FR H-Volatilité - page 6
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C'est pour cela qu'il y a un visage souriant. Jusqu'à récemment, la mesure du "caractère aléatoire" du flux de citations faisait l'objet d'une discussion très active. Le processus de Wiener a été utilisé comme référence et le flux de citations a été comparé au processus de Wiener dans un sens ou dans l'autre. Le principal point de discussion ne portait même pas sur la forme du FR, mais sur la question de savoir si le flux de cotation reflète certains modèles stables (pas nécessairement déterministes) qui peuvent être exploités, ou s'il s'agit toujours de SV sans arbitrage, de hoas, etc.
Quelle est votre opinion maintenant, Mathemat, dans quelle mesure les statistiques jouent-elles un rôle important sur le marché des changes et que devons-nous rechercher : la supériorité statistique (dans le sens de l'imperfection, de l'arbitrage du marché) ou encore un modèle ?
Un chercheur raisonnable comprend qu'un système capable d'afficher un modeste facteur de profit non inférieur à 1,5 (avec, disons, une probabilité calculable de 99 %) de manière constante et prouvée, n'est pas du tout facile à réaliser. Dans l'écrasante majorité des cas que je vois ici, certaines conclusions statistiques sur le système sont faites uniquement sur la base de l'analyse de la vision subjective du marché par un trader (en termes d'un système particulier) - mais je vois très peu de conclusions liées à l'analyse statistique des propriétés objectives des séries du marché. Mais ce sont deux composantes égales du système ! Le système peut être excellent sur le backtest, mais où se trouve l'analyse de la variabilité associée aux différentes réalisations de la série chronologique!
D'ailleurs, j'ose dire qu'il y a eu récemment des sujets intéressants sur l'analyse de la deuxième composante. Mais ces sujets nécessitent un travail profond et approfondi, plutôt que de simplement combiner les paramètres d'un énième graal (avec une petite lettre)...
Que voulez-vous dire par "durable et prouvable" ? Prouvé en théorie ? Ou pratiquement ? Pourquoi la stabilité seule ne suffit-elle pas ?
скромный профит-фактор не менее 1.5 (с вычислимой вероятностью, скажем, 99%)
Et comment calculer la probabilité a priori du facteur de profit ? Toujours sur la base d'un modèle théorique ? Il est donc censé être possible de construire un modèle qui reflétera de manière adéquate la nature des processus sur le marché. Il sera alors possible de prouver, de calculer et de tirer des conclusions objectives. Mais tout cela est une utopie, et je pense que vous ne discuterez pas avec moi. Il est probable qu'un jour la science sera prête à proposer une telle théorie, mais en attendant, nous en sommes au niveau de Carl Linnaeus en biologie : nous classons les chandeliers et les modèles. :-) C'est pourquoi, personnellement, je ne peux pas dire que les statistiques règnent. Je n'ai vu aucun TS, qui soit basé sur les propriétés statistiques du flux de cotation et qui ait un revenu stable. La première tentative théorique est la thèse de Pastukhov, pour laquelle je tiens à le remercier vivement. Mais il existe des TS rentables, et l'Expert Advisor de Better n'est pas le premier ni le seul. Mais jusqu'à présent, ils sont tous construits sur des modèles déterministes (et, hélas, non théoriques). Le PNN de Even Better n'exploite aucune propriété statistique de la série, et son nom probabiliste ne renseigne que sur la nature de la décision, et non sur la base de cette décision.
Et je vois très peu de conclusions liées à l'analyse statistique des propriétés objectives des séries de marché.
Cet endroit dans votre post m'a beaucoup intéressé. Je me suis mis aux statistiques dernièrement. :-))
Bien sûr, mes recherches sur les statistiques du flux de citations peuvent difficilement être qualifiées de judicieuses, car je ne suis pas un expert dans ce domaine. Néanmoins, ils m'ont apporté beaucoup de compréhension. En outre, ils ont renforcé mon désir de les rendre suffisamment profonds, significatifs et constructifs. Je veux donc vous demander :
1. Qu'est-ce que la "statanalyse des propriétés objectives des séries de marché" ? En quoi cela consiste-t-il ?
2. Quelles "propriétésobjectives " doivent être étudiées ?
3. Quelles conclusions sur les aspects statistiques du marché doivent (ou peuvent) être tirées afin de fonder une question sur la construction d'un TS sur cette base ?
4. Comment envisagez-vous la construction d'un TS basé sur la connaissance des propriétés statistiques des BP du marché ?
Ne vous laissez pas intimider par la franchise de ces questions. Je me rends compte que vous, comme tout le monde, n'avez pas de réponses complètes. Ceux qui l'ont fait ne sont plus parmi nous. :-))) Je les présente dans l'espoir qu'en en discutant ici, comme cela s'est produit plus d'une fois, des réflexions intéressantes puissent surgir et que des progrès puissent être réalisés.
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1. Qu'est-ce que "l'analyse statistique des propriétés objectives des séries du marché" ? En quoi cela consiste-t-il ?
