Distribution des augmentations de prix - page 15
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En fait, c'est ce que je voulais demander - pourquoi un physicien expérimenté, un statisticien (ou quoi que vous soyez) serait-il intéressé par ce sujet ? Les finances ne seraient-elles pas mieux gérées par les financiers ? Chacun devrait s'occuper de ses affaires. Et s'il n'y en a pas, ça fait réfléchir.
Ou physicien, c'est une vocation, comme disait M. Medvedev... Si vous voulez de l'argent, lancez-vous dans les affaires. Si vous voulez perdre de l'argent, allez sur les marchés financiers...
Je suis d'accord. Du point de vue des concepts et des valeurs de la vie courante - je n'ai rien à faire dans le Forex (en tant que physicien), car j'ai besoin d'une compréhension claire du processus exprimé en formules analytiques. Mais il m'arrive quand même de venir sur le forum avec des résultats théoriques. Maintenant, c'est comme un hobby pour moi - pas pour boire de la vodka pendant mon temps libre, vraiment : )))).
Je suis d'accord. En termes de concepts et de valeurs de la vie courante - je n'ai rien à faire dans le domaine du forex (en tant que physicien), car j'ai besoin d'une compréhension claire du processus exprimé en formules analytiques. Mais il m'arrive quand même de venir sur le forum avec des résultats théoriques. Maintenant, c'est comme un hobby pour moi - je ne bois pas de vodka pendant mon temps libre, vraiment : )))).
Si le marché avait une formule, ce ne serait pas le marché ! !! Ce n'est qu'une question d'offre et de demande triviale. Si vous voulez des formules, lisez les modèles de tarification. Mais ce ne sont rien d'autre que des moyens de limiter les risques.
Et qui sait, peut-être vaut-il mieux boire un verre de vodka que de se creuser la tête avec des chiffres incompréhensibles.
Voilà ce que je pensais.
Si l'affirmation selon laquelle l'asymétrie non paramétrique de la distribution Forex est invariante et égale à +-0,185 est vraie, elle ne peut signifier (sans mysticisme : )))))) qu'une seule chose.
Notez que pour une distribution normale, sa moitié (appeléedistribution semi-normale) a un skew non paramétrique=0,36279.
Dans ce cas, nous avons en moyenne unedistribution semi-inconnue qui a une asymétrie non paramétrique de 0,185, et si nous la regardons des deux côtés, nous verrons une distribution symétrique de type normal.
Encore des questions :
1. Puisque vous utilisez à plusieurs reprises le mot "invariant", je vous le redemande : qu'entendez-vous par là dans ce cas, pour le rapport k = (médiane - moyenne)/(écart-type) ?
2. Je me suis intéressé aux données sélectionnées pour l'analyse. Je pense que les étapes ascendantes ont été analysées séparément des étapes descendantes, sinon la médiane et la moyenne dans des échantillons de 10 000 ou plus seraient des centaines de fois plus petites que l'écart-type, et le module k=0,185 serait introuvable. C'est vrai ?
3) Si oui, comment la médiane peut-elle être inférieure à la moyenne en présence de queues lourdes (valeurs aberrantes) ? https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D0%B0%D0%BD%D0%B0_(%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0):
"Supposons qu'il y ait 19 pauvres et un millionnaire dans la même pièce. Chaque pauvre a 5 dollars et le millionnaire a 1 million de dollars(106). Le total s'élève à 1 000 095 $. Si nous divisons l'argent de manière égale entre les 20 personnes, nous obtenons 50 004,75 $. Ce sera la moyenne arithmétique de la somme d'argent que les 20 personnes présentes dans cette pièce avaient.
La médiane dans ce cas serait de 5 $ (la demi-somme des dixième et onzième valeurs, les valeurs médianes de la série classée). Nous pouvons l'interpréter comme suit. En divisant notre société en deux groupes égaux de 10 personnes, nous pouvons dire que chaque personne du premier groupe ne possède pas plus de 5 dollars, tandis que chaque personne du second groupe ne possède pas moins de 5 dollars. En général, on peut dire que la médiane est le montant que la personne "moyenne" a gagné. Au contraire, la moyenne arithmétique est une caractéristique inappropriée, car elle est nettement supérieure au montant des liquidités dont dispose la personne moyenne."
et une demande : pourriez-vous s'il vous plaît conformément à votre suggestion https://www.mql5.com/ru/forum/218475/page14#comment_6040781
" 4. il n'y a pas de graphiques - les tableaux sont générés dynamiquement et leur taille est gigantesque - je n'ai sauvegardé que les résultats. En principe, les personnes intéressées peuvent répéter mes expériences dans VisSim ou MathLab (dans ce système - pas sûr, car je n'ai pas travaillé avec)."
