y la opinión de Rosh, pero dudo mucho que sea posible construir algo rentable a largo plazo con datos normales. ...
Afirmo que es imposible construir algo rentable, aunque sea momentáneamente, sobre una distribución anormal.
Porque el punto no está en la forma de la FR, sino en la dependencia de los parámetros de la FR de los incrementos de la serie temporal de los valores anteriores de esta serie.
Si está ahí, hay una probabilidad de construir un sistema que funcione.
Si no está ahí, no está.
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