De la teoría a la práctica - página 117
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La edad sólo importa en las interacciones cara a cara, por lo demás la edad es irrelevante, sólo la esencia.
Todo lo que intenta exponer aquí de forma ingenua ya ha sido desarrollado, utilizado y existe una generalización de la práctica. Y todo está muy bien desarrollado.
1. Su contabilidad para la densidad de probabilidad - hoy es un chip llamado GARCH realizado
2. Su consideración del tipo de distribución - la distribución t - hay pruebas de que entre una serie de distribuciones sesgadas, la distribución t es la más adecuada
3. Su interés por modelar la memoria larga es una parte necesaria del modelo. Y hay pruebas de que tiene sentido molestarse en ello si el índice de Hurst difiere de 0,5 en al menos un 10%: menos de 0,45 - lateral, más de 0,55 - modelo de tendencia.
Hay problemas con el tamaño de la ventana, pero con ellos las dificultades puramente técnicas: sus 12000 observaciones - puramente difícil de mantener dinámicamente.
Toma, lee.... Sin tener en cuenta la física y la edad.
Gracias, SanSanych Fomenko , por la información sobre el índice Hurst. Resultó ser una cosa interesante, este índice, y también está firmemente conectado con los métodos de Aleksander_K2, para la ilustración doy una imagen del artículo adjunto "Kirillov D.S., Korob O.V., Mitin N.A., Orlov Yu.N., Pleshakov R.V. Distribuciones del índice de Hurst de las series temporales marcadas no estacionarias // Preprints de IPM nombrado después de M.V. Keldysh. 2013. № 11. 16 с. URL: http://library.keldysh.ru/preprint.asp?id=2013-11".
Cómo no recordar aquí los habituales logos histográficos de Alexander de los Olímpicos-80. Según me parece, gran parte del artículo se acerca a lo que Alexander destaca como etapas, o puntos principales de su obra. He aquí algunos extractos:
En cuanto al flujo de eventos, tiene una clara periodicidad diaria. La intensidad media ponderada por minuto w(m),
definido por la fórmula (18), se muestra en la Fig. 3. Este perfil es en realidad un parámetro de flujo (m,1) durante una unidad de agregación (1 min).
En el ejemplo que nos ocupa, el número de ticks al día varía entre 38k y 93k, siendo el valor medio diario de unos 70k. Desde el anterior
De este análisis se deduce que un intervalo de tiempo típico, en el que una serie de ticks se comporta de forma cuasi-estacionaria, es de aproximadamente 1,5 días.
Así que en menos de un día podemos construir sistemas de trading utilizando indicadores no estacionarios, y en más de
dos días la muestra contendrá datos heterogéneos que darán lugar a un gran porcentaje de inferencias estadísticas erróneas.
...
En cuanto a la determinación del índice de Hurst como coeficiente en la relación de regresión (7), en general no es muy alta
para una ventana de pequeña longitud N y aumenta con su incremento. Para una ventana de 10 mil ticks la determinación media es de 0,35, pero para una ventana de 100 mil ticks
es igual a 0,85. La distribución de los valores de determinación es unimodal, pero no normal, y tiene una forma más parecida a la distribución gamma.
Por mi parte, me ayudó mucho mirar el índice de Hearst en el artículo como medida de grado:
Para cada serie temporal, su índice de Hurst puede calcularse como el coeficiente de regresión del logaritmo de la varianza acumulada normalizada a
el logaritmo de la longitud de la muestra.La determinación de dicha regresión mostrará con qué precisión el proceso estudiado puede ser aproximado por el proceso de Hurst.
La interpretación tradicional del exponente H de Hurst es que el rango acumulado crece más rápido por encima del valor H = 0,5 que para
un paseo aleatorio, es decir, es más probable que la serie mantenga su tendencia cambiante a lo largo de la muestra de la longitud para la que se ha calculado el indicador
y si H < 0,5 es más probable que la tendencia se invierta. Por ello, la cifra de Hearst se utiliza a menudo en el análisis de los mercados financieros
Por lo tanto, el exponente de Hurst se utiliza a menudo en el análisis de los mercados financieros para estimar la duración de la tendencia o para estimar la longitud de la muestra para la que deben calcularse las medias móviles [3-4].
En mis investigaciones (por ejemplo, en https://www.mql5.com/ru/forum/221552/page73#comment_6203173) se aplica a menudo la ley de la raíz cuadrada, y todavía no he podido explicar tan ampliamente su aplicabilidad, las conjeturas diletantes https://www.mql5.com/ru/forum/221552/page77#comment_6208896 pueden ser descartadas. Ahora, conociendo el papel del exponente 0,5 en forex, puedo dar una justificación de por qué la ley de la raíz cuadrada se cumple tan a menudo. Te recuerdo que es la proporcionalidad de la característica de oscilación con la raíz cuadrada del intervalo de tiempo.