2. Quelles "propriétésobjectives " doivent être étudiées ?
3. Quelles conclusions sur les aspects statistiques du marché doivent (ou peuvent) être tirées afin de fonder une question sur la construction du TS sur cette base ?
4. Comment voyez-vous la construction d'un TS basé sur la connaissance des propriétés statistiques des BP du marché ?
La question principale était la suivante : "Pourquoi la grande majorité des TS dont les signaux sont basés sur des interprétations commerciales traditionnelles d'indicateurs conventionnels se vident-ils ?". Les réponses habituelles - "le marché change", "les cotations des différentes sociétés de courtage sont différentes", "profondeur insuffisante des tests ou de l'optimisation", etc. - Je ne me satisfais pas de telles réponses, car de cette manière, nous pouvons "prouver" l'échec de tout TS lorsqu'il se produit réellement. Je ne suis satisfait que des raisons mathématiques claires de l'échec. Le résultat de mon analyse est le premier des articles allégués, qui fournit, à mon avis, une critique assez convaincante des principes de construction des CT.
Malheureusement, cette critique, bien que claire sur le plan idéologique, n'est toujours pas soutenue sur le plan technique (code). La raison principale en est que je n'ai pas encore appris à faire la chose la plus importante - générer des histoires synthétiques (bar, bien sûr), à propos desquelles je pourrais dire qu'elles ne diffèrent pas des histoires réelles dans leurs principales caractéristiques.
A quoi servent ces synthétiques ? Simplement pour que le matériel sur lequel la stratégie est testée soit statistiquement représentatif. Le principal problème pour le constructeur du système est le manque de données. Les tests et l'optimisation sont toujours effectués sur une seule "réalisation" d'un processus historique. Aucune analyse prospective, aucun test multi-devises et multi-périodes décrits dans le livre classique de Pardo n'apportera encore la confiance statistique nécessaire pour que le système fonctionne toujours, et Pardo lui-même l'admet. Si nous faisons tourner la TS sur quelques milliers de synthétiques, nous pouvons tirer des conclusions assez sûres sur la robustesse de la stratégie (non pas sur les paramètres de la TS, mais dans l'espace de toutes les synthétiques !) Mais cela nécessite des matières synthétiques de haute qualité. Le processus d'essai peut alors être porté à un niveau qualitativement nouveau. La méthodologie même de ces tests "synthétiques" est le sujet du deuxième article que je propose.
Le manque de connaissance des caractéristiques statistiques fondamentales des séries financières réelles est le seul obstacle sérieux qui empêche la mise en œuvre de l'idée dans la réalité (cela est devenu clair après avoir consulté xeon et komposter). Tout le reste peut être implémenté en MQL4 avec l'ajout de plusieurs fonctionnalités non documentées du langage.
C'est en fait la réponse à presque toutes tes questions, Yurixx, c'est-à-dire une tentative de prouver la robustesse de TC. Je ne répondrai pas à la question 4, car je ne suppose pas utiliser les propriétés statistiques des séries financières en TS. Personnellement, je n'en ai besoin que pour des tests qualitatifs.
Quoi qu'il en soit, j'espère que le sujet vous intéressera. Je tiens à vous prévenir au préalable : tous les CT ne sont pas testés de cette manière ! Pas ceux qui exploitent les propriétés discrètes du marché (Fibo, canaux, niveaux de support/résistance). Il est très probable que je continuerai à publier les articles tels qu'ils sont actuellement (philosophiques et analytiques), mais il s'agira davantage d'un manifeste que d'une solution technique spécifique. Il y a là d'autres considérations que je n'ai pas mentionnées ici.
Si tout ce qui est écrit ci-dessus est perçu comme un câble de sécurité, dites-le, je ne serai pas offensé.
Au contraire, tout est perçu de manière claire et positive. Je vois que vous n'abandonnez pas non plus les petits problèmes. Il y a un endroit génial dans "Lundi" de Strugatsky. Deux lignes du dialogue : "C'est donc un problème classiquement insoluble ! - Bien sûr qu'elle l'est. Quel est l'intérêt de résoudre des problèmes insolubles ? Vous savez d'avance qu'ils ont de toute façon une solution" :-)) Très pertinent.
Je ne suis pas sûr que le problème que vous posez ait une solution. Je fais référence à la génération de séries qui "ne diffèrent pas des vraies dans leurs caractéristiques principales". Cependant, générer des séries synthétiques qui peuvent simuler le comportement des séries réelles dans une certaine mesure, et les utiliser pour tester les CT est un problème cool et fondamental.
Ma compréhension "physique" du forex en quelques mots : le forex est un système stable, autoconsistant, avec un grand coefficient de dissipation et une petite relaxation, qui tend vers son équilibre. Cependant, il est constamment perturbé de l'extérieur et ces perturbations sont très diverses en force, durée et nature. De faibles, mais constantes et durables, entraînant des tendances longues, à des impulsions "psychologiques" très courtes et sans base matérielle. Construire un système qui puisse refléter tout cela, c'est construire un modèle de marché qui fonctionne parfaitement. C'est ce qui me semble impossible (pour le moment), car en fait, tous les facteurs qui affectent le marché d'une manière ou d'une autre n'ont pas encore été étudiés du tout. Mais construire un modèle stochastique multiparamétrique qui ne prétend pas représenter le marché (c'est-à-dire qui génère des séries qu'il est tout à fait possible de distinguer des séries réelles) est tout à fait possible et non moins utile.
