De la teoría a la práctica - página 50
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Así que calcula la autocorrelación de los incrementos. Pero es poco probable que esto ayude al caso, porque las dependencias de este tipo son débiles e impermanentes.
Buscar patrones en los precios es mucho más productivo.
Supongamos que le digo que la volatilidad media en un momento determinado del día sólo cambia ligeramente de un día a otro. ¿Funcionaría eso como una "memoria de mercado"? Y sólo hay dos puntos en los precios, alto y bajo, que se toman una vez al día. Las tics ni siquiera se acercan, con sus incrementos).
Espera un momento. ¿Dónde se ha demostrado esto? ))) Para demostrar que no hay memoria, hay que descartar la presencia de TODOS los patrones posibles (es decir, cualquiera). No recuerdo dónde se ha hecho esto)
Y, de nuevo, una distribución de cualquier tipo no contiene información sobre la memoria. ¿Por qué has decidido de repente lo contrario?
Y sí, puedo construirte fácilmente un sistema de ganancias en ticks con cualquier método de lectura, incluso exponencial, incluso completamente aleatorio.
Sí, sí, por supuesto...
Sólo por la noche - necesito alejarme de tal golpe... Al fin y al cabo, ya he ejecutado el programa en una cuenta de demostración hoy, ¡y resulta que todo está mal allí!
La razón - aún no puedo entender - cómo exactamente los datos de la garrapata debe ser tomado, para no destruir la no-marca, para poder utilizar los archivos históricos...
Bien hecho, Alexander! ¡Estamos encantados!) Por fin se ha llegado a la conclusión de que el análisis y la modelización deben empezar por la preparación de los datos. Para que el agua del bebé no esté mal).
Y la memoria está en el proceso - no voy a responder por todas las herramientas, por supuesto - tal vez hay algunos que vagan en el SB todo el tiempo)
Bien hecho, Alexander! ¡Estamos encantados!) Por fin se ha llegado a la conclusión de que el análisis y la modelización deben empezar por la preparación de los datos. Para que el bebé no se equivoque con el agua).
Y la memoria está en el proceso - por supuesto no voy a responder por todas las herramientas - tal vez hay algunos que vagan en el SB todo el tiempo)
Exactamente, Dmitry! Entiendo que hay que tomar los datos no de cualquier manera, sino de la manera correcta. ¿Pero cómo? Todavía no sé qué hacer con él.
Si leo cada tic - cada empresa de corretaje tiene su propio flujo de datos, significa que el robot de comercio trabajará de manera diferente con diferentes empresas de corretaje. Necesitamos un mecanismo universal. ¿Qué es? No entiendo...
Al leer los datos en esa secuencia, que apliqué, obtuve la distribución geométrica de la probabilidad de los incrementos, en realidad, eso me lo señaló el respetado Vladimir. Esta es la prueba de la falta de memoria del proceso en determinadas condiciones.
Lo siento, pero este es el razonamiento de un niño de primer grado. Es como si no hubieras estudiado el tema. La memoria es la dependencia de algo en el futuro de algo en el pasado. Una distribución (cualquier distribución) no contiene ninguna dependencia y no demuestra ni refuta nada. Es como "los agáricos de la mosca son rojos, así que no puedes comer fresas rojas".
Una detección básica y elemental de la memoria es la autocorrelación de los incrementos adyacentes. Aprende lo básico antes de meterte con el foro)
Puedo generar fácilmente una serie con cualquier distribución (incluso exponencial, incluso geométrica, incluso uniforme), que estará llena de dependencias temporales, y sobre la que se puede ganar, conociéndolas (dentro de una muestra, claro).
Lo siento, pero este es el razonamiento de un niño de primer grado. Es como si no hubieras estudiado el tema. La memoria es la dependencia de algo en el futuro de algo en el pasado. Una distribución (cualquier distribución) no contiene ninguna dependencia y no demuestra ni refuta nada. Es como "los agáricos de la mosca son rojos, así que no puedes comer fresas rojas".
Una detección básica y elemental de la memoria es la autocorrelación de los incrementos adyacentes. Aprende lo básico antes de meterte con el foro)
Puedo generarte fácilmente una serie con cualquier distribución (incluso exponencial, incluso uniforme) que estará llena de dependencias temporales, y sobre la que puedes ganar, conociéndolas (dentro de la muestra, claro).
¿Ha conseguido algo aquí? ¿Ha escrito siquiera un solo consejero? ))
Estás equivocado y lo sabes. Donde hay una distribución geométrica, no hay memoria y no puede haberla. Y ninguna autocorrelación te ayudará. Estudia las matemáticas antes de empezar a discutir conmigo. ¡Así es!
Por favor, dame un enlace a algún libro de texto con esa frase)
Y no estoy discutiendo contigo, te estoy diciendo cómo acortar tu calvario)
Por grados de libertad me refiero a la definición clásica:
https://ru.wikipedia.org/wiki/Степени_свободы_(física)
Esto hace una imagen interconectada muy hermosa - si el precio actual está relacionado con el precio anterior por algún vector y el siguiente precio está relacionado con el precio actual por el mismo vector, entonces tenemos los notorios 2 grados de libertad que describen completamente el sistema. Lo que es 2 grados de libertad en estadística es aproximadamente lo mismo y en el mercado simplemente DEBE haber una distribución t2. Y no puedo encontrarlo... ¿Cómo es eso? No lo entiendo...
NO DEBE.
SO
esto de la distribución t2 es un poco una obsesión...
NO DEBE.
SO
sólo una especie de obsesión con esta distribución t2...
Estás equivocado y tú mismo lo sabes. Donde hay una distribución geométrica no hay ni puede haber memoria. Y ninguna autocorrelación te ayudará. Estudia las matemáticas antes de discutir conmigo.