FR Volatilidad H - página 6
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Por eso hay una cara sonriente ahí. Hasta hace poco, había un debate muy activo sobre la medida de "aleatoriedad" del flujo de citas. El proceso de Wiener se utilizó como referencia y el flujo de citas se comparó con un Wiener de un lado o de otro. El punto principal de la discusión no era ni siquiera la forma del FR, sino si el flujo de cotizaciones refleja algunos patrones estables (no necesariamente deterministas) que pueden ser explotados, o si sigue siendo SV libre de arbitraje, hoas, etc.
¿Cuál es tu opinión ahora, Mathemat, cuánto rige la estadística en forex y qué debemos buscar: la superioridad estadística (en el sentido de la imperfección, el arbitraje del mercado) o todavía un patrón?
Un investigador razonable entiende que un sistema capaz de mostrar un modesto factor de beneficio no inferior a 1,5 (con, digamos, un 99% de probabilidad computable ) de forma constante y demostrable, no es nada fácil de hacer. En la abrumadora mayoría de los casos que veo aquí, algunas conclusiones estadísticas sobre el sistema se hacen sólo sobre la base del análisis de la visión subjetiva de un comerciante del mercado (en términos de un sistema particular) - pero veo muy pocas conclusiones relacionadas con el statanalysis de las propiedades objetivas de las series de mercado. Pero son dos componentes iguales del sistema. El sistema puede ser estupendo en el backtest, ¡pero dónde está el análisis de la variabilidad asociada a las diferentes realizaciones de las series temporales!
Por cierto, me atrevo a decir que recientemente se han tratado temas interesantes sobre el análisis del segundo componente. Pero estos temas requieren un trabajo profundo y minucioso, en lugar de limitarse a combinar los parámetros de otro grial (con minúscula)...
¿Qué quiere decir con "sostenible y demostrable"? ¿Probado teóricamente? ¿O prácticamente? ¿Por qué no basta con la estabilidad?
скромный профит-фактор не менее 1.5 (с вычислимой вероятностью, скажем, 99%)
¿Y cómo podemos calcular la probabilidad a priori del factor de beneficio? ¿De nuevo sobre la base de un modelo teórico? Así que se supone que es posible construir un modelo que refleje adecuadamente la naturaleza de los procesos en el mercado. Entonces será posible probar, calcular y sacar conclusiones objetivas. Pero todo esto es una utopía, y creo que no discutirás conmigo. Probablemente algún día la ciencia estará preparada para ofrecer tal teoría, pero mientras tanto estamos al nivel de Carl Linnaeus en biología: clasificamos velas y patrones. :-) Por eso, personalmente, no puedo decir que las estadísticas manden. No he visto ninguna TS que se base en las propiedades estadísticas del flujo de cotizaciones y que aporte beneficios estables. El primer intento teórico es la tesis de Pastukhov, a quien quiero agradecer mucho. Pero hay TS rentables, y el Expert Advisor de Better no es el primero ni el único. Pero hasta ahora todos están construidos sobre modelos deterministas (y, por desgracia, no teóricos). Incluso la PNN de Better no explota ninguna propiedad estadística de las series, y su nombre probabilístico sólo habla de la naturaleza de la decisión, no de la base de esa decisión.
Y veo muy pocas conclusiones relacionadas con el análisis estadístico de las propiedades objetivas de las series de mercado.
Este lugar de tu post me interesó mucho. Últimamente me he dedicado a la estadística. :-))
Por supuesto, mis investigaciones sobre las estadísticas del flujo de cotizaciones no pueden calificarse de sensatas, ya que no soy un experto en este campo. Sin embargo, me han aportado mucha comprensión. Además, han aumentado mi deseo de que sean lo suficientemente profundas, significativas y constructivas. Así que quiero preguntarte:
1. ¿Qué es el "análisis estadístico de las propiedades objetivas de las series de mercado"? ¿En qué consiste?
2. ¿Qué "propiedadesobjetivas " deben investigarse?
3. ¿Qué conclusiones sobre qué aspectos estadísticos del mercado deben (o pueden) hacerse para basar una pregunta sobre la construcción de la ST en esta base?
4. ¿Cómo ve la construcción de una ST basada en el conocimiento de las propiedades estadísticas de los BP del mercado?
No te dejes intimidar por la franqueza de estas preguntas. Me doy cuenta de que usted, como todo el mundo, no tiene respuestas completas. Los que lo han hecho, ya no están entre nosotros. :-))) Los pongo con la esperanza de que en el proceso de discutirlos aquí, como ha sucedido más de una vez, puedan surgir pensamientos valiosos y se pueda avanzar.
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1. ¿Qué es el "análisis estadístico de las propiedades objetivas de las series de mercado"? ¿En qué consiste?
2. ¿Qué "propiedadesobjetivas " deben investigarse?
