Distribución de los incrementos de precio - página 7
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Creo que en el caso de un proceso no markoviano hay que operar en contra de la tendencia, pero para un proceso markoviano hay que operar a lo largo de la tendencia.
Eso es raro. Pensé que era al revés. La tendencia es el efecto de memoria del proceso (la dependencia entre las observaciones). Mientras que el proceso de Markov es un proceso sin memoria. En consecuencia, es necesario operar con un proceso no markoviano a lo largo de la tendencia, y contra la tendencia - con uno markoviano.
Sólo en la práctica es probable que la naturaleza de las cotizaciones cambie de un lado a otro.
Eso es raro. Pensé que era al revés. Una tendencia es el efecto de la memoria del proceso (la dependencia entre las observaciones). Y un proceso markoviano es un proceso sin memoria. En consecuencia, deberíamos operar con un proceso no markoviano a lo largo de la tendencia, y contra la tendencia - con uno markoviano.
Contraejemplos para los que les gusta "pensar":
Si se sigue el modelo AR(1), tanto la tendencia como la contratendencia pueden funcionar; el proceso resultante es markoviano. Si añadimos la integración de orden fraccionario, el proceso se convierte en no markoviano, pero tanto el comercio de tendencia como el de contratendencia funcionarán.
El modelo AR(1) no tiene muchos parámetros para saber cuáles son los que determinan si el comercio de tendencia funciona o no, a menos que la cuestión sea si el proceso es markoviano o no.
¡Estimados comerciantes!
En mi tiempo libre he leído muchos hilos en este foro - muchos de ellos discuten el problema de determinar el tipo de distribución de una variable aleatoria retornos (los llamados incrementos de precio). Me he dado cuenta por mí mismo de que este problema no se ha resuelto y teniendo algunos :) :) :), la educación y las habilidades adecuadas, decidí participar en la solución de este problema.
Entonces, la definición de la tarea:
Determinar, a partir de los datos de los ticks de un determinado par de divisas, una distribución de probabilidad de los sucesivos incrementos de precio Bid y Ask (es decir, analizar un conjunto de datos formado por la diferencia entre el precio actual y el anterior Ask y el mismo conjunto para el precio Bid). Las fórmulas de la función de densidad de probabilidad, de la función de distribución y de la función de cuantiles de una determinada distribución deben presentarse en forma analítica.
La tarea ha resultado ciertamente difícil. Permítanme decir que esta distribución no es una de las ampliamente discutidas -ni la normal, ni la logística, ni la de Laplace, ni la de Cauchy, etc., etc.
Antes de contarle esta distribución (más exactamente, es una familia de distribuciones, ya que los diferentes pares de divisas tienen diferentes valores del coeficiente de escala, que, en general, no coincide con la desviación estándar), respóndame a un par de preguntas: ¿qué aporta exactamente conocer esta distribución? ¿Cómo ayuda en el comercio de Forex?
Sinceramente,
Accidentalmente de paso e interesado en el mercado de divisas
Alexander_K :) :)
1) No ayuda.
2) No es útil de ninguna manera.
Por supuesto, esta es la pregunta más importante.
Creo que en el caso de un proceso no markoviano debemos operar contra la tendencia, mientras que en el caso de un proceso markoviano debemos operar con la tendencia.
La semana que viene investigaré la distribución de probabilidad de la hora de llegada de los ticks: veamos cuál es para diferentes pares.
Si no es exponencial, los procesos no son markovianos y viceversa.
Publicaré los resultados en el foro.
Perdóname, Alexander_K, pero esto es, por decirlo suavemente, una tontería.
Foro sobre trading, sistemas de trading automatizados y pruebas de estrategias de trading
El mercado es un sistema dinámico controlado.
Oleg avtomat, 2013.06.12 17:35
Estrictamente hablando, el ruidodebería ser"rojo".
Este es el ruido intrínseco de cualquier sistema dinámico "adecuado".
Poner el amplificador al máximo volumen sin que llegue música a la entrada y escucharemos SHHHHHHHH)).
Estrictamente hablando, el ruido no tiene por qué serlo, sino que puede ser cualquier cosa, incluyendo "rojo" y "rosa" y "blanco"... y "gris-marrón-frambuesa"... cualquier cosa.
Lo mismo ocurre con los incrementos.