Publier ici l'ensemble du million (un et demi) de tics analysés. Je pense qu'Excel peut gérer le calcul de k pour un million de lignes.
... Ainsi, en analysant les ticks, nous n'analysons pas du tout le Forex, mais les propriétés des algorithmes de génération de cotations par cette société de courtage pour la paire donnée sur le type de compte donné à la période sélectionnée. Et ici, nous pouvons détecter beaucoup de miracles. Par exemple, proposer des cotations hirsutes (en gros, non filtrées) ou même volontairement piratées (par exemple, par une "surréglementation") sur des comptes de démonstration afin d'attirer les clients vers des comptes réels. Ou de tels signes de la "jeunesse" d'une entreprise lorsqu'elle permet beaucoup d'arbitrage (ce que vous avez probablement remarqué lorsque vous parliez des aberrations de 7 sigma) déjà sur des comptes réels.
Bien vu ! D'ailleurs, c'est aussi un problème soluble. Il suffit de prendre plusieurs sociétés de courtage et de comparer les distributions de tics pour la même paire de devises. S'ils sont différents, cela signifie que le chamanisme a lieu...
En bref, je n'ai pas encore été en mesure de trouverskew=0,185. Je l'ai vérifié sur les ticks de l'offre EURUSD. Peut-être parce qu'il y avait aussi des zéros ? Je les ai pris sans et j'ai obtenu quelque chose comme 0,3.
Oui, c'est en fait ce sur quoi je travaille en ce moment.
Si nous avons affaire à une distribution unique, qui est présente "en moyenne" dans chaque TF, c'est-à-dire dans toute taille d'échantillon - alors l'algorithme pour résoudre le problème en première approximation est le suivant :
1. La variance moyenne sur une grande période de temps est calculée pour un volume d'échantillon particulier. Dans ce cas, la variance change en passant d'un échantillon à l'autre, c'est-à-dire qu'elle n' est pas invariante et c'est sa valeur moyenne qu'il faut connaître.
2. Les lignes de support/résistance sont tracées en fonction d'une moyenne mobile pondérée (où le poids est la valeur de la densité de probabilité pour une valeur donnée de l'incrément) pour une taille d'échantillon donnée, en tenant compte de la variance moyenne calculée et des quantiles de la distribution t2. C'est l'élément de base nécessaire qui décrit l'effet "mémoire" d'un processus non-markovien.
3. Lorsque le prix dépasse ces lignes, on analyse les coefficients qui sont invariants en moyenne, mais qui ont une valeur différente de la valeur de référence à ce stade.
Par exemple, si l'asymétrie non paramétrique est maintenant =0,4, en la comparant à 0,185, nous concluons que la distribution est considérablement asymétrique et que le prix doit revenir à la moyenne pondérée - nous faisons une transaction contre la tendance. Et vice versa.
Cependant, je suppose qu'un coefficient invariant n'est pas suffisant - nous devons en trouver au moins un autre...
Jusqu'à présent, je n'ai pas été en mesure de trouverskew=0.185. Je l'ai vérifié sur des ticks d'enchères EURUSD. Peut-être parce qu'il y avait aussi des zéros ? Je les ai pris sans et j'ai obtenu quelque chose comme 0,3.
1. Pour une taille d'échantillon donnée, on calcule la variance moyenne sur une grande période de temps. Dans ce cas, la variance change quand on passe d'un échantillon à l'autre, c'est-à-dire qu'elle n' est pas invariante et c'est la moyenne qu'il faut connaître.
2. Les lignes de support/résistance sont tracées en fonction d'une moyenne mobile pondérée (où le poids est la valeur de la densité de probabilité pour une valeur donnée de l'incrément) pour une taille d'échantillon donnée, en tenant compte de la variance moyenne calculée et des quantiles de la distribution t2. C'est l'élément de base nécessaire qui décrit l'effet "mémoire" d'un processus non-markovien.
3. Lorsque le prix dépasse ces lignes, on analyse les coefficients qui sont invariants en moyenne, mais qui ont à ce stade une valeur différente de la valeur de référence.
Par exemple, si l'asymétrie non paramétrique est maintenant =0,4, en la comparant à 0,185, nous concluons que la distribution est considérablement asymétrique et que le prix doit revenir à la moyenne pondérée - nous faisons une transaction contre la tendance. Et vice versa.
Ne revient-on pas à un paramètre qui doit être optimisé - dans notre cas "un certain volume d'échantillon" ? Et cela apporte tous les "charmes" de l'optimisation, en nivelant l'approche probabiliste.
Cela ne conduit-il pas à un paramètre à optimiser - dans ce cas, "une taille d'échantillon particulière" ? Et cela entraîne avec soi tous les "charmes" de l'optimisation, nivelant l'approche probabiliste.