3. ¿Qué conclusiones sobre qué aspectos estadísticos del mercado deben (o pueden) hacerse para basar una pregunta sobre la construcción de la ST en esta base?
4. ¿Cómo ve la construcción de una ST basada en el conocimiento de las propiedades estadísticas de los BPs del mercado?
La pregunta principal era ésta: "¿Por qué la gran mayoría de los ST cuyas señales se basan en interpretaciones tradicionales de los indicadores convencionales se agotan?". Las respuestas habituales: "el mercado está cambiando", "las cotizaciones de las distintas empresas de corretaje son diferentes", "la profundidad de las pruebas o la optimización son insuficientes", etc. - No me satisfacen esas respuestas, porque así podemos "demostrar" el fracaso de cualquier ST cuando realmente se produzca. Sólo me satisfacen las razones matemáticas claras del fracaso. El resultado de mi análisis es el primero de los supuestos artículos, que ofrece, en mi opinión, una crítica bastante convincente de los principios de construcción del TC.
Desgraciadamente, esta crítica, aunque clara desde el punto de vista ideológico, sigue sin estar respaldada técnicamente (código). La razón principal es que aún no he aprendido a hacer lo más importante: generar historias sintéticas (de barra, por supuesto), de las que podría decir que no difieren de las reales en sus características principales.
¿Para qué sirven estos sintéticos? Simplemente para que el material sobre el que se prueba la estrategia sea estadísticamente representativo. El principal problema para el constructor de sistemas es la falta de datos. Las pruebas y la optimización se realizan siempre sobre una única "realización" de un proceso histórico. Ningún análisis a futuro, ninguna prueba multidivisa y multiperiodo descrita en el libro clásico de Pardo proporcionará la confianza estadística necesaria de que el sistema seguirá funcionando, y el propio Pardo lo admite. Si ejecutamos la ST en unos cuantos miles de sintéticos, podemos sacar conclusiones bastante seguras sobre la solidez de la estrategia (no en los parámetros de la ST, sino en el espacio de todos los sintéticos). Pero para ello se necesitan productos sintéticos de alta calidad. Así, el proceso de pruebas puede pasar a un nivel cualitativamente nuevo. La propia metodología de estas pruebas "sintéticas" es el tema de mi propuesta de segundo artículo.
El desconocimiento de las características estadísticas fundamentales de las series financieras reales es el único obstáculo serio que impide aplicar la idea en la realidad (quedó claro tras consultar con xeon y komposter). Todo lo demás se puede implementar en MQL4 con la adición de varias características no documentadas del lenguaje.
Esa es en realidad la respuesta a casi todas tus preguntas, Yurixx, es decir, un intento de demostrar la solidez de la CT. No voy a responder a la pregunta 4, porque se supone que no utilizo las propiedades estadísticas de las series financieras en TS. Personalmente sólo lo necesito para las pruebas cualitativas.
En fin, espero que el tema sea de interés. Quiero advertir de antemano: ¡no todos los CT se examinan de esta manera! No los que explotan las propiedades discretas del mercado (Fibo, canales, niveles de soporte/resistencia). Es muy probable que siga publicando los artículos tal y como son ahora (filosóficos y analíticos), pero serán más bien de tipo manifiesto y no de solución técnica concreta. Hay otras consideraciones que no he mencionado aquí.
Si todo lo escrito anteriormente se percibe como cable seguro criado, sólo dilo, no me ofenderé.
Por el contrario, todo se percibe de forma bastante clara y positiva. Veo que tampoco te rindes ante los pequeños problemas. Hay un gran lugar en "Monday" de Strugatsky. Dos líneas del diálogo: "¡Así que este es un problema clásicamente insoluble! - Por supuesto que sí. ¿Qué sentido tiene resolver los solubles? Sabes de antemano que tienen una solución de todos modos" :-)) Muy pertinente.
No estoy seguro de que el problema que has planteado tenga solución. Me refiero a la generación de series que "no se diferencian de las reales en sus características principales". Sin embargo, generar series sintéticas que puedan simular hasta cierto punto el comportamiento de las series reales y utilizarlas para probar el CT es un problema genial y fundamental.
Mi comprensión "física" del forex en pocas palabras: el forex es un sistema estable y autoconsistente con un gran coeficiente de disipación y una pequeña relajación, que tiende a su equilibrio. Sin embargo, es constantemente perturbado desde el exterior y estas perturbaciones son muy diversas en fuerza, duración y naturaleza. Desde impulsos débiles, pero constantes y duraderos, que dan lugar a largas tendencias, hasta impulsos "psicológicos" muy cortos y sin base material. Construir un sistema que pueda reflejar todo esto es construir un modelo de mercado que funcione perfectamente. Eso es lo que creo que es imposible (por el momento), porque de hecho todos los factores que afectan al mercado de una u otra manera aún no han sido estudiados en absoluto. Pero construir un modelo estocástico multiparamétrico que no pretenda representar el mercado (es decir, que genere series que se puedan distinguir de las reales) es muy posible y no menos útil.