Nuestro mercado de divisas minorista no afecta en absoluto al mercado interbancario real de divisas. Entre las razones que conducen a esta conclusión, basta con señalar una: no existe la "operación cerrada" en el mercado de divisas real. El mercado de divisas al por menor es puramente especulativo y no hay oferta de divisas en él. Por lo tanto, aplica sus propias leyes para sus propias necesidades. Indirectamente hrenfx(getch) escribió sobre esto, contando cómo se podía cotizar para ganar (de clientes). Como sabemos, ya hay decenas o cientos de miles de EAs, una parte de los cuales ganan en los planos, la otra en las tendencias. Para evitar que ambos ganen, la alternancia de tendencia y plano se mantiene automáticamente en el Forex minorista, es decir, el índice de Hurst varía alrededor de 0,5. De este modo se mantiene la ley de la raíz cuadrada.
¡¡Vladimirha vuelto!! ¡Estoy increíblemente feliz por este evento! Le saludo en el nuevo año y también le recomiendo que lea Shelepins (ver archivo adjunto). En estos artículos el viejo Shelepin describió de forma absolutamente clara y comprensible el mataparato de los procesos no markovianos, mientras que el joven Shelepin, al no entender de qué escribe papá, puso unos estúpidos números de Fibonacci en lugar de la función cuantil y ahí se acabó.
En cuanto a la determinación de la cifra de Hurst como coeficiente en la relación de regresión (7), en general resulta ser poco elevada
para una ventana pequeña de longitud N y aumenta con su incremento. Para una ventana de 10 mil ticks la determinación media es de 0,35, pero para una ventana de 100 mil ticks
es igual a 0,85.
De tu ejemplo se desprende que Hearst se midió primero de forma lateral y luego se amplió la ventana y se produjo una tendencia en ella.
¿Y qué?
La cuestión es que cualquier análisis (de AT, de estadísticas o de cualquier otra cosa) es una mierda, es como una moneda: cruz por una cara, pero cuando la das la vuelta está vacía. y ¿a dónde con esa moneda?
Llevo años insistiendo en una idea aparentemente obvia sobre la forma: el análisis sólo es interesante si podemos hacer predicciones a partir de él, si el análisis tiene poder predictivo, si los patrones que se identifican pueden extrapolarse al futuro.
¿Tiene Hirst poderes de predicción? No lo sé, pero sí sé que los modelos basados en modelos ARFIMA que permiten la diferenciación fraccional de las series temporales (Hurst) no funcionan. Una prueba circunstancial de que Hurst no tiene capacidad de predicción.
Una moneda debe tener dos caras: cruz (análisis) y cara (predicción). Sólo entonces tiene valor.
De su ejemplo, Hearst se midió primero en los laterales y luego se amplió la ventana y hubo una tendencia en ella.
¿Y qué?
La cuestión es que cualquier análisis (de AT, de estadísticas o de cualquier otra cosa) es una mierda, es como una moneda: cruz por una cara, pero cuando la das la vuelta está vacía. y ¿a dónde con esa moneda?
Desde hace algunos años vengo insistiendo en una idea aparentemente obvia sobre la forma: el análisis sólo es interesante si podemos hacer predicciones a partir de él, si el análisis tiene poder predictivo, si los patrones que se identifican pueden extrapolarse al futuro.
¿Tiene Hirst poderes de predicción? No lo sé, pero sí sé que los modelos basados en modelos ARFIMA que permiten la diferenciación fraccional de las series temporales (Hurst) no funcionan. Una prueba circunstancial de que Hurst no tiene capacidad de predicción.
Una moneda debe tener dos caras: cruz (análisis) y cara (predicción). Sólo entonces tiene valor.
No separé mis palabras con suficiente precisión de la parte citada, lo siento. El ejemplo no es mío, es de un artículo.
Pero "a dónde con tal moneda", espero averiguarlo con los resultados que obtenga Alexander.
No separé mis palabras con suficiente precisión de la parte citada, lo siento. El ejemplo no es mío, es de un artículo.
Y esto es "a dónde ir con esa moneda", espero averiguarlo con los resultados que obtenga Alexander.
No importa si lo separaste o no - sólo estaba exponiendo mis pensamientos.
¿Por qué cree que los resultados obtenidos aquí pueden ser prueba de algo?
¡Ese es todo el problema!
Es más, la prueba del futuro no está en el probador, no está en la demo ni en lo real - todos estos resultados dicen: esto es así. Y de este "fue" no se desprende en absoluto el futuro, y este futuro se basa únicamente en la fe y la esperanza: el futuro será igual que el pasado. ¿Y en qué se basa?
Si, por la razón que sea, no utilizamos el (amplísimo) conocimiento disponible, la primera pregunta en relación con nuestra idea favorita es: ¿tiene esta idea poder predictivo? Si lo hace, ¿por qué?
