FR H-Volatilità
Ho letto i materiali di Shiryaev e la tesi di Pastukhov in estate. Penso che il tema sia molto interessante, ma mi mancano sempre il tempo e le conoscenze. Gli sviluppi tuoi e di Yurixx sono impressionanti, ma sono principalmente su EUR. Mi piacerebbe usare le mie mani per sviluppare questo tema anche per altre valute su MT4. Forse qualcuno ha qualche idea? Prima di tutto sono interessato al calcolo di N da h. Sfortunatamente, non sono ancora bravo con i cad.
Ricordami ancora cos'è N e come pensi di usarlo?
dei segmenti cagy-zigzag ... costruito per H=10.
Se possibile, qualche dettaglio in più su questi concetti. Purtroppo non conosco la terminologia. Vorrei davvero capire che tipo di BP state analizzando? Come viene fuori? Per capire cosa avete sul grafico qui.
Ricordami ancora cos'è N e come pensi di usarlo?
".......I, per esempio, guardando questa immagine - proprio qui ho scritto che se N da h è maggiore di due, allora compriamo nei momenti appropriati. Cioè in questo caso agiamo nella stessa direzione in cui si muove il mercato. Se N è inferiore a due, allora dovremmo fare il contrario. Anche se i prezzi stanno aumentando, dovremmo comunque vendere. ....".
Anche se sia nel quadro che nella dissertazione di Pastukhov tutto è diverso ogni volta (beh, questo è niente). L'essenza del metodo è chiara. Non capisco il senso fisico di R(H) e quindi non sono sicuro di poterlo calcolare correttamente. Pertanto, voglio chiedervi come si calcola il tutto. Forse sarebbe più chiaro se qualcuno lo ha già fatto in MQL4.
Infatti il grafico è simmetrico rispetto all'asse delle ordinate, ho preso il modulo della differenza per una migliore statistica. Ovviamente, questa distribuzione non è normale. Da quanto ho capito, tutto il tuo ragionamento si basa sul postulato della distribuzione normale dei segmenti cagy zigzag... Per favore, formulate di nuovo la domanda.
P.S. A proposito, se troviamo il valore medio (non massimo, ma c.t. ) di FR, è uguale a 19,3 per la partizione data, che è <2H e non contraddice nulla.
Sì, in generale la domanda riguardava la costruzione di un FR sperimentale. Ho fatto come te, e ho sottinteso che per ovvie ragioni il segmento ZZ > 0. Non ho tenuto conto del segno. Quindi mi sono basato sull'area di definizione [0,∞] e sul valore zero di FR a zero. Da tutto questo si è giunti alla conclusione che la distribuzione normale non è adatta nemmeno come funzione modello.
Ora, naturalmente, ho capito che tenendo conto del segno si ottiene una FR simmetrica. Rimane solo il calo dello zero. Ma anche questa è una domanda oscura. Quando il prezzo non cambia, non vengono tradotte nuove quotazioni - non ha senso. Quindi abbiamo solo (o quasi solo) differenze non nulle nel flusso di dati.
La tua immagine (se ho capito bene) è un nuovo argomento. Su una scala logaritmica si ottiene quasi una linea retta. Questo significa che l'esponente è nel primo grado, non nel secondo. Questo è già interessante.
E per quanto riguarda il valore di H-volatilità per il processo Wiener, l'ho capito. Qualunque sia la posizione in cui si trova il prezzo, la probabilità che passi H verso l'alto da quel punto è uguale alla probabilità che passi H verso il basso. E non dipende dal valore attuale del prezzo, né dai valori precedenti del prezzo, né da H. E da questo, si può alla fine ottenere una visione esplicita del FR. Dobbiamo vedere da cosa deriva la distribuzione del moto browniano, probabilmente la stessa. Il valore 2H per la media è anche, per quanto ne so, un risultato di questa disposizione.
Ma, a proposito, c'è un'altra relazione per il processo di Wiener, che può essere usata come criterio di arbitrabilità. Poiché per la distribuzione gaussiana il valore della media e dello sko è calcolato esplicitamente, abbiamo sko/mean = root(pi/2). E questo è anche vero per qualsiasi parametro di partizione H. È interessante controllare cosa abbiamo effettivamente, per esempio, per quella distribuzione nella tua foto.
Questa è un' opinione:
Non mi interessa la strategia di kagi, ecc. Ma R(H) stesso come caratteristica indipendente dello strumento in questione. Vorrei indagare, penso che ci sia qualcosa dentro?
".......И, например, глядя на эту картинку – вот тут вот у меня написано, что если N от h больше двойки, то мы покупаем в соответствующие моменты. Т.е. мы в этом случае действуем сонаправленно с движением рынка. Если N меньше двойки, то поступать надо наоборот. Даже если цены растут, то надо тем не менее продавать. ...."
Tutto è chiaro, questa è la definizione di H-volatilità (Hv). Si può dimostrare che per le serie temporali ottenute integrando una variabile casuale con aspettativa zero (processo di Wiener o moto browniano unidimensionale), la H-volatilità è identicamente uguale a 2. In altre parole, la diffusione media della gabbia con il passo H tende a 2H (Hv=2H/H=2). D'altra parte, il rendimento di qualsiasi Trade Strategy (TS) BP di tipo Wiener tende a zero. Ecco perché la differenza tra Hv e 2 può essere considerata come possibile arbitrabilità del TS: s=(Hv-2)*H - rendimento medio del TS per una transazione in punti, in funzione di H. Inoltre, se s<0, abbiamo un TS in controtendenza, se s>0 - un TS di tendenza.
Rosh ha scritto (a):
Esiste una cosa del genere:
Sì, sappiamo da molto tempo che su tutti gli strumenti, e per tutte le partizioni H, la dreprofittabilità del TS, nel lungo periodo, si trova all'interno dello spread. Inoltre, si può probabilmente dimostrare che le partizioni H sono il limite asintotico dei rendimenti per tutti i tipi di strategie di arbitraggio.
Ma a proposito, c'è un'altra relazione per il processo di Wiener che può essere usata come criterio di arbitrabilità. Poiché la distribuzione gaussiana ha una media esplicita e sko, abbiamo sko/mean = root(pi/2). E questo è anche vero per qualsiasi parametro di partizione H. È interessante controllare cosa abbiamo effettivamente, per esempio, per quella distribuzione nella tua foto.
Per le FR simmetriche è vero: sko=SQRT(Sum[(M-x)^2]/[n-1]), mean=Sum[(M-x)]/n), allora sko/mean != root(pi/2).
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Questo thread è una continuazione della conversazione sulle spaccature kagi.
Yura, guardiamo la FR dei segmenti cagy zigzag per EURJPY 10^6 ticks BP, tracciati per H=10.
Il grafico è in realtà simmetrico rispetto all'asse delle ordinate, ho preso il modulo della differenza per una migliore statistica. Ovviamente questa distribuzione non è normale. Da quanto ho capito, tutto il tuo ragionamento è respinto dal postulato della distribuzione normale dei segmenti cagy-zigzag... Per favore, formulate di nuovo la domanda.
P.S. A proposito, se trovate il valore medio (non massimo, ma t.t. ) di FR, è 19,3 per questa partizione, che è <2H e non contraddice nulla.