La tarea de la ST no es determinar con precisión dónde, cuándo y cómo irá el precio, sino extraer dinámicamente del flujo de datos reales la naturaleza de la influencia que tienen los factores externos significativos en el mercado, y ajustarse a esa influencia. Si la ST es capaz de hacer eso, entonces no le importará si los datos son reales o sintéticos, sino que reaccionará adecuadamente. Así, teniendo un modelo estocástico multiparamétrico limitado, podemos perturbar sus parámetros de forma aleatoria y/o determinista para obtener series, que no son reales o cercanas a ellas, pero que aún así pueden hacer razonable la prueba de TS.
Si tengo al menos algo de razón, no hay manera de calcular las características estables de las series, ya que están constantemente sujetas a perturbaciones, y todo esto es una utopía. Y hay que entrar desde el otro lado, desde el punto de vista de que el beneficio en Forex se obtiene no del conocimiento o uso de la estadística de las series, sino del conocimiento y uso de la perturbación, que viola esta estadística.
Este problema es mucho más complicado que la generación trivial del proceso de Wiener, ya que en el de Wiener los incrementos vecinos son independientes, mientras que en la serie FF son dependientes. Sin embargo, las leyendas sobre la vinerabilidad de las series financieras son estables y existen incluso en foros de negociación muy serios. Por supuesto, se nutren de la similitud externa y áspera de dichas series sintéticas y reales. Algunos incluso intentan ir más allá y encontrar fibs, canales y niveles de resistencia/soporte en las series de Wiener, para así "justificar" la validez del análisis técnico. Pues eso, siento decirlo, ya es un lunático...
Ahí es donde nuestros objetivos divergen, Yurixx. Tu objetivo es explotar las perturbaciones para aprovecharlas, y el mío es encontrar leyes estadísticas estables de las series de finanzas, que incluyan estas perturbaciones y sirvan de base para una prueba cualitativa de nuestra TS. En principio, esto no debería interferir con los estudios posteriores de las series financieras reales.
Sólo hay que escuchar lo bien que suena: "filas statzakon finanasy sostenibles que incorporan estas perturbaciones". :-)
Si las perturbaciones son, por definición, externas al mercado, si son temporales (de lo contrario no serían perturbaciones), entonces ¿de qué tipo de estabilidad de las leyes, parámetros y funciones del proceso estadístico podemos hablar?
La estabilidad (ni en sentido estricto ni siquiera en sentido suave) no se cumplirá por definición cuando uno de los factores dominantes del proceso sea sustituido con el tiempo por otro. Por ejemplo, un alza económica es sustituida por una baja económica. O, como ahora, el sistema financiero comienza a desmoronarse y sufre un colapso. Supongo que no van a encontrar estas leyes estatutarias sostenibles teóricamente. Si estoy en lo cierto, entonces dígame cómo en principio va a encontrar esas leyes, dónde? ¿Investigando datos históricos reales? ¿Cómo?
Por cierto, con respecto a mi objetivo, - interpretación demasiado floja. No he dicho nada al respecto, pero a estas alturas nuestros objetivos coinciden: investigar la naturaleza y los patrones del forex. Y si no lo fueran, difícilmente estaría teniendo estas discusiones "inteligentes". Y sólo hablaba de ganar como medida de comprensión de los procesos que estamos tratando. Y si ese entendimiento llega a producirse, no me negaré el placer, como recompensa, de extraer de esa fuente. Tú tampoco lo harás.
Como hizo Peters en su libro http://bigforex.biz/load/8-1-0-136. También puedes leer http://bigforex.biz/load/8-1-0-137, es su primer libro. En mi opinión, lo que tú llamas perturbaciones encaja bastante bien en su modelo, ya que no destaca estas perturbaciones de ninguna manera, sino que simplemente observa el proceso sin cortar los tramos de tendencia del mismo.
Sé que la tarea es muy difícil, pero el objetivo es muy tentador. Por cierto, Peters no es el único. También está Shiryaev, que también estudia las estadísticas de las series financieras.
Y una cosa más, Yurixx: soy capaz de hacer conversaciones ingeniosas, pero en este caso mi objetivo es el más práctico, justo lo que los jóvenes constructores de sistemas nunca hacen y no lo consideran digno de atención, es decir, un intento de encontrar un enfoque para demostrar la robustez de la ST (estadística, por supuesto). Y es muy bueno que un objetivo tan práctico se base en una investigación tan básica.
No hay mucha gente decentemente versada en estadística aquí (no me incluyo a mí mismo a tal), y, me temo, tendrá que buscar matemáticos al margen. Pero aquí hay gente que puede codificar hasta el diablo con MQL4, y eso es muy bueno.