De la teoría a la práctica - página 406
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Gracias por el enlace, Vladimir. Es muy interesante.
Mientras siga en contacto, me permitiré un post más.
Mucha gente, al leer este hilo, se está preguntando: ¿para qué necesita este tío todo esto? ¿Por qué la necesidad de escalas de tiempo exponenciales y logarítmicas? Simplemente tome los ticks como son y trabaje con ellos como con BP, donde el tiempo entre ticks es el llamado "tiempo de Forex".
¡Chicos! ¡No tienes ni idea! Eres desesperadamente estúpido y eso es todo.
Permítanme recordarles que vemos el movimiento de los precios como una especie de proceso Wiener con deriva. Como un movimiento browniano. En realidad es un movimiento de lapso, pero no cambia la esencia del asunto y este modelo es bastante adecuado en una primera aproximación.
Así, para este modelo, el tiempo astronómico es el parámetro más importante. Y la ley de la "raíz de T" para la dispersión es derivada por Einstein para este tiempo, y no para algún "tiempo de Forex".
En sus experimentos, Perrin utilizó una discreción temporal de 30 segundos para observar el proceso.
En la Universidad de Tecnología Química de Mendeleev (antigua MHTI), donde estudia mi hija, los experimentos se realizan con una discreción de tiempo =10 segundos.
En resumen, debemos tener en cuenta el tiempo en los cálculos, de lo contrario no tendremos suerte.
Si no hay tiempo, no habrá cambio de precio. La cuestión está en la elección correcta del tiempo para el análisis de la tarea. Con lo que, en mi opinión, muchos tienen un vacío total.
Si no hay tiempo, no habrá cambios en el precio. La cuestión es el momento adecuado para analizar el problema. Lo cual, en mi opinión, mucha gente tiene un vacío total.
Exactamente. Y estamos llegando al fondo del asunto.
He completado el procesamiento de datos de ticks para el par AUDCHF durante un día.
Los datos de los ticks se recibieron mediante el protocolo DDE de MT4 en VisSim. La marca de tiempo es TimeSec, que se redondea a valores enteros. Desgraciadamente, no sé si se trata de tomar la parte entera de un valor decimal o de redondear al entero más cercano. Si alguien sabe cómo se realiza esta operación al pasar datos por DDE y me lo puede decir, se lo agradeceré mucho.
La distribución de los intervalos de tiempo entre los ticks tiene este aspecto:
Estadísticas descriptivas:
En un día (86400 seg.) se produjeron un total de 34978 ticks, como puedes ver.
Pero, aquí está el problema - el modelo de Wiener es bueno para describir las colisiones de partículas caóticas en T entre colisiones -->0.
En el mercado de divisas, no existe tal cosa. Por la noche, los intervalos de tiempo aumentan, por el día disminuyen. En la ventana de tiempo = 4 horas, el proceso de llegada de cotizaciones no es de Poisson.
Y viceversa - cuando se consideran los ticks "tal cual", hay un problema de relación entre un volumen de muestra considerado y el tiempo astronómico. Es decir, 5000 garrapatas pueden llegar tanto en 4 horas como en 10 horas. Y este proceso también es no poissoniano. En este caso, la ley de la "raíz de T" pierde su fuerza.
Esta es la contradicción entre el modelo de Wiener y el movimiento real de los precios, que debemos minimizar al máximo.
Y esto se puede hacer introduciendo diferentes escalas de tiempo de lectura de citas, cuyo valor medio se correlaciona con algún tiempo astronómico discreto.
En este caso, el volumen de la muestra de garrapatas (paquete de ondas) se sustituye por algún paquete modelo promediado con las estadísticas más similares.
Eso es todo, nos quedamos sin palabras. Necesito gráficos, cifras, pero no tengo tiempo para eso, tengo que celebrar.
Hasta pronto.
yo también probaría esto: usar cotizaciones de segundos, y calcular la varianza por separado para cada hora del día (porque la intensidad del trading en cada hora es diferente).
¿por qué es malo usar ticks? nos limita. ¿qué desviación máxima puede haber en 10 ticks, si un tick es básicamente un punto?
la desviación máxima en 10 ticks puede ser de 10 pips. si todos los 10 ticks van en una dirección.
y si usamos segundos... ¡en 10 segundos el precio puede saltar "cualquier distancia"!
usando ticks, también descuidamos el tiempo, es decir, la velocidad del precio. y en tales sistemas se nota que cuanto más alta es la velocidad del precio a la que llegó la señal, más alta es la probabilidad de su activación.
Exactamente. Y estamos llegando al fondo del asunto.
He completado el procesamiento de datos de ticks para AUDCHF durante un día.
Los datos de los ticks se recibieron mediante el protocolo DDE de MT4 en VisSim. La marca de tiempo es TimeSec, que se redondea a valores enteros. Desgraciadamente, no sé si se trata de tomar la parte entera de un valor decimal o de redondear al entero más cercano. Si alguien sabe cómo se realiza esta operación al pasar datos por DDE y me lo puede decir, se lo agradeceré mucho.
La distribución de los intervalos de tiempo entre los ticks tiene este aspecto:
Estadísticas descriptivas:
En un día (86400 seg.) se produjeron un total de 34978 ticks.
El análisis de las garrapatas en intervalos de tiempo mínimos no dará una imagen de lo que está ocurriendo. ¿Cómo no se puede entender esto?
A lo largo de la semana, la distribución de los incrementos de ticks ofertados para el AUDCHF es la siguiente:
Así que este es el problema que quiero resolver.
Es necesario trabajar en cualquier momento del día en una escala de tiempo tal (uniforme, exponencial o logarítmica), que las propiedades de esta distribución de incrementos reales se conserven al máximo.
Una vez más, digo que no se puede trabajar simplemente con una muestra de garrapatas (por ejemplo, 5000). La conexión con el tiempo astronómico se pierde. No sabemos durante qué periodo de tiempo se recogerá este lote de 5000 garrapatas. En este caso, no podemos aplicar la teoría de los procesos de Wiener a partir de la palabra "en absoluto".
Y una segunda conclusión importante.
Si te fijas, el máximo intervalo de tiempo entre ticks que tenía era de 88 segundos.
Conclusión: construir y trabajar con los segundos horarios S1, con los que muchos sueñan como un grial, es un completo disparate.
No sabemos en qué periodo de tiempo se recogerá este lote de 5.000 garrapatas.
desarrollar una función de densidad de garrapatas, lo hice una vez, el principio:
analizar no la hora de llegada de los ticks, sino la diferencia de tiempo entre ellos (delta)
teniendo la media aritmética de estos incrementos se puede obtener la densidad de ticks por unidad de tiempo, un segundo no es suficiente, pero un minuto es un valor muy concreto
Si le conviene experimentalmente, puede operar con el número de ticks que necesita para sus estadísticas, es decir, definir las condiciones de acumulación de ticks aproximadamente como sigue
1. si la densidad de garrapatas es < 20 por minuto, necesita al menos x minutos
2. si la densidad de garrapatas es superior a 40 por minuto, entonces necesita y minutos
3. si la densidad de garrapatas >20 && < 40 por minuto, entonces z minutos
de forma similar
HH: puede elaborar una fórmula de recurrencia con esta densidad de ticks, es decir, calcular la densidad de ticks actual en el tick actual, y restar/añadir a la densidad de ticks anterior - obtener un valor que cambia dinámicamente
Así que ahí tienes.
Por eso creo que la investigación sobre los intervalos de tiempo entre los tics es extremadamente importante.
Una vez más:
Vemos que no se trata de un flujo Erlang (he hecho comparaciones con flujos de varios órdenes, no es ni de lejos un Erlang).
Se trata de un flujo simple con cierta distorsión que no corresponde a las distribuciones clásicas de Erlang o Pascal.
¿Es legítimo en este caso aplicar la lectura de las cotizaciones a intervalos de tiempo?
1. uniforme (en 2,5 segundos)
2. exponencial (media=2,5 seg.)
3. ¿logarítmica (media=2,5 seg.)?
La respuesta a esta pregunta será la correspondencia estadística de las distribuciones de incrementos obtenidas para estos casos, con la distribución real de incrementos de ticks Bid y Ask.
Si te fijas, el tiempo máximo entre ticks que tuve fue de 88 segundos.
Conclusión: construir y trabajar con plazos S1, con los que muchos sueñan como el Grial, es un completo disparate.