¿Por qué cree que los resultados obtenidos aquí pueden ser prueba de algo?
¡Ese es todo el problema!
Dije "a dónde ir con esa moneda", por alguna razón fuiste tú quien empezó a preocuparse por la prueba. De lo que sea.
Si es una prueba lo que realmente quieres, estoy de acuerdo contigo: es un verdadero problema. Por eso no estoy en el negocio de las pruebas. Ya tengo suficiente verificación de las historias. Naturalmente, por mis propios medios adecuados. No busco ninguna otra prueba. Es bueno que haya al menos una explicación sensata para los patrones observados.
...¡Ese es todo el problema!
Además, las pruebas del futuro no están en el probador, no están en la demo ni en el real - todos estos resultados dicen: esto es así. Y de este "fue" no se desprende en absoluto el futuro, y este futuro se basa únicamente en la fe y la esperanza: el futuro será igual que el pasado. ¿Y en qué se basa?
Si, por la razón que sea, no utilizamos el (amplísimo) conocimiento disponible, la primera pregunta en relación con nuestra idea favorita es: ¿tiene esta idea poder predictivo? Si lo hace, ¿por qué?
Estoy totalmente de acuerdo con SanSanych. Este es un problema fundamental. Aunque el modelo [econométrico] se haya elegido correctamente y haya superado todas las pruebas y comprobaciones, no hay garantía de que el mercado no lo rompa en el futuro.
Por ejemplo, la prohibición de las transferencias transfronterizas de fondos, la quiebra de los CD, etc. No hay garantías contra esto. O es que aquí no se vivió la desaparición de decenas de VC en 2015 junto con el dinero de sus clientes?
¿Por qué querríamos que un componente de un sistema complejo fuera más fiable que los demás?
Dije "a dónde ir con ese tipo de moneda", por alguna razón fuiste tú quien empezó a preocuparse por la prueba. Lo que sea.
Si realmente necesita exactamente la prueba, estoy de acuerdo con usted - es realmente un problema. Por eso no estoy en el negocio de las pruebas. Ya tengo bastante con comprobar las historias. Naturalmente, por mis propios medios adecuados. No busco ninguna otra prueba. Es bueno que haya al menos una explicación sensata para los patrones observados.
Mientras este es el punto y no haya tratos, comenzaré a enseñar a mi estimado Vladimir, pues ha captado la raíz de t y no quiere retroceder.
Le digo que lea los artículos de Shelepin, excepto las inserciones sobre los números de Fibonacci (obviamente, impuestas a él por su hijo irracional) - no lee.
Véase la página 9 de la parte 1.
Para los procesos de pseudo-Markov:
La varianza S^2=c*t*l, donde:
l - valor medio de los saltos
t - tiempo de observación
s - frecuencias de salto en el tiempo t (número de ticks)
Por saltos nos referimos a incrementos de precio por ticks.
Lo tenemos:
S^2 = (N/t)*t*media(|Ask(t)-Ask(t-1)|) = N*media(|Ask(t)-Ask(t-1)|)
S = sqrt(N*mean(|Ask(t)-Ask(t-1)|)), donde N es el número de ticks durante el tiempo de observación t.
Ahora, Vladimir, ¿entiendes la diferencia con tu raíz de t?
Por cierto, acabo de describir uno de mis algoritmos, que aún está en desarrollo.
Por ejemplo, la prohibición de las transferencias transfronterizas de fondos, la quiebra de los CD, etc. No hay garantías contra esto. O es que aquí no se vivió la desaparición de decenas de VC en 2015 junto con el dinero de sus clientes?
¿Por qué uno de los componentes de un sistema complejo debe ser más fiable que los demás?
No tienes que elegir DCs insulares. Deberían basarse SOLO en bancos intermediarios y con licencias europeas. Y este riesgo puede descuidarse.
Además, existen otros riesgos.
Pero los riesgos de inestabilidad del propio modelo están en nuestras manos. Sólo tenemos que tenerlo siempre presente y centrar nuestros esfuerzos en resolver este problema.
El autor de este hilo lleva una distribución y trata de utilizar el parámetro de distribución en el comercio.
¿Y qué estadística de distribución es estable? Y estamos hablando de la distribución t.
Acabo de encontrar un artículo sobre la curtosis.
Este es el gráfico de la curtosis cuando la ventana se mueve
Todo cambia: el valor y la dirección de la pendiente.
Esto es para la distribución.
Gráficos muy similares para otras estadísticas de distribución.
Y si tomamos una regresión lineal ordinaria, los valores de sus coeficientes tendrán aproximadamente la misma gráfica, además, en el intervalo de confianza con el ancho múltiplo del valor del coeficiente.
Cuadro similar para ARMA, ARIMA, GARCH
Hay que ocuparse de ellos en lugar de sufrir ....