La valutazione delle probabilità è puramente matematica - pagina 11
Ti stai perdendo delle opportunità di trading:
- App di trading gratuite
- Oltre 8.000 segnali per il copy trading
- Notizie economiche per esplorare i mercati finanziari
Registrazione
Accedi
Accetti la politica del sito e le condizioni d’uso
Se non hai un account, registrati
Questo è il motivo per cui non mi piace il forex. Non so gli altri, ma io non capisco affatto i prezzi delle valute. E poi ci sono due... Quali sono i fattori fondamentali che contribuiscono al prezzo? Nelle azioni tutto è preciso e chiaro, si compra un pezzo di capitale che ha un valore reale. Con questo calcolo, capisco innanzitutto che sto comprando una parte dell'azienda e in secondo luogo, posso capire che prezzo sto pagando, alto o basso. In alcuni casi (molto rari) posso dire con garanzia che ho pagato l'azienda meno di quanto vale e anche se domani dovesse fallire avrò un profitto. E se funziona e porta profitto, mi porterà profitto. È vantaggioso per tutti.
Con il forex non è chiaro. Inseguiamo i prezzi, ma li capiamo solo quando capiamo per cosa stiamo pagando. Alcune persone pensano che non ci siano prezzi sul forex, sì, ci sono... Appena presentato come un rapporto di questi prezzi. Per cosa sto pagando (cambiando la mia valuta) e cosa possiedo dopo il pagamento e chi ne beneficia comunque?
Penso che il commercio di valuta sia necessario solo in tempi di repressione. Quando risparmiate i vostri soldi nella valuta di un altro paese più forte.
Si pensa che sia l'inflazione a determinare il prezzo di una moneta, ma è soprattutto il tasso di svalutazione della moneta a determinarlo. Una valuta con un'aspettativa di scadenza < 0. Naturalmente c'è un'inflazione positiva, ma non da noi e non in molti altri paesi. Quindi il forex trading in sé non è sensato.
Avete mai considerato che la moneta è la stessa delle azioni, solo che la parola ditta è stata sostituita dalla parola stato...
https://www.mql5.com/ru/code/8295 sì è possibile e chiunque pensi può scaricare questo indicatore - installarlo e vedere che c'è un modello nel forex
L'ho installato e non ho capito nulla. Il mio indicatore non assomiglia a quello che si vede nella foto allegata. Ma non capisco nemmeno la tua foto. Per qualche motivo l'ACF è eccezionalmente monotono. Come può essere? A mio avviso, ACF mostra la correlazione (connessione) tra "0" e "1" barra, tra "0" e, ecc. Perché questo rapporto dovrebbe diminuire in modo monotono e regolare?
Non voglio cercare un probabile errore nel vostro indicatore e per me è prismatico per le seguenti ragioni.
Dovreste prendere un pacchetto già pronto che faccia calcoli statistici e usarlo. Per ACF, per esempio, STATISTICA. Questo particolare pacchetto è in giro da oltre 20 anni e centinaia di migliaia o milioni di utenti prima di noi hanno concordato le formule e ripescato tutti gli errori che gli sviluppatori hanno fatto. È metodologicamente corretto utilizzare i risultati del lavoro di altre persone.
Nascondere il funzionamento interno del pacchetto permette di concentrarsi sulla preparazione dei dati grezzi e sull'interpretazione dei risultati. Almeno il pacchetto calcola automaticamente gli intervalli di confidenza, cosa che il tuo indicatore non fa e non è chiaro se puoi fidarti del risultato che ottieni.
Ho quel pacchetto da qualche parte e calcolerò l'ACF e lo posterò. Per quanto mi ricordo (potrei sbagliarmi) l'ACF del pacchetto ha un aspetto completamente diverso, dando luogo a varie speculazioni.
Non possiamo avere un riferimento. ARPSS ha un'opinione diversa: l'autocorrelazione può essere usata per giudicare il modello della serie.
Sono troppo pigro per cercarlo. Solo per ribadire il principio della prova.
1. Scegliete un periodo di tempo, per esempio M15. Traccia su un intervallo storico abbastanza lungo (diciamo 10 000-20000 barre) la distribuzione della frequenza degli incrementi di prezzo (numero di volte a seconda dei punti). Otteniamo (approssimativamente, ma a causa di una grande quantità di dati è una buona approssimazione) la funzione di densità di probabilità. (Sono abbastanza sicuro che sia esponenziale, ma per questo problema il tipo di distribuzione non è importante).
2. Facciamo l'ipotesi molto realistica che se prendiamo un segmento di storia spostato di 1 barra a sinistra (o a destra) di quello che abbiamo preso nel punto 1, la distribuzione di probabilità cambierà molto poco.
3. misuriamo nello stesso modo e sullo stesso periodo storico la funzione di densità di probabilità per un aumento di prezzo per 2 barre.
