Réflexions sur l'absurdité de l'analyse multidevises. - page 13
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Je suppose que "ça"
pour getch (seulement pourquoi n'avez-vous pas écrit combien d'EUR à USD changerait selon votre version)
et "il"
Laissée inaperçueJ "La croix n'est pas assortie partout, sinon on ne peut pas gagner de l'argent sur la croix".
Je l'ai vu, mais premièrement, "il" est une conséquence, et deuxièmement, la possibilité de gagner sur le cross n'est pas la preuve que EURJPY != EURUSD * USDJPY (citations, pas de positions ouvertes avec des lots identiques ou différents).
'
Et pourtant, laissez-moi vous guider un peu (je suis en fait curieux)
Il y a une formule de corrélation, il y a deux nombres
Corrélation entre EURJPY et EURUSD = -22,1%.
Corrélation EURJPY avec USDJPY = 69%.
Est-il possible (existe-t-il une formule) de calculer la corrélation (EURUSD*USDJPY) avec l'EURJPY ?
La corrélation montre la relation entre deux variables aléatoires. S'il est égal à 1 (100%), la relation est fonctionnelle. Le problème est que la corrélation est également une valeur aléatoire, ce qui rend difficile la construction de TS par taux croisés.
La diversification est efficace dans tous les cas d'un cheval sphérique dans le vide, et pour le marché dans tous les cas d'une distribution normale des rendements. Ensuite, en décomposant les œufs en différents paniers, nous pouvons amincir la queue de la distribution normale jusqu'à l'infini, et nous pouvons ainsi porter la probabilité des risques au moins au-delà de dix sigmas. Mais le marché n'est pas normal. Et hélas, l'hypothèse de normalité ne fonctionne pas. Chez LTCM, les risques étaient pris par des lauréats du prix Nobel jusqu'à une zone intuitivement "irréaliste" selon leur stratégie avancée. Mais le marché n'était pas au courant de cette stratégie et a très vite trouvé le moyen de ruiner ce fonds.
Mon argument est que les queues épaisses de la distribution du marché ne nous permettent pas d'espérer pouvoir les amincir en additionnant les distributions de différentes paires. La pratique montre que les queues restent de toute façon épaisses. Il n'existe pas encore de théorie sur les queues, ni d'ailleurs sur la distribution du marché. Les théories de diversification destinées à justifier l'existence même des fonds sont nombreuses, mais ces théories ne réduisent pas les risques, elles ne sont que du marketing.
Du côté du marketing, je suis d'accord, il n'est pas rare que cette théorie soit mentionnée dans des textes publicitaires ordinaires.
La théorie est supposée avoir une distribution normale - je suis également d'accord, il est exact que la distribution n'est pas normale, mais la théorie est utilisée. Mais cette théorie a été rédigée à une époque où la puissance de calcul était bien inférieure à celle d'aujourd'hui, ce qui explique que des études de merde aient été réalisées et qu'elles paraissent aujourd'hui ringardes. Mais ces hypothèses grossières ne sont pas une raison pour rejeter des choses qui sont évidentes de nos jours.
Je ne sais pas quelle est la répartition du marché et s'il est possible de le trouver. Mais il suffit d'additionner les 2 graphiques pour voir que la volatilité diminue et que la courbe prend une forme plus plate.
Un exemple simple : regardez la volatilité d'un indice et comparez-la à la volatilité des actions qui le composent.
Оно у всех толстое, осознаётся это или нет, т.к. складываются распределения изменения котировок (возвраты), изменения, которые превращаются в прибыль или убыток от сделки. Все остальное, в т.ч. и профитность или что вы под этим подразумеваете, является следствием от полученных прибыли или убытка от сделок. Так вот распределение это не нормально и имеет толстые хвосты. Никакие фокусы не исправляют этого положения.
Ça a l'air plutôt direct. Ça n'a rien à voir avec le fait d'être conscient de... de ne pas être conscient de... Vous avez besoin de statistiques avec des graphiques, c'est tout.
Pendant que je fumais dans ma tête, j'ai imaginé une stratégie (comme contre-exemple) qui pourrait ne pas avoir de queues grasses dans la distribution des rendements des actions.
Cela ne signifie pas qu'il est trop rentable, cela signifie seulement que si son rendement est non nul, il est diversifié. C'est-à-dire le comité de ces stratégies sur différentes paires de devises
aura une équité plus douce. Ce qui est exactement ce que nous devons prouver ou réfuter. Nous devrions soit créer une branche consacrée à cette question, soit compléter le sujet.
et de l'éclaircir par toi-même. Afin de ne pas se perdre dans un optimisme illusoire ou un pessimisme tout aussi illusoire, joliment exprimé à la tribune et solidement...
confirmé par les licornes.
А можно узнать в каких распределения "толстоватость"?
Что оценивалось?
Правка:
Тут давеча оценивали отклонения от среднего - всё нормально!
Close[i] - Close[i+1] - les queues sont épaisses,
Ce qui a été évalué l'autre jour - je ne vois pas 1) la normalité dans les images ; 2) que les participants soient arrivés à une conclusion sur la normalité (je ne tiens pas compte du souhait du topikaster) ; 3) les maths doutent des formules ;) 4) quelle que soit leur décision, la normalité ne sera pas affectée :)
OK, si ma conclusion vous trouble, alors je vous suggère de ne pas être paresseux et de mettre la main sur les mathématiques de votre modèle, qui stipule que mettre des œufs dans différents paniers réduit le risque. Puis trouvez l'endroit où ces calculs reposent sur la normalité de la distribution Close[i] - Close[i+1].
Close[i] - Close[i+1] - хвосты толстые,
То, что оценивали давеча - не вижу 1) нормальности на картинках; 2) что участники пришли к выводу о нормальности (желание топиккастера не учитываю); 3) Математ сомневается формулами ;) 4) к чему бы они не пришли, на нормальность это не повлияет :)
Ок, если мой вывод смущает вас, то советую не лениться и взять в руки математику вашей модели, которая утверждает, что раскладывание яиц по разным корзинам уменьшает риски. А после найдите место, где эта математика опирается на нормальность распределения Close[i] - Close[i+1].
Je me demande...
Les images et le script sont corrects.
L'analyse des "revenants" - pips dans un délai donné - a-t-elle été étudiée ?
Ou est-ce que cela a quelque chose à voir avec le dérivé ?
Éclairer les crédules.
Звучит довольно голословно. Причём тут осознаётся..не осознаётся.. Тут статистика нужна с графиками да и всё.
Я вот пока курил в уме придумал стратегию (для контрпримера) у которой толстых хвостов в распределении возвратов эквити в принципе быть не может.
Это не значит, что она шибко доходная, это всего лишь значит, что если её доходность ненулевая - она диверсифицируема. Т.е. комитет таких стратегий на разных валютных парах
будет иметь более гладкую эквити. Что собсно и требуется доказать или опровергнуть. Тут надо или ветку посвящённую данному вопросу затевать, или наеборот тему закруглить
и самостоятельно до кондиции прочистить. Дабы не заблудиться в иллюзорных оптимизмах или не менее иллюзорных пессемизмах красиво озвученных с трибуны и солидно
подтверждённых единоглючниками.
Je comprends votre point de vue. Lisez les articles où ces statistiques sont citées et vous constaterez que l'opinion selon laquelle les queues sont grosses est très répandue dans les articles conçus pour étudier le marché plutôt que pour adapter la théorie à la réalisation de bénéfices, à la constitution de fonds, etc.
Я вас понимаю. Ознакомьтесь с работами, где эта статистика приводится, и найдете, что мнение, что хвосты толстые, имеет широкое распространение в работах призванных изучить рынок, а не подогнать теорию под получение прибыли, создание фонда и т.п.
Ы ?
Avez-vous personnellement analysé autre chose que des œuvres ?
Si oui, pourquoi ces "retours" ?
Avez-vous prouvé le mouvement brownien ?
Close[i] - Close[i+1] - хвосты толстые,
То, что оценивали давеча - не вижу 1) нормальности на картинках; 2) что участники пришли к выводу о нормальности (желание топиккастера не учитываю); 3) Математ сомневается формулами ;) 4) к чему бы они не пришли, на нормальность это не повлияет :)
Ок, если мой вывод смущает вас, то советую не лениться и взять в руки математику вашей модели, которая утверждает, что раскладывание яиц по разным корзинам уменьшает риски. А после найдите место, где эта математика опирается на нормальность распределения Close[i] - Close[i+1].
Donc, je pense que j'ai une question clé pour vous.
Selon vous, quel est le rapport entre la "normalité" du marché et sa prévisibilité ?
Et le second :
Et la prévisibilité et la stabilité (" normalité ") des rendements ?
Я вас понимаю. Ознакомьтесь с работами, где эта статистика приводится, и найдете, что мнение, что хвосты толстые, имеет широкое распространение в работах призванных изучить рынок, а не подогнать теорию под получение прибыли, создание фонда и т.п.
OK, nous allons l'envelopper jusqu'à ce qu'il s'éclaircisse de lui-même. Je suis tout à fait d'accord.
Я не знаю какое распределение у рынка и можно ли его найти. Но мне нужно всего лишь сложить 2 графика чтобы убедиться в том что волатильность уменьшается, а кривая принимает более ровный вид.
Простой пример – посмотрите на волатильность любого индекса и сравните с волатильностью входящей в него акции.
Sous les mots "il suffit d'additionner les 2 graphiques pour voir que la volatilité diminue", il y a des mathématiques autres que ce que nous voulons voir. Vos mathématiques d'addition vous permettent-elles d'affirmer que les risques diminuent ?
M. Myron Scholes a obtenu un prix Nobel pour son modèle, et il plie les volatilités et les graphiques plus que quiconque, ce pour quoi il mérite certainement d'être honoré, respecté et présent dans divers fonds. Mais cela ne sauve pas ces fonds de la ruine. Il y a deux grandes différences entre recevoir des commissions de plusieurs millions de dollars et maintenir un fonds à flot. La même différence qu'entre les mots "marketing" et "grosses queues". Scholes n'a pas les maths pour atténuer les risques. Réalisez-vous l'ampleur du problème que toutes les autres personnes ici présentes semblent avoir résolu en faveur de la réduction des risques ? Soyez publié - vous deviendrez riche.