De la théorie à la pratique - page 117
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L'âge compte UNIQUEMENT dans les interactions en face à face, sinon l'âge n'a aucune importance - SEULEMENT l'essence.
Tout ce que vous essayez d'exposer ici de manière naïve a déjà été développé, utilisé et il existe une généralisation de la pratique. Et tout cela est extrêmement bien développé.
1. Votre comptabilité pour la densité de probabilité - aujourd'hui, c'est une puce appelée GARCH réalisée.
2. Votre examen du type de distribution - la distribution t - il est prouvé que parmi un certain nombre de distributions asymétriques, la distribution t est la plus appropriée.
3. Votre intérêt pour la modélisation de la mémoire longue est un élément nécessaire du modèle. Et il est prouvé qu'il est judicieux de s'en préoccuper si l'indice de Hurst s'écarte de 0,5 d'au moins 10 % : moins de 0,45 - tendance latérale, plus de 0,55 - modèle de tendance.
Il y a des problèmes avec la taille de la fenêtre, mais avec eux des difficultés purement techniques : vos 12000 observations - purement techniquement difficile à maintenir dynamiquement.
Prenez-le, lisez.... Sans tenir compte de la physique et de l'âge.
Merci, SanSanych Fomenko, pour cette info sur l'index Hurst. Il s'est avéré être une chose intéressante, cet indice, et il est aussi fermement lié aux méthodes Aleksander_K2, pour l'illustration je donne une image de l'article ci-joint "Kirillov D.S., Korob O.V., Mitin N.A., Orlov Yu.N., Pleshakov R.V. Distributions de l'indice de Hurst des séries temporelles marquées non stationnaires // Preprints of IPM named after M.V. Keldysh. 2013. № 11. 16 с. URL : http://library.keldysh.ru/preprint.asp?id=2013-11".
Comment ne pas rappeler ici les logos habituels de l'histogramme d'Alexandre des Olympiques-80. Il me semble qu'une grande partie de l'article s'avère proche de ce qu'Alexander souligne comme étant les étapes ou les points principaux de son travail. En voici des extraits :
Quant au flux d'événements, il présente une nette périodicité journalière. L'intensité moyenne pondérée par minute w(m),
définie par la formule (18), est présentée à la Fig. 3. Ce profil est en fait un paramètre de flux (m,1) pendant une unité d'agrégation (1 min).
Pour l'exemple considéré, le nombre de ticks par jour varie de 38k à 93k, la valeur moyenne quotidienne étant d'environ 70k. Du précédent
Il s'ensuit qu'un intervalle de temps typique, dans lequel une série de tics se comporte de manière quasi-stationnaire, est d'environ 1,5 jour.
Ainsi, en moins d'une journée, nous pouvons construire des systèmes de trading en utilisant des indicateurs non stationnaires, et en plus d'une journée, nous pouvons construire des systèmes de trading en utilisant des indicateurs non stationnaires.
deux jours, l'échantillon contiendra des données hétérogènes qui conduiront à un grand pourcentage d'inférences statistiques erronées.
...
Quant à la détermination de l'indice de Hurst comme coefficient dans la relation de régression (7), en général, elle n'est pas très élevée
pour une fenêtre de petite longueur N et augmente avec son accroissement. Pour une fenêtre de 10 mille ticks, la détermination moyenne est de 0,35, mais pour une fenêtre de 100 mille ticks, elle est de 0,35.
devient égale à 0,85. La distribution des valeurs de détermination est unimodale, mais pas normale, et a une forme plus proche de la distribution gamma.
Pour ma part, j'ai été grandement aidé en regardant l'indice Hearst dans l'article comme une mesure du degré :
Pour chaque série temporelle, son indice de Hurst peut être calculé comme le coefficient de régression du logarithme de la variance cumulée normalisée sur
le logarithme de la longueur de l'échantillon.La détermination d'une telle régression montrera avec quelle précision le processus étudié peut être approximé par le processus de Hurst.
L'interprétation traditionnelle de l'exposant de Hurst H est que l'étendue cumulée croît plus rapidement au-dessus de la valeur H = 0,5 que pour
une marche aléatoire, c'est-à-dire que la série a plus de chances de maintenir sa tendance changeante sur l'échantillon de la longueur pour laquelle l'indice a été calculé.
et si H < 0,5, il est plus probable que la tendance s'inverse. Le chiffre de Hearst est donc souvent utilisé dans l'analyse des marchés financiers.
Par conséquent, l'indice de Hurst est souvent utilisé dans l'analyse des marchés financiers pour estimer la durée de la tendance ou pour estimer la longueur de l'échantillon pour lequel les moyennes mobiles doivent être calculées [3-4].
Dans mes recherches (par exemple https://www.mql5.com/ru/forum/221552/page73#comment_6203173), la loi de la racine carrée est souvent appliquée, et je n'ai pas encore été capable d'expliquer si largement son applicabilité, les suppositions dilettantes https://www.mql5.com/ru/forum/221552/page77#comment_6208896 peuvent être écartées. Maintenant, connaissant le rôle de l'exposant 0,5 en forex, je peux justifier pourquoi la loi de la racine carrée est si souvent vraie. Je vous le rappelle, c'est la proportionnalité de la caractéristique de l'oscillation à la racine carrée de l'intervalle de temps.
Nos opérations de change au détail n'affectent en aucune façon le marché interbancaire réel des changes. Parmi les raisons qui nous amènent à cette conclusion, il suffit d'en souligner une : il n'existe pas de " transaction fermée " sur le marché réel du Forex. Le forex de détail est purement spéculatif et il n'y a pas d'offre de devises sur ce marché. Par conséquent, elle met en œuvre ses propres lois pour ses propres besoins. Indirectement, hrenfx(getch) a écrit à ce sujet, en racontant comment on pouvait citer pour gagner (des clients). Comme nous le savons, il existe déjà des dizaines ou des centaines de milliers d'EA, dont une partie gagne sur le plat, l'autre sur les tendances. Afin d'éviter que les deux ne gagnent, l'alternance de tendance et de flat est maintenue automatiquement sur le Forex de détail, c'est-à-dire que l'indice de Hurst varie d'environ 0,5. La loi de la racine carrée est ainsi maintenue.
Vladimirest de retour ! !! Je suis follement heureux de cet événement ! Je vous salue pour la nouvelle année et vous recommande également la lecture de Shelepins (voir fichier joint). Dans ces articles, le vieux Shelepin a décrit de manière absolument claire et compréhensible le mataparatus des processus non-markoviens, tandis que le jeune Shelepin, ne comprenant pas ce sur quoi papa écrit, a mis de stupides nombres de Fibonacci à la place de la fonction quantile et c'est tout.
Quant à la détermination du chiffre de Hurst en tant que coefficient dans la relation de régression (7), il s'avère en général qu'il n'est pas très élevé
pour une petite fenêtre de longueur N et augmente avec son accroissement. Pour une fenêtre de 10 mille ticks, la détermination moyenne est de 0,35, mais pour une fenêtre de 100 mille ticks, elle est de 0,35.
devient égal à 0,85.
D'après votre exemple, il semble que Hearst ait d'abord été mesuré sur le côté, puis que la fenêtre ait été élargie et qu'une tendance se soit dessinée.
Et alors ?
Le point est que toute analyse (TA, statistiques ou autre) est une connerie, c'est comme une pièce de monnaie : pile d'un côté, mais quand vous la retournez, elle est vide. et où aller avec cette pièce ?
Depuis des années, je pousse une idée apparemment évidente sur la forme : l'analyse n'est intéressante que si nous pouvons en tirer des prédictions, si l'analyse a un pouvoir prédictif, si les modèles identifiés peuvent être extrapolés dans le futur.
Hirst a-t-il des pouvoirs de prédiction ? Je ne le sais pas, mais je sais que les modèles basés sur les modèles ARFIMA qui permettent une différenciation fractionnelle des séries chronologiques (Hurst) ne fonctionnent pas. Une telle preuve circonstancielle que Hurst n'a aucune capacité de prédiction.
