È tutto sbagliato, amici. - pagina 5
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Ebbene, le curve di bilancio sono qualcosa con caratteristiche statistiche, per usare un eufemismo, diverse dalle curve di quotazione.
Quindi lasciatelo crescere, chi lo ferma, Vitaly. Sì, per noi la realtà primaria è un flusso di citazioni con proprietà statistiche molto brutte. Ci applichiamo tutta la potenza del nostro intelletto (ops, no, non tutta) e otteniamo un'altra realtà - un flusso di ritorno dell'equilibrio. Non dico che sia sempre così, ma molto spesso questo secondo flusso ha proprietà statistiche molto più convenienti e osservabili che a volte permettono di costruirne un modello accettabile.
Nella sua spiegazione dei benefici della diversificazioneSergei ha studiato esattamente il secondo flusso, avendo fatto astrazione dal primo. E io stesso mi sono agganciato a questa seconda realtà nel mio articolo sui panini. E ha tratto un paio di conclusioni su questa seconda realtà senza fare riferimento alla prima. E cosa c'è di male in questo?
Chi dice che la mancanza di indipendenza tra i grafici del cavo e dell'eura debba necessariamente portare allo stesso risultato per i rispettivi grafici di equilibrio?
Ho dato un'occhiata più da vicino al ragionamento di Neutron. Fondamentalmente stiamo operando solo con curve di equilibrio qui - o mi sbaglio, Sergei? Ebbene, le curve di equilibrio sono qualcosa che ha, per usare un eufemismo, altre caratteristiche statistiche rispetto alle curve di quotazione. Allora perché parliamo di statistiche di barre riferite a barre non gaussiane?
Idealmente tutti vogliono che i rendimenti siano gaussiani, il che può essere temporaneo. Sarebbe auspicabile che fosse più lungo, ma purtroppo è impossibile prevedere in anticipo la durata di questo periodo. Il sistema individuale ha i suoi criteri, che è diventato cattivo. Oltre alle caratteristiche utili, il portafoglio porta un'ulteriore non stazionarietà ai risultati a causa del fatto che i drawdown dei singoli sistemi possono verificarsi con una probabilità molto diversa da quella teoricamente possibile. Riducendo alcuni rischi, ne portiamo di nuovi. Non sto dicendo che il portafoglio è un male, ma formalmente, non possiamo fare a meno della correlazione quando selezioniamo i sistemi per un portafoglio :)
Per quanto riguarda il MA, naturalmente, significa che la negatività scompare, perché è una media.
Chi dice che la mancanza di indipendenza tra i grafici del cavo e dell'eura debba necessariamente portare allo stesso risultato per i rispettivi grafici di equilibrio?
Semplicemente non ci sono molte idee fondamentalmente diverse per TS, specialmente a disposizione di un singolo individuo :) Ciò che tecnicamente sembra diverso, se guardato più in dettaglio ha una base comune, utilizza la stessa proprietà del mercato. Un cambiamento significativo in questa proprietà può correlare le perdite in un modo che non è osservato e non è teoricamente possibile da una prospettiva gaussiana.
Possono farlo, naturalmente. Se si "sommano" semplicemente i sistemi individuali senza moltiplicare il rischio di ogni individuo per la radice di n, allora nel caso peggiore di completa correlazione dei drawdown individuali il drawdown totale sarà uguale al drawdown originale. E la probabilità non è comunque lontana da quella teorica - se il modello è corretto e tiene conto delle correlazioni tra i grafici di equilibrio.
Infatti qui stiamo operando solo con curve di equilibrio - o mi sbaglio, Sergei? Ebbene, le curve di equilibrio sono qualcosa che ha, a dir poco, caratteristiche statistiche diverse dalle curve di quotazione. E perché dovremmo parlare di statistiche di barre riferite a barre non gaussiane?
Sono assolutamente d'accordo con te, Alexey!
E inoltre, per illustrare, prendiamo una dozzina di BP con una distribuzione terribilmente non gaussiana nella serie della prima differenza (vedi fig. i punti blu) e una forte correlazione tra loro (vedi la tabella).
Ora sommate tutti e dieci i BP e tracciate la distribuzione dei suoi incrementi (punti rossi).
Si può vedere che questa distribuzione può essere chiamata gaussiana solo con dei caveat, grandi. Per confronto, la linea nera mostra la distribuzione normale...
Quindi questo fatto non dovrebbe preoccuparci. Ripeto che si può mettere nel modello una vera distribuzione non gaussiana degli incrementi della curva di equilibrio e il problema della deversificazione sarà risolto esattamente. Come Mathemat ha giustamente sottolineato , anche questo non è necessario, nel peggiore dei casi otterremo rischi pari alla capitalizzazione di un singolo strumento.
Quindi lasciatelo crescere, chi lo ferma, Vitaly. Sì, per noi la realtà primaria è un flusso di citazioni con proprietà statistiche molto brutte. Ci applichiamo tutta la potenza del nostro intelletto (ops, no, non tutta) e otteniamo un'altra realtà - un flusso di ritorno dell'equilibrio. Non sto dicendo che succede sempre così, ma molto spesso questo secondo flusso ha proprietà statistiche molto più convenienti e osservabili, il che a volte rende possibile costruire un modello accettabile.- Sono completamente d'accordo con i presupposti.
Ho dimenticato di pronormalizzare la BP risultante :-(.
Dopo la normalizzazione il quadro è il seguente:
Possiamo vedere che la serie ottenuta (punti rossi) è normalizzata, ma debolmente, a causa del piccolo numero di BP iniziali incluse in essa.
Possono farlo, naturalmente. Se si "sommano" semplicemente i sistemi individuali senza moltiplicare il rischio di ogni individuo per la radice di n, allora nel caso peggiore di completa correlazione dei drawdown individuali il drawdown totale sarà uguale al drawdown originale. E la probabilità non sarà comunque lontana da quella teorica - se il modello è corretto e tiene conto delle correlazioni tra i grafici di equilibrio.
Il coefficiente di correlazione riflette obiettivamente la dipendenza dei due CB solo se ognuno di essi è stazionario. Se i rendimenti di ogni sistema sono stazionari (o finché possono essere considerati stazionari), allora sarà come hai scritto. In linea di massima, finché i sistemi funzionano come previsto, tutto va bene se si "rompono" fuori sincrono. Dato che i mercati sono ormai tutti collegati, allora imho possiamo solo sperare nell'incoerenza delle idee alla base del TS. Cioè oltre al coefficiente di correlazione formale nella base del portafoglio ci dovrebbero essere sistemi essenzialmente diversi l'uno dall'altro - "ideologicamente indipendenti" :)
Ho dimenticato di pronormalizzare la BP risultante :-(.
Dopo la normalizzazione il quadro è il seguente:
Si può vedere che la serie ottenuta (punti rossi) è normalizzata, ma debolmente, a causa del piccolo numero di BP iniziali incluse in essa.
Non è chiaro dalla tua immagine se la serie è normalizzata o no. Non ci sono abbastanza dati, solo nelle code. Tanto più che è difficile stimare visivamente i limiti, ad esempio, di 3 sigma per ciascuno di essi. Solo il cambiamento RMS è visibile.
In generale, se tutto è abbastanza semplice con la correlazione di due simboli, allora la correlazione dei rendimenti dei due sistemi non è molto semplice. Gli scambi sono di solito discreti, con frequenze diverse e si sovrappongono solo nel tempo. La correlazione classica per due serie con la stessa quantità di dati presi negli stessi momenti