Costruire un sistema di trading usando filtri digitali passa-basso - pagina 23
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Da qualche parte sul web ho visto una descrizione più dettagliata dei suoi approcci. Non proprio approfondita, ma comunque. Ma non mi interessano i dettagli, ma mi interessano, diciamo, gli approcci metodologici generali. E su cosa si basano, e se è la media o qualcos'altro, non è così importante. Inoltre, il valore di conoscere le sottigliezze della costruzione di LRMA dalle medie è molto incerto, in termini di comprensione dei processi.
E questo, in effetti, spiega agli ottusi di cosa sta parlando Gorchakov. Ho letto qualcosa, ho letto qualcosa, ma non ne ho capito l'idea o la profondità :)
Non riesco a capirlo, ma in qualche modo sono riuscito a leggere il suo file *.ppt, il suo rapporto. Come è successo? Non c'è niente di così dettagliato, ma è comunque molto interessante quella mistica...
Scaricalo di nuovo. C'è un file doc per il 2003. Per il 2005 è davvero un ppt, ma non si tratta di questo. :)
Da qualche parte in rete ho visto una descrizione più dettagliata dei suoi approcci. Non proprio approfondita, ma comunque. Ma non mi interessano i dettagli, ma mi interessano, diciamo, gli approcci metodologici generali. E su cosa si basano, e se è la media o qualcos'altro, non è così importante. Inoltre, il valore di conoscere la complessità della costruzione di LRMA dalle medie è molto incerto, in termini di comprensione dei processi.
E questo, in effetti, spiega agli ottusi di cosa sta parlando Gorchakov. Ho letto qualcosa, ho letto qualcosa, ma non ne ho capito l'idea o la profondità :)
È tutto interessante se lo si legge attentamente. Naturalmente, gli indicatori sono molto brevi, ma è un'opinione di un trader praticante sulle serie e i modelli di prezzo, un tempo professionista nel campo della statistica applicata (penso che sia quello che ha detto di se stesso). Per me è uno dei lavori più interessanti dopo il rapporto di Shiryaev. Molto di quello che c'è può essere confermato. Comprese le differenze a breve termine tra mercato e martingala (questo per la questione della stazionarietà menzionata qui). Il materiale non è abbastanza nuovo, quindi non so se c'è stato un ulteriore sviluppo delle idee. Non so, per ogni frase ci può essere una pagina di testo abbreviato.
È tutto interessante se lo si legge attentamente. Naturalmente, gli indicatori sono molto brevi, ma è un'opinione di un trader praticante sulle serie e i modelli di prezzo, un tempo professionista nel campo della statistica applicata (penso che sia quello che ha detto di se stesso). Per me è uno dei lavori più interessanti dopo il rapporto di Shiryaev. Molto di quello che c'è può essere confermato. Comprese le differenze a breve termine tra mercato e martingala (questo per la questione della stazionarietà menzionata qui). Il materiale non è abbastanza nuovo, quindi non so se c'è stato un ulteriore sviluppo delle idee. Non so, si potrebbe scrivere una pagina di testo abbreviato per ogni frase.
Ed ecco "la nostra risposta a Chamberlain": http://monetarism.ru/articles/06/05/02/0644217.shtml
Sembra che Gorchakov abbia trovato asimmetria dove non esiste. Possiamo concludere che se ha avuto risultati positivi nell'applicare la sua idea al trading reale, sono stati in gran parte accidentali, perché la premessa di base era fondamentalmente sbagliata.
È tutto interessante se lo si legge attentamente. Naturalmente, gli indicatori sono molto brevi, ma è un'opinione di un trader praticante sulle serie e i modelli di prezzo, una volta un professionista nel campo della statistica applicata (penso che sia quello che ha detto di se stesso). Per me è uno dei lavori più interessanti dopo il rapporto di Shiryaev. Molto di quello che c'è può essere confermato. Comprese le differenze a breve termine tra mercato e martingala (questo per la questione della stazionarietà menzionata qui). Il materiale non è abbastanza nuovo, quindi non so se c'è stato un ulteriore sviluppo delle idee. Non so, si potrebbe scrivere una pagina di testo di imprecazioni per ogni frase lì dentro.
Ed ecco "la nostra risposta a Chamberlain": http://monetarism.ru/articles/06/05/02/0644217.shtml
Sembra che Gorchakov abbia trovato asimmetria dove non esiste. Possiamo concludere che se ha avuto risultati positivi nell'applicare la sua idea al trading reale, sono stati in gran parte accidentali, perché la premessa di base era fondamentalmente sbagliata.
:) l'autore è un famoso pagliaccio che ha le idee più generali sull'argomento di discussione. sono troppo pigro per controllare chi ha ragione, mi basta che oltre alle statistiche discusse altri metodi mostrano gli stessi risultati.
[No, scusate, ho scavato nei vecchi appunti, ho controllato i criteri tempo fa, l'ho già dimenticato.
Beh, qui c'è un po' più di lettura http://www.howtotrade2007.narod.ru/articles/stan.zip Mi chiedo se l'autore Stanislav Bulashev è lo stesso?
Uso del rumore nero nella modellazione del mercato
ps. non l'ho testato io stesso
Uso del rumore nero nella modellazione del mercato
ps. non l'ho controllato io stesso
Ho pubblicato un ottimo libro: "Signal Processing with Fractals", ma in inglese. È meglio della presentazione :o)
Una possibile ipotesi è che i logaritmi delle variazioni di prezzo seguano una distribuzione normale, ma questa distribuzione non è stazionaria, cioè sia l'aspettativa che la deviazione standard della distribuzione possono variare nel tempo. Di conseguenza, quando si elabora un campione empirico utilizzando metodi statistici standard che assumono che l'intero campione sia tratto da una singola popolazione generale, si ottiene un campione non gaussiano. Questo può essere espresso sotto forma di code pesanti di una distribuzione empirica (la curtosi calcolata da un campione supera il numero 3, cioè la curtosi di una distribuzione normale).
Un'altra ipotesi è che i logaritmi delle variazioni di prezzo seguano inizialmente una distribuzione con curtosi maggiore di 3. In questa situazione, anche se la distribuzione stessa è stazionaria, il campione empirico tratto da questa distribuzione può essere considerato non stazionario nel tempo. Il punto è che la stima dell'aspettativa matematica di una variabile casuale x è la media aritmetica del campione:
<X>= 1/N * somma(x(i), i =1...N )
La media aritmetica delle variabili casuali è essa stessa una variabile casuale. La deviazione standard della media aritmetica dipende dalla deviazione standard della variabile casuale e dalla dimensione del campione:sigma(<X>) = sigma(X) / sqrt(N)
Così la deviazione standard della media è inferiore alla deviazione standard della variabile casuale stessa per un fattore di sqrt(N), cioè la precisione della stima dell'aspettativa matematica può essere aumentata aumentando la dimensione del campione. Ma questo è vero solo per una variabile casuale con aspettativa matematica finita e varianza finita. Il punto è che l'aspettativa matematica finita esiste solo per quelle distribuzioni la cui densità di probabilità all'infinito cade come 1 / |x|^(2+delta) o inferiore, e la varianza finita solo per quelle distribuzioni la cui densità di probabilità all'infinito cade come 1 / |x|^(3+delta) o superiore (delta - qualsiasi piccolo numero positivo). Se modelliamo un grafico di prezzo usando come logaritmi della variazione di prezzo un campione casuale preso da una distribuzione stazionaria con varianza infinita e/o aspettativa matematica infinita, e offriamo questo campione per l'analisi a un osservatore indipendente, egli può avere l'illusione di avere a che fare con un processo non stazionario nel tempo.
Infine, non possiamo escludere il caso in cui non solo i parametri della distribuzione ma anche la stessa legge di distribuzione dei logaritmi dei prezzi sia non stazionaria nel tempo, e la serie temporale dei prezzi possa contenere le sezioni descritte dalla distribuzione con varianza infinita e/o aspettativa matematica infinita.
Questo non significa che non si possa fare nulla nel senso di trasformazione reversibile delle serie dei prezzi in qualcosa di stazionario: è possibile utilizzare non solo i rendimenti. È un po' presto per tirare le somme.
Sembra che ci sia qualche soluzione al problema della generazione sintetica che non è legata alla stazionarietà del processo. Ma questa è ancora solo una genetica. Dovremmo pensarci su.