Une pièce de monnaie doit avoir deux côtés : pile (analyse) et face (prédiction). Ce n'est qu'à ce moment-là qu'elle a de la valeur.
D'après votre exemple, il semble que Hearst ait d'abord été mesuré sur le côté, puis que la fenêtre ait été élargie et qu'une tendance se soit dessinée.
Et alors ?
Le point est que toute analyse (TA, statistiques ou autre) est une connerie, c'est comme une pièce de monnaie : pile d'un côté, mais quand vous la retournez, elle est vide. et où aller avec cette pièce ?
Depuis des années, je pousse une idée apparemment évidente sur la forme : l'analyse n'est intéressante que si nous pouvons en tirer des prédictions, si l'analyse a un pouvoir prédictif, si les modèles identifiés peuvent être extrapolés dans le futur.
Hirst a-t-il des pouvoirs de prédiction ? Je ne le sais pas, mais je sais que les modèles basés sur les modèles ARFIMA qui permettent une différenciation fractionnelle des séries chronologiques (Hurst) ne fonctionnent pas. Une telle preuve circonstancielle que Hurst n'a aucune capacité de prédiction.
Une pièce de monnaie doit avoir deux côtés : pile (analyse) et face (prédiction). Ce n'est qu'à ce moment-là qu'elle a de la valeur.
Je n'ai pas séparé mes mots assez précisément de la partie citée, désolé. L'exemple n'est pas de moi, il est tiré d'un article.
Mais "où aller avec une telle pièce", j'espère le découvrir à partir des résultats obtenus par Alexander.
Je n'ai pas séparé mes mots assez précisément de la partie citée, désolé. L'exemple n'est pas de moi, il est tiré de l'article.
Et c'est "où aller avec cette pièce", j'espère le découvrir à partir des résultats qu'obtiendra Alexandre.
Peu importe que vous l'ayez séparée ou non - je ne faisais qu'exprimer mes pensées.
Pourquoi pensez-vous que les résultats obtenus ici peuvent être la preuve de quoi que ce soit ?
C'est là tout le problème !
De plus, la preuve de l'avenir n'est pas dans le testeur, elle n'est pas dans la démo ou le réel - tous ces résultats disent : c'est comme ça que c'était. Et de ce "était" ne découle pas du tout l'avenir, et cet avenir n'est fondé que sur la foi et l'espérance : l'avenir sera le même que le passé. Et sur quelle base ?
Si, pour une raison ou une autre, nous n'utilisons pas les connaissances (très étendues) disponibles, la première question relative à notre idée préférée est la suivante : cette idée a-t-elle un pouvoir prédictif ? Si c'est le cas, pourquoi ?
Pourquoi pensez-vous que les résultats obtenus ici peuvent être la preuve de quoi que ce soit ?
C'est là tout le problème !
J'ai dit "où aller avec cette pièce", pour une raison quelconque, c'est vous qui avez commencé à vous inquiéter de la preuve. De n'importe quoi.
Si c'est une preuve que vous voulez vraiment, je suis d'accord avec vous - c'est vraiment un problème. C'est pourquoi je ne suis pas dans le domaine de la preuve. J'ai assez de vérification sur les histoires. Naturellement, par mes propres moyens. Je ne cherche pas d'autres preuves. C'est une bonne chose s'il existe au moins une explication sensée pour les modèles observés.
...C'est là tout le problème !
En outre, les preuves de l'avenir ne sont pas dans le testeur, ne sont pas dans la démo ou le réel - tous ces résultats disent : c'est comme ça que c'était. Et de ce "était" ne découle pas du tout l'avenir, et cet avenir n'est fondé que sur la foi et l'espérance : l'avenir sera le même que le passé. Et sur quelle base?
Si, pour une raison ou une autre, nous n'utilisons pas les connaissances (très étendues) disponibles, la première question relative à notre idée préférée est la suivante : cette idée a-t-elle un pouvoir prédictif ? Si c'est le cas, pourquoi ?
