De la théorie à la pratique - page 679

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Natalja Romancheva:
Dépendance de la rentabilité aux paramètres des MA en tic-tac utilisées à la limite du canal pour déterminer la probabilité d'un rebond à partir de la limite.
La période d'essai est-elle longue ? Un semestre, un an, cinq ?
 
Qu'est-ce que je peux dire, Trickster a raison comme toujours. Pour être honnête, je n'ai vu qu'un seul mot, COINTEGRATION. J'ai beaucoup aimé cet outil dans NS. Je pense que ce sujet est intéressant maintenant, surtout si vous y attachez NS..... En général, la bombe serait...... À propos, venez sur notre cheminée où je vous parlerai d'une idée, dont j'ai déjà parlé plus d'une fois..... alors vous êtes les bienvenus....
 

Mec, les gars, regardez ça !

https://demonstrations.wolfram.com/TheReturnDistributionOfTheVarianceGammaProcess/

Eh bien, le marché est un processus Gamma à 100% de variance ! !!

Il y a un autre additif ajouté au calcul de la variance et c'est tout !

Et qui sait le TS sur ce modèle ! !!

The Return Distribution of the Variance Gamma Process - Wolfram Demonstrations Project
The Return Distribution of the Variance Gamma Process - Wolfram Demonstrations Project
  • demonstrations.wolfram.com
This Demonstration shows the graphs of the density function of the unit period of a variance gamma process (red) and a Brownian motion process with drift (green). The variance gamma process is a three-parameter stochastic process that generalizes Brownian motion and was developed as a model for the dynamics of log stock prices. The process can...
 
Alexander_K:

Mec, les gars, regardez ça !

https://demonstrations.wolfram.com/TheReturnDistributionOfTheVarianceGammaProcess/

Eh bien, le marché est un processus Gamma à 100% de variance ! !!

Il y a un autre additif ajouté au calcul de la variance et c'est tout !

Et qui sait le TS sur ce modèle ! !!

J'ai envoyé à Bulashev, il a une distribution exponentielle généralisée par une fonction Gamma
 
Ajout. Pour le mouvement brownien, le carré de la somme des incréments est égal à la distance du point par rapport à la coordonnée initiale, d'accord, c'est donc ce que vous obtenez en générant une marche aléatoire. Mais le processus idéal n'a pas cette distance, elle = 0. Quel est le problème ?
 
Oleg Papkov:

Fin de la session américaine, début de la session asiatique. Changement sur le marché des changes. Ramasser la pâte aux échanges. Fermeture de la journée bancaire. Accumulation des swaps sur les transactions ouvertes. Le nombre de transactions est en forte baisse.

La volatilité dépend du nombre de transactions, ou plutôt, de la vitesse moyenne d'augmentation du nombre de transactions, ou plutôt, des volumes traités en lots, et par conséquent, de l'augmentation de la valeur moyenne de l'incrément de prix. Comme si la "température moyenne" de l'instrument augmentait. La valeur et le nombre de sauts d'étalement augmentent. Au début de la session de Londres, le nombre de transactions pour la période et la volatilité augmentent fortement. Aux moments de relâchement du marché (changement de session, etc.), les amplitudes de toutes les composantes de fréquence du "bruit blanc" du marché diminuent jusqu'à des valeurs insignifiantes.

 
sibirqk:
La période d'essai est-elle longue ? Un semestre, un an, cinq ?

Période 2018.06.18-2018.10.18 et retard de 1000ms dans l'exécution. Une année est également possible.

Cinq est peu probable, il n'y a presque pas d'historique de tic-tac pour une telle période.

 
Natalja Romancheva:

Période 2018.06.18-2018.10.18 et retard de 1000ms dans l'exécution. Une année est également possible.

Plus de cinq ans est peu probable, il n'y a presque pas d'historique de tic-tac sur une telle période.

Si l'intervalle de test est d'un an, avec les mêmes paramètres, l'image changera-t-elle beaucoup ?

 
sibirqk:

Sur quoi vous basez-vous pour dire que ce n'est pas une sur-optimisation ?

Toute sélection de paramètres est une optimisation ou une sur-optimisation.

Dans ce cas particulier, il y a une certaine logique derrière la sélection, donc il y a de l'espoir...

Bien sûr, ce n'est pas aussi cool que l'auteur du fil, le raisonnement est empirique - il n'y a pas de théorie stricte.

 
Alexander_K:

Mec, les gars, regardez ça !

https://demonstrations.wolfram.com/TheReturnDistributionOfTheVarianceGammaProcess/

Eh bien, le marché est un processus Gamma à 100% de variance ! !!

Il y a un autre additif ajouté au calcul de la variance et c'est tout !

Et qui sait le TC sur ce modèle ! !!

Le lien est très bon, tout est clair, super

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