4. Un'ulteriore prova contraria. Supponiamo che gli incrementi vicini siano indipendenti. Poiché l'incremento di prezzo per due barre è la somma algebrica degli incrementi della prima e della seconda barra e la densità della distribuzione degli incrementi sulle barre vicine è la stessa (vedi passo 2), secondo la regola nota, la densità di probabilità della somma deve essere una semplice convoluzione della densità di ciascuno dei valori sommati. Eseguendo la convoluzione e confrontandola con la distribuzione ottenuta al passo 3, ci assicuriamo che non siano nemmeno vicini l'uno all'altro (si può vedere tutto a occhio nudo lì, non c'è nemmeno bisogno di controllarlo). Essendo arrivati a una contraddizione, concludiamo che la nostra assunzione sull'indipendenza degli incrementi vicini è errata.
Tutto qui, è abbastanza rigoroso e senza "finzione scientifica". Questo metodo è adatto per verificare l'indipendenza degli incrementi di qualsiasi serie. Inoltre vorrei notare che se gli incrementi di una serie sono distribuiti dalla legge esponenziale (sembra essere così per il prezzo) che si conserva a timeframes più alti (il che è probabilmente vero), la prova menzionata può essere facilmente ottenuta teoricamente grazie al calcolo dell'integrale di convoluzione appropriato. Tuttavia, è noto da tempo nella teoria della probabilità che la distribuzione esponenziale non è stabile.
Non me lo sono tolto dalla testa prima di postarlo nel codice. L'ho testato a lungo con letture di algoritmi di calcolo ACF conosciuti e testati. Mi corrispondeva completamente, controllato fino a 16 cifre decimali (forse di più, ora non ricordo esattamente, ma non c'era differenza con la funzione integrata in MathCad).
E circa
Почему эта связь должна монотонно и гладко убывать?
Non me lo sono tolto dalla testa prima di postarlo nel codice. L'ho testato a lungo con letture di algoritmi di calcolo ACF noti e testati. Mi corrispondeva completamente, controllato fino a 16 cifre decimali (forse di più, ora non ricordo esattamente, ma non c'era differenza con la funzione integrata in MathCad).
E circa
L'ACF ha una funzione delta bianca, perché non c'è relazione tra i dati, sono casuali. Ma per il forex, se ACF è costruito correttamente, c'è una relazione, i dati sono correlati e la natura (tipo) di ACF può aiutare a determinare il tipo di processo. Non è sempre come nell'esempio che ho postato. La sezione selezionata mostra che al momento il movimento corrisponde alla catena oscillatoria del 2° ordine.A giudicare dall'indicatore, non si differenziano le serie di prezzi prima di calcolare l'ACF. Pertanto, non ha senso confrontarlo con l'ACF. Ma ha senso applicare l'indicatore all'integrale del CGS.
p.s. Penso che sia impossibile trarre conclusioni sulle dipendenze da questo indicatore (o avete bisogno di serie prove)
A giudicare dall'indicatore, non si differenziano le serie di prezzi prima di calcolare l'ACF. Pertanto, non ha senso confrontarlo con l'ACF. Ma ha senso applicare l'indicatore all'integrale CMP.
p.s. È impossibile trarre conclusioni sulla presenza di dipendenze dalle letture di questo indicatore (o è necessaria una seria giustificazione).
A giudicare dalle letture dell'indicatore, non state differenziando le serie di prezzo prima di calcolare l'ACF. Pertanto, non ha senso confrontarlo con l'ACF di BGS. Ma ha senso applicare l'indicatore all'integrale GBS.
p.s. Non credo che si possano trarre conclusioni sulle dipendenze da questo indicatore (o è necessaria una forte giustificazione).
In primo luogo giustificare il motivo per cui è necessario applicare la differenziazione. esempio semplice. Un'auto si muove a una certa velocità e costruendo l'ACF della velocità vedremo che ha velocità (correlata), in parole semplici "la tendenza è più probabile che continui...". Applicando la differenziazione non si studia più la velocità, ma l'accelerazione - che a sua volta può essere casuale.
P.S. Concludere che la velocità è casuale perché l'accelerazione è casuale è sbagliato in linea di principio. Possiamo muoverci ad una velocità costante (tendente all'alto) e l'accelerazione sarà BGS...
Sono d'accordo sulla presenza/assenza di dipendenze. Mi oppongo alla differenziazione: ogni operazione di differenziazione annulla un ordine di dipendenza, se rappresentata polinomialmente. Quindi, anche se otteniamo che non c'è dipendenza nella serie differenziata, non significa che non ce ne fosse nella serie originale.
5 punti. Gli darei un 10, ma è questo che rovina il punteggio :-) "sulla presenza/assenza di dipendenze sono d'accordo..."