Fenomeni di mercato - pagina 44
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Non è chiaro solo perché c'è più normalità man mano che l'intervallo di tempo aumenta. Lisciatura? Sembra che le zecche anormali dovrebbero produrre minuti anormali, che a loro volta producono un giorno anormale, ecc.
Esiste un Teorema del Limite Centrale e la Legge dei Grandi Numeri o il primo o il secondo porta a un insieme di grandi numeri di variabili casuali (anche quelle senza una distribuzione normale) che tendono verso una distribuzione normale. I dettagli della formulazione devono essere esaminati.
Qui vediamo questo effetto di aggregazione dei tick nelle barre e la loro normalizzazione quando il numero di tick in una barra aumenta (TF aumenta).
La differenza è enorme. Per open - open cattura tutte le lacune e manca. Ebbene sì, i minuti sarebbero anormali con quelle tolleranze.
Ma i vuoti avvengono tra Close e Open. Non è vero?
La distribuzione dei tick della serie EURCHF è mostrata per Open[i]-Open[i+1] - rosso e Open[i]-Close[i] - blu:
Come vedete, non c'è una differenza significativa.
Esiste un Teorema del Limite Centrale e la Legge dei Grandi Numeri, sia il primo che il secondo portano ad un insieme di grandi numeri di variabili casuali (anche quelle senza una distribuzione normale) che tendono verso una distribuzione normale. I dettagli della formulazione devono essere esaminati.
Qui vediamo questo effetto di aggregazione dei tick nelle barre e la loro normalizzazione quando il numero di tick in una barra aumenta (TF aumenta).
c'è solo una condizione principale nella DTT - l'indipendenza di SV. Il fatto che ci sia una differenza stabile tra la distribuzione e la NR suggerisce che ci sono dipendenze negli incrementi di prezzo. Ma non necessariamente nella direzione, forse nella grandezza (memoria nella volatilità).
c'è solo una condizione principale nella DTT - l'indipendenza della NE. Il fatto che ci sia una differenza persistente tra la distribuzione e la NR suggerisce che ci sono dipendenze negli incrementi di prezzo. Ma non necessariamente nella direzione, forse nella grandezza (memoria nella volatilità).
Lo fa.
Voglio solo sottolineare che questo vale solo per le zecche (mia opinione), che è la ragione per cui la loro distribuzione non è normale. Minuti e sopra il TF, è tutto una conseguenza dell'anomalia dei ticks e non ha niente a che vedere (debole dipendenza) con le connessioni tra le barre. In altre parole, tutta la cucina è nelle zecche, il resto è solo una conseguenza.
È vero.
Voglio solo sottolineare che questo vale solo per le zecche (mia opinione), che è la ragione per cui la loro distribuzione non è normale. Minuti e sopra il TF, è tutto una conseguenza dell'anomalia dei ticks e non ha niente a che vedere (debole dipendenza) con le connessioni tra le barre. In altre parole, tutta la cucina è sepolta dalle zecche, il resto è solo una conseguenza.
E questa conseguenza si applica fino alle barre orarie? Ho capito bene?
Mi sto basando su quello che hai detto prima:
"A ticks possiamo già parlare di distribuzione normale degli incrementi. Inoltre questa condizione è soddisfatta in modo più preciso".
Come potete vedere, non c'è alcuna differenza significativa.
c'è solo una condizione principale nella DTT - l'indipendenza della NE. Il fatto che ci sia una differenza persistente tra la distribuzione e la NR suggerisce che ci sono dipendenze negli incrementi di prezzo. Ma non necessariamente in direzione, forse in grandezza (memoria in volatilità).
Il fatto che ci sia una differenza persistente tra la distribuzione e l'HP indica che ci sono dipendenze negli incrementi di prezzo. Ma non necessariamente nella direzione, forse nella grandezza (memoria nella volatilità).
E questo corollario si applica alle barre orarie? Ho capito bene?
Mi sto basando su quello che hai detto prima:
Ecco la distribuzione per le sentinelle. Quella blu mostra la distribuzione normale. Si può constatare una buona convergenza con la distribuzione gaussiana.
Ecco la distribuzione per le sentinelle. Quella blu mostra la distribuzione normale. Si può constatare una buona convergenza con la distribuzione gaussiana.