Fenómenos del mercado - página 41

 
Neutron:

Conclusiones:

1. La suma acumulada de los incrementos pequeños es aproximadamente igual a la suma de los incrementos grandes. En otras palabras, no importa que el mercado se desplace lentamente en pequeños pasos, siempre volverá a su posición original con varios movimientos grandes y bruscos.

Hay movimientos aleatorios de los pequeños inversores y fuertes movimientos correctivos orquestados por los grandes inversores...

2. ?

De acuerdo, no voy a sacar deliberadamente ninguna conclusión fundamental todavía. Le sugiero que vuelva más tarde.

Si está interesado, aquí me parecen unos objetivos dignos:

(1) encontrar una clasificación más inteligible de la división de la "mezcla", es decir, de la cotización inicial. Es decir, una "cola" más adecuada

(2) Comprender las propiedades del proceso "betta", si es predecible, es genial, dicho sea de paso

 

Condicionalmente, podemos dividir el día en dos zonas con alta y baja volatilidad para el instrumento seleccionado. Como hipótesis, podemos suponer (basándonos en los datos obtenidos) que el mercado tiende a recuperar el movimiento de precios obtenido durante el periodo de tiempo con baja volatilidad. Es importante aquí que las correcciones vigorosas no se distribuyan aleatoriamente durante un día, sino que se concentren en la zona de mayor volatilidad. Entonces surge una TS bien definida.

Hay que escuchar la opinión de los compañeros...

 
Neutron:
Hay que escuchar la opinión de los compañeros...

¿Por qué? ¿Cree que tendrá algún efecto sobre las propiedades de las colas gruesas? No lo creo. El hecho de que marquen el "ritmo" y su peso en la conformación de las cotizaciones es muy grande ya está apenas claro tras la investigación. De hecho, todas las grandes desviaciones de trayectorias organizan secuencias de "colas gordas". Exactamente organizarlos, cómo lo hacen es un misterio.

PD: usted es uno de los compañeros, así que dé su opinión. Si crees que es una mierda, no hay problema. Ya sé que no lo es. La cuestión es estudiarla a fondo y llevarla a la aplicación. Pero mientras esta cosa esté en la cola.

:о)

 
Neutron:

Condicionalmente, podemos dividir el día en dos zonas con alta y baja volatilidad para el instrumento seleccionado. Como hipótesis, podemos suponer (basándonos en los datos obtenidos) que el mercado tiende a recuperar el movimiento de precios obtenido durante el periodo de tiempo con baja volatilidad. Es importante aquí que las correcciones vigorosas no se distribuyan aleatoriamente durante un día, sino que se concentren en la zona de mayor volatilidad. Entonces surge una TS bien definida.

Hay que escuchar la opinión de los compañeros...

te gusta añadir .... a tiempo :o))))
 
Neutron:

Condicionalmente, podemos dividir el día en dos zonas con alta y baja volatilidad para el instrumento seleccionado. Como hipótesis, podemos suponer (basándonos en los datos obtenidos) que el mercado tiende a recuperar el movimiento de precios obtenido durante el periodo de tiempo con baja volatilidad. Es importante aquí que las correcciones vigorosas no se distribuyan aleatoriamente durante un día, sino que se concentren en la zona de mayor volatilidad. Entonces surge una TS bien definida.

Hay que escuchar la opinión de los compañeros...

¿Dónde está la prueba de que hay colas gordas en su muestra?
 

Por cierto, ¡me he acordado! En cuanto a la volatilidad, hay un libro muy bueno llamado "Probabilistic-Statistical Methods of Volatility Decomposition of Chaotic Processes" de Korolev V.

http://www.ozon.ru/context/detail/id/6298517/

Книга посвящена всестороннему описанию вероятностных математических моделей хаотических процессов и методов их статистического анализа. Рассматривается удобный класс математических моделей стохастических хаотических процессов - подчиненные винеровские процессы (процессы броуновского движения со случайным временем). В качестве аргументации в пользу указанных моделей используется асимптотический подход, основанный на предельных теоремах для обобщенных дважды стохастических пуассоновских процессов (обобщенных процессов Кокса), которые в определенном смысле являются наилучшими математическими моделями неоднородных (и даже нестационарных) хаотических потоков на временных микромасштабах. Такой подход приводит к тому, что распределения приращений рассматриваемых процессов имеют вид сдвиг/масштабных смесей нормальных законов, и дает возможность получить не только сами формальные вероятностные модели хаотических стохастических процессов, но и в некотором смысле дать разумное теоретическое объяснение их адекватности на основе минимальных предположений о внутренней структуре изучаемых характеристик. На основе представления распределений (логарифмов) приращений процессов эволюции финансовых индексов или процессов плазменной турбулентности в виде смесей нормальных законов в книге предложена многомерная интерпретация волатильности рассматриваемых процессов. Для статистического анализа хаотических случайных процессов предложен метод скользящего разделения смесей (СРС-метод), который позволяет спонтанно разложить волатильность рассматриваемого процесса на динамический и диффузионные компоненты. Большое внимание уделено аналитическим и асимптотическим свойствам смесей нормальных распределений. Систематически рассматриваются статистические процедуры численного разделения смесей, такие как ЕМ-алгоритм и его модификации, сеточные методы разделения смесей. Обсуждаются вопросы оптимальной реализации этих методов. Рассмотрены примеры применения СРС-метода к анализу влияния информационных интервенций на финансовых рынках и к анализу данных, полученных в экспериментах с плазменной турбулентностью.

Для аспирантов, студентов и преподавателей вузов, интересующихся современным состоянием исследований в области вероятностно-статистического моделирования хаотических стохастических процессов, а также для научных работников, инженеров, специалистов в области применения методов математической и прикладной статистики к анализу характеристик финансовых рынков и плазменной турбулентности.

Palabras clave: procesos de Cox generalizados, mezclas de distribuciones normales, procesos de Wiener subordinados, volatilidad.

sólo en este tema, casi (hay muchas ideas interesantes) :o))))

 

Chicos, he leído la mitad de este hilo y casi me dan hemorroides cerebrales al entrar en teorías desconocidas y bastante complicadas.

¿Realmente cree que tiene que profundizar tanto para desarrollar una estrategia rentable?

 
911:

Chicos, he leído la mitad de este hilo y casi me dan hemorroides cerebrales al entrar en teorías desconocidas y bastante complicadas.

¿Realmente crees que tienes que profundizar tanto para desarrollar una estrategia rentable?

Verá, si hablamos de un negocio estable, sí. Si el objetivo es hacer algo diferente, entonces puedes hacer cualquier cosa.
 
Farnsworth:

Por cierto, ¡me he acordado! En cuanto a la volatilidad, hay un libro muy bueno llamado "Probabilistic-Statistical Methods of Volatility Decomposition of Chaotic Processes" de Korolev V.

http://www.ozon.ru/context/detail/id/6298517/

sólo en este tema, casi (hay muchas ideas interesantes) :o))))

¡Dios, estoy harto de estos listillos de las universidades! Desde la época soviética, han sido inteligentes y astutos. El representante más brillante es Gaidar.
 
faa1947:
¡Dios, estoy harto de estos listillos de las universidades! Desde la época soviética, han sido inteligentes y astutos. El representante más brillante es Gaidar.

Pero me pregunto: ¿no clasifica usted sus pinitos con Eview como ingenio? En ese sentido, usted también es un ejemplo brillante. Tal vez incluso mejor que Gaidar - no tenía Eview, y Hedrick y Prescott no eran premios Nobel en ese momento.

;)))

Razón de la queja: