Comment puis-je faire la différence entre un graphique FOREX et un PRNG ? - page 19

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AlexEro:

3. Permettez-moi de vous le dire plus en détail. Vous avez donné une formule d'autocorrélation pour une série temporelle de variables aléatoires normalement distribuées. L'écart-type n' est un bon critère pour la moyenne que pour une distribution gaussienne. Dans le cas général des séries de prix, l'écart-type non seulement n'est pas le meilleur critère d'optimalité de la soi-disant espérance, mais conduit à une erreur. C'est pourquoi, dans le trading, les masques (MA) fonctionnent ou ne fonctionnent pas du tout.


Avant de les afficher, j'ai soigneusement vérifié tous les calculs. Je connais trois façons de calculer l'ACF, les trois sont montrées dans la capture d'écran ci-dessous et dans le fichier Matcadet (ci-joint). Les résultats des calculs sont les mêmes pour les trois méthodes. Si vous connaissez un calcul plus correct de l'ACF, veuillez partager la formule. Je n'ai affiché que le troisième mode de calcul, celui de la forme tête bêche. Et lorsque je portais le code, j'ai attrapé un bug dans MQL et j'ai suggéré une variante plus parfaite du calcul de la régression linéairehttps://www.mql5.com/ru/forum/107017/page6.

Dossiers :
akf.zip  45 kb
 

Lorsque et si vous SAVEZ EXACTEMENT que la distribution de votre variable aléatoire est normale, ce sont des méthodes d'autocorrélation. Ce n'est qu'alors que ces formules donnent une estimation plus ou moins fiable de l'"autocorrélation", la répétabilité statistique d'une série. Pour une estimation approximative (du degré de répétabilité de la série, ou du manque de répétabilité des résidus du modèle lorsqu'on en soustrait une série, c'est-à-dire pour vérifier la validité du modèle - comme on le fait dans ARIMA ou autre), on peut certainement les utiliser (à l'exception de tous les types de Fourier). Mais pour les systèmes hautement variables, ces méthodes donnent une erreur importante. Mais quelle est l'ampleur de cette erreur et est-elle acceptable pour un trading avec un effet de levier de 1:100 et une volatilité de 1-2% par jour ?

Si la distribution d'une variable aléatoire est inconnue (séries de prix), d'autres méthodes non paramétriques plus complexes de calcul des corrélations (et des auto-corrélations) DOIVENT être appliquées.

https://ru.wikipedia.org/wiki/Корреляция

Ils sont souvent utilisés dans les sciences sociales pour les "corrélations", parce qu'on sait depuis longtemps que les méthodes techniques des théoriciens du "carré moyen" ne fonctionnent tout simplement pas dans ce domaine. Il existe même un logiciel spécial de statistiques non paramétriques appelé SPSS pour ces personnes.

https://ru.wikipedia.org/wiki/SPSS

Il faut faire exactement la même chose pour les auto-corrélations.

http://www.hr-portal.ru/statistica/gl13/gl13.php

En statistique, l'expression " statistiques non paramétriques" a au moins deux significations différentes :

  1. Le premier sens du terme non paramétrique couvre les techniques qui ne reposent pas sur des données appartenant à une distribution particulière. Il s'agit, entre autres, de :
    • Les méthodessans distribution, qui ne reposent pas sur l'hypothèse que les données sont tirées d'une distribution de probabilité donnée. En tant que telle, elle est à l'opposé des statistiques paramétriques. Il comprend les modèles statistiques non paramétriques, l'inférence et les tests statistiques.
    • lesstatistiques non paramétriques (au sens d'une statistique sur les données, définie comme une fonction sur un échantillon qui ne dépend pas d'un paramètre), dont l'interprétation ne dépend pas de l'adéquation de la population à une quelconque distribution paramétrée. Les statistiques basées sur les rangs des observations sont un exemple de ces statistiques et elles jouent un rôle central dans de nombreuses approches non paramétriques.
  2. La deuxième signification de non-paramétrique couvre les techniques qui ne supposent pas que la structure d'un modèle est fixe. En général, la taille du modèle augmente en fonction de la complexité des données. Dans ces techniques, les variables individuelles sont généralement supposées appartenir à des distributions paramétriques, et des hypothèses sur les types de connexions entre les variables sont également faites. Ces techniques comprennent, entre autres :
    • larégression non paramétrique, qui désigne une modélisation où la structure de la relation entre les variables est traitée de manière non paramétrique, mais où il peut néanmoins y avoir des hypothèses paramétriques sur la distribution des résidus du modèle.
    • lesmodèles bayésiens hiérarchiques non paramétriques, tels que les modèles basés sur le processus de Dirichlet, qui permettent au nombre de variables latentes d'augmenter si nécessaire pour s'adapter aux données, mais où les variables individuelles suivent toujours des distributions paramétriques et où même le processus contrôlant le taux de croissance des variables latentes suit une distribution paramétrique.

https://en.wikipedia.org/wiki/Nonparametric

 
AlexEro:

Ils sont souvent utilisés dans les sciences sociales pour les "corrélations", car on sait depuis longtemps que les méthodes techniques des théoriciens du "carré moyen" n'y fonctionnent tout simplement pas. Il existe même un paquet spécial de statistiques non paramétriques pour ces personnes.


Pourquoi ont-ils besoin de tout cela pour faire du commerce ?
 
Avals:
Quel est l'intérêt de tout cela par rapport au commerce ?
Ils ne se sont pas vus depuis longtemps et s'ennuient l'un de l'autre. Et comment ne pas prouver qui est le plus cool dans la terminologie ?
 
AlexEro:

...

Si la distribution d'une variable aléatoire est inconnue (séries de prix), d'autres méthodes non paramétriques plus complexes de calcul des corrélations (et des auto-corrélations) DOIVENT être appliquées.

https://ru.wikipedia.org/wiki/Корреляция

...

Professeur ! (au dernier bureau, la main d'un étudiant se tend timidement) Comment la corrélation peut-elle vous aider à gagner de l'argent sur le marché ? La corrélation entre l'indice du dollar et l'euro est de -0,98. Que devons-nous faire ? Vendre l'euro ? Acheter l'indice du dollar ?
 

La distribution de la série incrémentale. Une série est PRNG, l'autre est forex.

P.S. Pas de"division, multiplication et autres GSCh multiples".". Toujours le même gpsh débile d'Excel.

 
Le forex est à gauche ? bien qu'il ressemble plus au forex de droite.
 
C-4:
Professeur ! (la main d'un étudiant se tend timidement vers le dernier bureau) Comment la corrélation peut-elle aider à gagner de l'argent sur le marché ? La corrélation entre l'indice du dollar et l'euro est de -0,98. Que devons-nous faire ? Vendre l'euro ? Acheter l'indice du dollar ?

Je n'en ai pas la moindre idée. Je ne sais pas comment une "corrélation" calculée avec la monnaie illégale "euro" par une personne inconnue peut "aider à gagner de l'argent sur le marché" dans un système de négociation inconnu et non spécifié.

La science des statistiques teste les hypothèses.

 
AlexEro:

Je n'en ai pas la moindre idée. Je ne sais pas comment la "corrélation" avec la monnaie illégale "euro", calculée par personne ne sait, peut "aider à gagner de l'argent sur le marché" dans un système de trading inconnu et non spécifié.

La science des statistiques teste les hypothèses.

Professeur, apprenez-moi au moins à ne traiter qu'avec des monnaies "légales". Comment faire la différence entre une monnaie illégale de type "euro" et une monnaie illégale ?
 
C-4:


Comment la corrélation peut-elle aider à gagner de l'argent sur le marché ?



Il existe un article de Statistical Carry Trading sur la façon de gagner de l'argent sur des swaps positifs en utilisant les corrélations.

En théorie, rien de compliqué ou d'abscons. Et même la capture d'écran de l'article apporte la réponse à la question "où se trouve l'argent ?

L'autre compote est que les corrélations peuvent changer de signe pour devenir l'exact opposé et alors, au lieu de gagner, vous subissez une perte.

En termes simples, la résolution d'un problème en entraîne un autre : "comment prédire le signe de la corrélation ?

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