Los modelos GARCH con logaritmo deincrementos como entrada constan de tres partes: un modelo de tendencia, un modelo de volatilidad yun modelo de distribución de incrementos. Existe una enorme literatura sobre estas distribuciones, su influencia en los algoritmos, las diferencias de los pares de divisas por tipos de distribución y otros.... La pregunta que planteas es una con barba de 30 años. La principal herramienta matemática en los mercados financieros es el GARCH, del que hay muchos. En el hilo de aprendizaje automático di una selección de literatura - me aferro a ella de nuevo.
La más utilizada, con diferencia, es la distribución en T biselada. Pero repito que un modelo completo consta de tres componentes.
Existen paquetes de software estándar que se utilizan ampliamente en el comercio real. Los resultados están disponibles en publicaciones públicas. De R, se pueden nombrar fgarch y rugarch, pero no son los únicos.
Estimado SanFomenko.
Si usted es Fomenko , que sentó las bases y desarrollólos indicadores de cluster , ¡felicidades!
Sin embargo, me gustaría señalar un aspecto importante de la descomposición matemática
Para obtener cualquier distribución de una función de precios, ésta debe ser continua en el tiempo
Esta condición es axiomática para todas las funciones integrales y diferenciales
Esta condición de continuidad de una función debe cumplirse para cualquier función que queramos diferenciar o integrar aún más si queremos descomponerla para
Desgraciadamente, la naturaleza del forex es tal que, en mi opinión, no puede garantizar la suavidad y la continuidad del precio debido a la naturaleza del tick de su formación
Así que creo que cualquier distribución de precios que crees será defectuosa o al menos será una pseudo distribución
Saludos Stefan Stoyanov¡¡¡Por fin llegan algunos comentarios profesionales!!! Estoy muy contento por ello.
Sin embargo, no es costumbre entre los ingenieros retroceder ante las dificultades, ¿verdad? Lo primero que hay que hacer es reducir los resultados a un modelo conocido. Repito: no inventado, sino conocido.
1. Los resultados que obtengo ahora sobre los tiempos de t ic-tac muestran que la distribución de probabilidad de los tiempos de tic-tac no es exponencial.
2. ¿Qué opinas, si empiezo a leer citas en intervalos de tiempo, que satisfacen la ley exponencial, me ayudará? Al fin y al cabo, lógicamente, obtendré un proceso de Markov, con algunos pseudoestados de las cotizaciones, cuando no hubo negociación, pero el estado actual de la Oferta y la Demanda se considera como un tick próximo.
Estimado San Sanych Fomenko.
Si es usted Fomenko , que sentó las bases y desarrollólos indicadores de los clusters , enhorabuena
Sin embargo, me gustaría señalar un aspecto importante de la descomposición matemática
Para obtener cualquier distribución de una función de precios, ésta debe ser continua en el tiempo
Esta condición es axiomática para todas las funciones integrales y diferenciales
Esta condición de continuidad de una función debe cumplirse para cualquier función que queramos diferenciar o integrar aún más si queremos descomponerla para
Desgraciadamente, la naturaleza del forex es tal que, en mi opinión, no puede garantizar la suavidad y la continuidad del precio debido a la naturaleza del tick de su formación
Así que creo que cualquier distribución de precios que crees será defectuosa o al menos será una pseudo distribución
Saludos Stefan StoyanovEn este caso estamos hablando de una aproximación a una distribución de probabilidad. Mi investigación muestra que la primera aproximación, la distribución de probabilidad de los incrementos de precios es una distribución t2 de Student con el coeficiente de escala diferente para varios pares de divisas y no igual a la desviación estándar. Creo que es una información muy importante. Sólo queda saber cómo aplicar estos conocimientos.
Todos - ejecutó 2 procesos de lectura de ticks en paralelo para el EURJPY.
1. por tiempo real de su llegada.
2. a intervalos, con sujeción a la ley de distribución exponencial.
A ver si hay resultados interesantes.
Los aficionados a la teoría de la probabilidad están de enhorabuena.
En efecto, si se leen los ticks no por su tiempo de llegada real, sino a intervalos distribuidos según la ley exponencial, el proceso de fijación de precios se convierte en markoviano. Además, la distribución de los incrementos tomados a partir de ella no es clara, se vuelve geométrica con p=0,5.
Sigue sin estar claro cómo aplicar estos conocimientos en la práctica, pero es evidente que estamos en el buen camino.