La tâche de TS n'est pas de déterminer précisément où, quand et comment le prix va évoluer, mais d'extraire dynamiquement du flux de données réelles la nature de l'influence que des facteurs externes significatifs ont sur le marché, et de s'adapter à cette influence. Si TS est capable de faire cela, alors il ne se souciera pas de savoir si les données sont réelles ou synthétiques, il réagira de manière adéquate. Ainsi, en disposant d'un modèle stochastique multiparamétrique limité, nous pouvons perturber ses paramètres de manière aléatoire et/ou déterministe pour obtenir des séries qui ne sont pas réelles ou proches de celles-ci, mais qui peuvent néanmoins rendre le test TS raisonnable.
Si j'ai au moins un peu raison, il n'y a aucun moyen de calculer les caractéristiques stables des séries, car elles sont constamment soumises à des perturbations, et tout cela est une utopie. Et nous devons l'aborder de l'autre côté, du point de vue que le profit dans le Forex est obtenu non pas par la connaissance ou l'utilisation des statistiques des séries, mais par la connaissance et l'utilisation de la perturbation, qui brise ces statistiques.
Ce problème est beaucoup plus compliqué que la génération triviale du processus de Wiener, puisque dans ce dernier, les incréments voisins sont indépendants, alors que dans la série FF, ils sont dépendants. Néanmoins, les légendes sur la véracité des séries financières sont stables et existent même dans les forums de trading très sérieux. Bien sûr, ils se nourrissent de la ressemblance extérieure brute de ces synthétiques et des séries réelles. Certains essaient même d'aller plus loin et de trouver des fibs, des canaux et des niveaux de résistance/support dans les séries de Wiener, " justifiant " ainsi la validité de l'analyse technique. Eh bien ça, je suis désolé de le dire, c'est déjà un fou...
C'est là que nos objectifs divergent, Yurixx. Votre objectif est d'exploiter les perturbations pour en tirer profit, et le mien est de trouver des lois statistiques stables des séries de finanass, qui incluent ces perturbations et servent de base à un test qualitatif de notre TS. En principe, cela ne devrait pas gêner les études ultérieures des séries financières réelles.
Écoutez comme ça sonne bien : " desrangées de statzakon finanasy durables intégrant ces perturbations". :-)
Si les perturbations sont par définition extérieures au marché, si elles sont temporelles (sinon ce ne seraient pas des perturbations), alors de quelle stabilité des lois, paramètres et fonctions du processus statistique peut-on parler ?
La stabilité (ni au sens strict ni même au sens souple) ne sera par définition pas remplie lorsque l'un des facteurs dominants du processus est remplacé au fil du temps par un autre. Par exemple, une hausse économique est remplacée par une baisse économique. Ou, comme maintenant, le système financier commence à s'effriter et subit un effondrement. Je présume que vous n'allez pas trouver ces lois statutaires durables de manière théorique. Si j'ai raison, alors dites-moi comment en principe vous allez trouver ces lois, où ? En recherchant des données historiques réelles ? Comment ?
A propos, en ce qui concerne mon objectif, - interprétation trop vague. Je n'ai rien dit à ce sujet, mais à ce stade, nos objectifs coïncident - recherche sur la nature et les modèles du forex. Et si ce n'était pas le cas, je n'aurais pas ces discussions "intelligentes". Et je ne parlais que de la victoire comme mesure de la compréhension des processus auxquels nous avons affaire. Et si cette compréhension se concrétise, je ne me priverai pas du plaisir, en guise de récompense, de puiser à cette source. Vous non plus.
Comme Peters l'a fait dans son livre http://bigforex.biz/load/8-1-0-136. Vous pouvez également lire http://bigforex.biz/load/8-1-0-137, c'est son premier livre. À mon avis, ce que vous appelez les perturbations s'adaptent très bien à son modèle, car il ne les distingue en aucune façon, mais se contente d'examiner le processus sans en retrancher les sections de tendance.
Je sais que la tâche est très difficile, mais le but est très tentant. D'ailleurs, Peters n'est pas le seul. Il y a aussi Shiryaev, qui étudie également les statistiques des séries financières.
Et encore une chose, Yurixx: je suis capable de faire des conversations intelligentes, mais dans ce cas mon but est le plus pratique, juste ce que les jeunes constructeurs de systèmes ne font jamais et ne considèrent pas comme digne d'attention, c'est-à-dire une tentative de trouver une approche pour prouver la robustesse de TS (statistique, bien sûr). Et c'est une très bonne chose qu'un objectif aussi pratique soit basé sur une recherche aussi fondamentale.
Il n'y a pas beaucoup de personnes ayant une bonne connaissance des statistiques ici (je ne m'inclus pas dans ce groupe), et je crains qu'il ne faille chercher des mathématiciens à côté. Mais il y a des gens ici qui peuvent coder même le diable avec MQL4, et c'est très bien.