El mercado es un sistema dinámico controlado. - página 32

 
Nafany:
¿Cuál?
¿Por qué deberían tener nombres personales? Pregúntale a Peter.
 
paukas:
Claro que sí. Al menos tres.

Hay algo en el panorama general que no entiendo. Aumentar el tamaño de la muestra hace que la estimación esté menos sesgada. Pero sólo si el SV se distribuye normalmente. Ver durante 118 horas:

Y ahora para las 2000 horas:

La distribución se ha convertido en algo no normal.

Pero si se toman dos diferencias más de la diferencia en el ACF privado apareció una dependencia. ¿Podría ser una fuente de beneficios?


Obsérvese que rechazamos estrictamente la hipótesis de ausencia de dependencia entre los rendimientos(3).

 
faa1947:
.....

¡La distribución se ha vuelto completamente anormal! ....


Compárelo con lo normal. ¿Qué es la anormalidad?
 
paukas:
Compara con lo normal. ¿Cuál es la no normalidad?

Figuras abajo: según Jarque-Bera, la probabilidad de que sea normal es cero - rechazamos estrictamente la hipótesis de que la distribución sea normal. También mira el sesgo y la curtosis.

Compara:

 
faa1947:
Figuras abajo: según Jarque-Bera la probabilidad de que la distribución sea normal es igual a cero - rechazar estrictamente la hipótesis de normalidad de la distribución. Véase también sesgo y curtosis.

Es una imagen muy buena.

Ahora tome una media móvil de, por ejemplo, 100 horas y calcule por separado las barras que están por encima y por debajo de ella. Me pregunto si aparecerá la asimetría.

 
paukas:

Es una imagen muy buena.

Ahora tome una media móvil de, por ejemplo, 100 horas y calcule por separado las barras que están por encima y por debajo de ella. Me pregunto si aparecerá la asimetría.

¿Qué tipo de media móvil? ¿De ARIMA? ¿Qué quieres decir con "para las barras de abajo y de arriba"?
 
faa1947:
¿Qué es la media móvil de ARIMA? ¿Qué quieres decir con "para las barras de abajo y de arriba"?

La media normal de 100 períodos en los precios de apertura de las barras.

Por separado, calculamos la distribución de las barras abiertas por encima de la media y las abiertas por debajo de la media. Deberíamos obtener dos imágenes.

 
paukas:

Media móvil normal de 100 períodos en los precios de apertura de las barras.

Por separado, calculamos la distribución para las barras que abrieron por encima de la media y las que abrieron por debajo de la media. Deberíamos tener dos fotos.

Aquí está la imagen del terminal. Naturalmente, hay un desfase.

Hay más alto, hay más bajo. En uno descendente es más bajo, en uno lateral a la mitad, en uno ascendente más alto. Lo que hay que contar aquí es de sobra conocido.

 
faa1947:

Aquí hay una foto de la terminal. Naturalmente, hay un desfase.

Hay más alto, hay más bajo. En uno descendente es más bajo, en uno lateral a la mitad, en uno ascendente más alto. Lo que hay que contar aquí es de sobra conocido.

No, también hay que contar más de tres años. No se puede ver nada a ojo.
 
paukas:
No, tampoco en tres años.

H1 en tres años no cabe en la terminal.

Puedo imaginar el resultado en teoría. El mercado será lateral, lo que significa que tendremos un número aproximadamente igual de aperturas y cierres. Si no es así, entonces obtendremos que el mercado ha estado creciendo (cayendo) durante tres años de media. ¿Y qué? Los tres años son para los gestores de cartera. Me interesa la previsión de un paso adelante. La conversación comenzó con el hecho de que returns(1) es un paseo aleatorio - una predicción no es posible. Necesitas al menos un paseo aleatorio con deriva. Para los rendimientos(3) se ha encontrado una dependencia - por lo que ha surgido un beneficio.

Razón de la queja: