Phénomènes de marché - page 8
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Pakukas, le phénomène est là, les raisons de ne pas le voir sont très simples :
mais si c'est là ? Peindre votre barbe d'un jaune piquant ? Très bien, il suffit de repeindre la barbe sur votre avatar. Et si ce n'est pas le cas, je quitterai le forum et je ne m'occuperai certainement plus de votre incapacité à utiliser TA et VA. Un accord ? :о)))
Pakukas, le phénomène est là, les raisons de ne pas le voir sont très simples :
mais si c'est là ? Peindre votre barbe d'un jaune piquant? Très bien, il suffit de repeindre la barbe sur votre avatar. Et si ce n'est pas le cas, je quitterai le forum et je ne m'occuperai certainement plus de votre incapacité à utiliser TA et VA. Un accord ? :о)))
Ce n'est pas juste. Le forum en souffrira. Une perte, une perte substantielle. "... Si elle n'est pas là...", votre avatar aura une barbe.
Oh, mon Dieu, vous êtes tellement agressifs. Je te l'ai dit, il va réapparaître. Nous devons attendre.
Dans tous les cas, n'acceptez pas de peindre votre avatar. C'est une autre arnaque. Comme, "au moins l'avatar".
Vous pouvez teindre le vôtre, il deviendra noir au bout de quelques mois, mais l'avatar ne grandira pas du tout. Plus tard, elle sera également qualifiée de phénomène et de nouveau clou dans le cercueil de l'AT.
Le phénomène que je veux afficher peut être connu de tout le monde, ou ne pas être connu de tous. En tout cas, je ne l'ai enregistré nulle part. Prenons l'EURUSD M15 (données Alpari depuis environ 10 ans) et voyons ses incréments.
Sur 10 ans, Alpari dispose de certaines données à 4 chiffres (réduites au 5ème chiffre), d'autres à 5 chiffres. Avez-vous un histogramme des incréments en 0,0001 ou 0,00001 ?
Et pour quels incréments les "creux" apparaissent-ils sur l'histogramme ?
Farnsworth:Le cinquième chiffre a été introduit il n'y a pas si longtemps (peut-être un an ou même moins) et, en général, il n'affecte pas le résultat. Vous pouvez le voir dans la dynamique des processus alpha et oméga, si vous les examinez attentivement. Le pas de l'histogramme est supérieur à 0.0001, je ne peux pas le dire exactement maintenant, mais le phénomène apparaît au nombre de sites 500, c'est-à-dire grosso modo Max(Open)-Min(Open) divisé par 500. Elle n'aurait même pas d'effet si la variable était continue.
PS : Les "histogrammes" ne sont pas construits par moi, mais par MathCAD. Vous pourriez être surpris, je sais aussi comment les construire. Je ne pense pas qu'il faille chercher une erreur dans la construction de l'histogramme, il suffit de vérifier les données.
D'une manière générale, de telles "superpositions de distributions" me sont arrivées, et cela se produisait juste sur un mélange de données à 4 et 5 chiffres. Le fait que l'historique à 5 chiffres soit beaucoup plus court n'est pas un obstacle à la séparation.
C'est pourquoi pour le contrôle, il serait intéressant de faire une distribution séparée pour les temps à 4 chiffres et les temps à 5 chiffres, si je ne me trompe pas, c'est environ 2009 chez Alpari.
P.S. Au fait, bonjour à vous :)
C'est une question très subtile, d'ailleurs. Les Marionnettistes 2 ont fait un excellent travail ici. Pas ceux qui sont de vrais marionnettistes, mais ceux qui sont des DC. Il s'agit d'ailleurs d'un autre phénomène, mais plutôt négatif.
Lors de mes recherches sur les distributions, il y a longtemps que j'ai cessé de choisir des intervalles monolames. Plus comme une division en quantiles. Mais il y a là aussi un problème : à certaines valeurs individuelles des rendements (par exemple, 0,0004), leur concentration est trop élevée pour sélectionner qualitativement les intervalles par les quantiles.
L'erreur d'échantillonnage des données (0,0001) est assez importante pour affecter la qualité des histogrammes. C'est ce qu'indique indirectement Prival, d'ailleurs. C'est-à-dire que la distribution, qui peut être formellement considérée comme continue, n'est pas tant continue que très méchante - discrète-continue.
Exemple : prenez les retours EURUSD 1H ou 4H sur l'historique depuis 1999 et essayez de tracer les quantiles 0.02, 0.04, ..., 0.98 (50 quantiles) sur cet ensemble. Excel, bien sûr, le fera formellement correctement, mais si vous recalculez le nombre de valeurs dans chaque intervalle, elles seront très différentes (alors qu'elles devraient presque coïncider). Et ils différeront non pas en pourcentage, mais parfois en temps !
Au début, c'était très fatigant, mais j'ai ensuite trouvé une solution : j'ai commencé à ajouter une valeur aléatoire délibérément petite - beaucoup plus petite que 0,0001 - aux retours. Et tout a fonctionné : les quantiles sont devenus semblables aux quantiles réels, c'est-à-dire que les quantités de valeurs entrant dans chaque intervalle de quantile diffèrent maintenant par unités, c'est-à-dire par dixièmes ou centièmes de pourcentage.
Cette "manipulation" n'a pratiquement aucun effet sur les données, car celles-ci sont déjà déformées par le filtre CC d'un ordre de grandeur de l'écart.
D'une manière générale, de telles "superpositions de distribution" me sont arrivées, et ce uniquement sur un mélange de données à 4 et 5 chiffres. Le fait que l'historique à 5 chiffres soit beaucoup plus court contribue à la séparation plutôt que de l'entraver.
C'est pourquoi pour le contrôle, il serait intéressant de faire une distribution séparée pour les temps à 4 chiffres et les temps à 5 chiffres, si je ne me trompe pas, c'est environ 2009 chez Alpari.
P.S. Au fait, bonjour à vous :)
Je vérifierai plus tard, dans quelques jours, mais ayant découvert le phénomène, j'ai analysé les graphiques - tout est stable. Là encore, cela se voit dans la dynamique des processus eux-mêmes :
Le cinquième signe n'a aucun effet, le pas est utilisé beaucoup plus que 0.0001. Eh bien oui, le t.p.s. de 1-1,5 ans semble avoir une certaine fluctuation, mais je pense que c'est moi qui n'ai pas introduit la classification de manière très qualitative.
Un autre phénomène est la mémoire à long terme.
La plupart d'entre nous (de ceux qui font cela, bien sûr) sont habitués à mesurer la mémoire du marché par la corrélation Pearson - plus précisément, l'autocorrélation. Il est bien connu qu'une telle corrélation est de courte durée et significative avec des décalages de 5 à 10 mesures au maximum. On en conclut généralement que si le marché a une mémoire, elle est de très courte durée.
Cependant, la corrélation de Pearson ne permet de mesurer que les relations linéaires entre les barres - et ignore pratiquement les relations non linéaires entre elles. La théorie de la corrélation des processus aléatoires n'est pas appelée linéaire pour rien.
Cependant, il existe des critères statistiques qui nous permettent d'établir le fait d'une relation arbitraire entre des variables aléatoires. Par exemple, le critère du chi-deux - ou le critère de l'information mutuelle. Je n'ai pas vraiment pris la peine de lire le second, mais j'ai pris la peine de lire le premier. Je ne vous expliquerai pas comment l'utiliser : il existe de nombreux manuels sur Internet, qui expliquent comment l'utiliser.
La question principale était la suivante : existe-t-il une relation statistique entre des barres éloignées (par exemple, si un millier de barres les séparent) ? Il n'y avait aucune question sur la façon de l'utiliser dans le commerce.
La réponse est oui, elle existe, et elle est très significative.
Par exemple, si nous prenons l'historique de l'EURUSD de 1999 sur H1 et que nous vérifions le chi-carré pour les retours de paires, nous découvrons que dans la plage de "distances" entre les barres entre 10 et 6000, dans environ 90% des cas, la barre actuelle dépend des barres du passé. 90% ! À des distances entre les barres de plus de 6000, de telles dépendances sont moins fréquentes, mais elles existent toujours !
Franchement, j'ai été stupéfait par cette "découverte" car elle montre directement que l'euro a une mémoire à très long terme. Sur le H1 EURUSD, 6000 barres représentent environ un an. Cela signifie que parmi les barres horaires d'il y a un an, il y a encore des barres dont le zéro actuel "se souvient".
Sur H4, une dépendance significative est trouvée jusqu'à environ 1000-1500 bars. C'est-à-dire que la durée de la "mémoire du marché" est toujours la même - environ un an.
Rappelez-vous Peters qui dit que la mémoire du marché est d'environ 4 ans. Contradiction, cependant... Je ne sais pas encore comment le résoudre.
N'étant pas calmé, j'ai décidé de vérifier si mon chi-carré montrerait de telles dépendances si j'alimentais l'entrée de retours synthétiques générés indépendamment. J'ai choisi deux distributions possibles des rendements synthétiques - normale et Laplace - et je l'ai exécutée. Oui, cela se voit, mais dans les limites du niveau de signification du critère (j'avais 0,01) ! En d'autres termes, le synthétique a montré environ 1% de barres dépendantes dans le passé - juste au niveau de la probabilité de l'erreur de critère.
Quelles sont les conclusions ?
1. Les cours de l'euro ne sont certainement pas un processus de Markov. Dans un processus de Markov, la valeur actuelle ne dépend que de la valeur précédente. Dans notre cas, nous avons de nombreuses barres dans un passé très lointain, dont dépend la barre actuelle.
2) La soi-disant "fondation" joue certainement un certain rôle - disons, comme une excuse pour déplacer les guillemets. Mais ce n'est certainement pas le seul. Nous devons examiner la technique !
3. ce résultat reste purement théorique et n'a aucune importance pratique. Néanmoins, cela montre clairement que tout n'est pas perdu pour ceux qui cherchent quelque chose.
Un autre phénomène est la mémoire à long terme.
La question principale était la suivante : existe-t-il une relation statistique entre des barres très éloignées (par exemple, si elles sont séparées par un millier de barres) ? Il n'y avait aucune question sur la manière de l'utiliser dans le commerce.
La réponse : oui, il y en a une, et une très importante.