Je suis absolument d'accord avec SanSanych. C'est un problème fondamental. Même si le modèle [économétrique] est choisi correctement et a passé tous les tests et vérifications, rien ne garantit que le marché ne le brisera pas à l'avenir.
Par exemple, l'interdiction des transferts de fonds transfrontaliers, la faillite des PED et ainsi de suite. Il n'y a aucune garantie contre cela. Ou bien les gens ici n'ont-ils pas vécu la disparition de dizaines de VCs en 2015 avec l'argent de leurs clients ?
Pourquoi voudrions-nous qu'un composant d'un système complexe soit plus fiable que les autres ?
J'ai dit "où aller avec ce genre de pièces", pour une raison quelconque, c'est vous qui avez commencé à vous inquiéter des preuves. Peu importe ce que c'est.
Si vous avez vraiment besoin de cette preuve, je suis d'accord avec vous - c'est vraiment un problème. C'est pourquoi je ne suis pas dans le domaine de la preuve. J'en ai assez de vérifier les histoires. Naturellement, par mes propres moyens. Je ne cherche pas d'autres preuves. C'est une bonne chose s'il y a au moins une explication sensée pour les modèles observés.
Tant que nous en sommes là et qu'il n'y a pas de marché, je vais commencer à enseigner à mon estimé Vladimir, car il a saisi la racine de t et ne veut pas reculer.
Je lui dis de lire les articles de Shelepin, sauf les insertions sur les nombres de Fibonacci (manifestement, imposées par son enfant déraisonnable) - il ne lit pas.
Voir la page 9 de la première partie.
Pour les processus pseudo-Markov :
La variance S^2=c*t*l, où :
l - valeur moyenne des sauts
t - temps d'observation
s - fréquences de saut dans le temps t (nombre de ticks)
Par sauts, nous entendons des incréments de prix en tick.
Nous avons :
S^2 = (N/t)*t*moyenne(|Ask(t)-Ask(t-1)|) = N*moyenne(|Ask(t)-Ask(t-1)|)
S = sqrt(N*mean(|Ask(t)-Ask(t-1)|)), où N est le nombre de ticks pendant le temps d'observation t.
Maintenant, Vladimir, tu comprends la différence avec ta racine de t ????
Au fait, je viens de décrire un de mes algorithmes, qui est encore en cours de développement.
Par exemple, l'interdiction des transferts de fonds transfrontaliers, la faillite des PED et ainsi de suite. Il n'y a aucune garantie contre cela. Ou bien les gens ici n'ont-ils pas vécu la disparition de dizaines de VCs en 2015 avec l'argent de leurs clients ?
Pourquoi l'un des composants d'un système complexe devrait-il être plus fiable que les autres ?
Vous n'avez pas à choisir les DC des îles. Ils devraient UNIQUEMENT être basés sur des banques de courtage et disposer de licences européennes. Et ce risque peut être négligé.
En dehors de cela, il existe d'autres risques.
Mais les risques d'instabilité du modèle lui-même sont entre nos mains. Nous devons simplement garder cela à l'esprit et concentrer nos efforts sur la résolution de ce problème.
L'auteur de ce fil de discussion se promène avec une distribution et essaie d'utiliser le paramètre de distribution dans le trading.
Et quelle statistique de distribution est stable ? Et nous parlons de la distribution t.
Je viens de tomber sur un article sur le kurtosis.
Voici le graphique du kurtosis lorsque la fenêtre est en mouvement
Tout change : la valeur et la direction de la pente.
C'est pour la distribution.
Graphiques très similaires pour les autres statistiques de distribution.
Et si nous prenons une régression linéaire ordinaire, les valeurs de ses coefficients auront approximativement le même graphique, de plus, dans l'intervalle de confiance avec la largeur multiple de la valeur du coefficient.
Image similaire pour ARMA, ARIMA, GARCH
Il faut s'en occuper au lieu de souffrir .....