Pourquoi la distribution normale n'est-elle pas normale ? - page 18
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Il serait intéressant d'entendre le côté pratique des considérations académiques.
Cette étude particulière, et la plupart des autres, ne sont pas une fin en soi, mais un sous-produit (si je puis dire) de la recherche d'opportunités d'arbitrage présentées sur le marché. Par exemple, la construction d'une série d'autocorrélation pour des lectures adjacentes de la première différence d'une série de prix est une tentative de négocier la couleur d'une bougie. La matrice des coefficients de corrélation des paires est une tentative d'attraper l'arbitrage avant les forts mouvements de nouvelles. Etude de la fonction de distribution des incréments WPD - maximisation de la rentabilité du TS en tenant compte des risques limitatifs. Eh bien, etc.
L'intérêt est donc tout à fait pratique et loin d'être une simple curiosité (même si ce n'est pas sans intérêt). Le marché est un système complexe avec de nombreuses rétroactions et espérer le maîtriser avec des stops et des MAK est inutile. Donc vous devez creuser.
Ce matériel est la preuve de mon affirmation ci-dessus. Une autre question concerne la signification des dépendances trouvées. Malheureusement, pour nous, traders, ces relations n'ont de valeur pratique que si le produit de la volatilité d'un instrument sur KK pour le TF sélectionné dépasse ses coûts de transaction (spread des sociétés de courtage). Cela n'est pas observé.
Et je trouve intéressant le graphique de KK(TF) sur la 15ème page. Seule l'estimation de la valeur pratique n'est pas tout à fait claire. Pouvez-vous citer les mathématiques. Ce serait très intéressant.
Chers collègues, pourquoi n'étudiez-vous que l'incrément a(n)-a(n+1) ? Essayez quelque chose comme a(n)-a(n+5) ou a(n)-a(n+30). Pour construire des modèles prédictifs, l'étape de décalage n'a pas d'importance. Regardez ! Je peux vous assurer que vous serez agréablement surpris (étant donné le titre du sujet)...
Dans mon graphique, l'axe horizontal représente le TF obtenu à partir des minuties en utilisant l'algorithme suivant : TF1 a(n)-a(n+1), TF2 a(n)-a(n+2),...,TFk a(n)-a(n+k). Donc, collègue, nous faisons exactement ce que vous conseillez.
Docteur. a écrit(a) >> Mais j'ai trouvé curieux le tableau QC(TF) de la page 15. Seule l'évaluation de la valeur pratique n'est pas tout à fait claire. Pouvez-vous me donner les maths. Ce serait très intéressant.
Par définition, le coefficient de corrélation par paire entre des échantillons adjacents en RPM d'une série de prix, est la probabilité de prédire correctement la couleur de la bougie suivante, ou en d'autres termes, c'est l'efficacité MTS. Pour convertir les pourcentages en points, nous devons connaître la volatilité de l'instrument dans la période sélectionnée. En multipliant l'efficacité par la volatilité, nous obtenons une estimation de la rentabilité du TS en tant que valeur moyenne des points par transaction. Elle doit être comparée à la commission de la société de courtage (spread). Si la rentabilité de n'importe quelle TF dépasse le spread, un trading rentable est possible.
Voici, par exemple, des données sur la paire EURCHF :
La couleur rouge indique le coefficient de corrélation entre les chandeliers en fonction de la TF (dans cet exemple, la valeur est donnée en modulo). Le bleu indique la volatilité de l'instrument. Le lilas est une estimation du rendement moyen. Les données ont été utilisées en 2005-2006, donc 4 signes et l'écart à cette époque pour cette paire était le point 2. Nous constatons qu'avec cette approche, nous ne surenchérissons pas sur la commission DT sur aucun des TF donnés (pas assez de statistiques pour les TF>100 min, mais la CC est sûre de tomber là et tire la rentabilité vers le bas en général). Les barres indiquent l'intervalle de confiance correspondant à la dispersion statistique des données d'entrée.
Toute cette tristesse est liée à la tentative d'exploiter les propriétés stationnaires des séries de prix, et elles sont toutes sciemment couvertes par le DC sur le spread, le champ est piétiné comme un pâturage. La seule solution semble être la recherche de caractéristiques quasi-stationnaires qui permettent de "surpasser" le DC.
Getch a écrit(a) >> Vous voulez dire l'arbitrage statistique basé sur les corrélations ?
Tout à fait exact - il ne joue pas de rôle ! Mais, je ne comprends pas la question...
Bien entendu, l'analyse peut être effectuée en termes d'horizon de négociation (pas d'horizon temporel, mais d'horizon de prix). La seule chose importante, comme vous l'avez bien noté, est le mouvement des prix - il détermine nos intérêts et notre type de négociation. Les pipsers travaillent sur des fourchettes de prix courtes, les traders à moyen terme travaillent dans une fourchette de 100 à 500 pips (pour 4 chiffres), etc.
Vous analysez une série chronologique où n est le temps. Il s'agit d'une erreur conceptuelle. a(n) - devrait être la valeur du prix de l'extremum local (ZigZag), ou la valeur du prix à travers des volumes financiers accumulés égaux de l'instrument de négociation.
C'est bon de vous voir (lire), collègue !
Exactement. Pour ma part, je n'utilise que l'échelle de prix (verticale) de la ventilation des séries de prix et j'exclus complètement le temps de l'analyse. Cela n'a aucun sens (à l'exception de la dépendance temporelle de la volatilité de l'instrument, mais il s'agit de détails - petit ordre secondaire).
En général, nous ne pouvons pas nous passer du temps. Ce paramètre apparaîtra certainement lors de l'estimation de la rentabilité maximale des TS par unité de temps réel (nous vivons dans le monde réel et il faut gagner plus vite qu'en un million d'années).
Super ! Après tout, le temps de marché est une mesure de la variation du volume financier. Je ne comprends pas ce qu'est un (n ) dans votre raisonnement ?
Je ne suis pas d'accord sur la nécessité de prendre en compte le temps humain. L'un des arguments peut être le ReverseSystem Expert Advisor, qui n'a aucune notion du temps humain.