Fenomeni di mercato - pagina 64
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Ci sono test di stazionarietà speciali, sapete quali (DF, per esempio). Non lo conosco, ne ho solo sentito parlare.
Ho dato una foto di KPSS.
È un cavo allevato in modo sicuro.
Mostrami il tuo post (o almeno l'argomento), non voglio perdere tempo a cercarlo. Tanto più che l'argomento qui è anche abbastanza degno.
Nemmeno io ne ho voglia, e la questione non è complicata. Secondo il Dizionario Enciclopedico Tematico questa nozione è definita solo per le distribuzioni con una modalità. Inoltre, è noto e intuitivamente chiaro che anche tra questi molti non hanno alcuna coda o hanno code molto piccole per qualsiasi valore del "coefficiente di curtosi".
Beh, è certo per qualsiasi distribuzione, è solo che l'intertrip nel caso del multimodo è difficile.
faa: Secondo Peters: la distribuzione ha leptokursois: cime acute e code spesse. Secondo Mandebrot: la distribuzione non è normale, ma Pareto, dove la varianza è infinita.
Questo non ha niente a che vedere con la sua stazionarietà. Cammino casuale con rendimenti completamente indipendenti, distribuiti simmetricamente su zero da Cauchy con un parametro fisso (cioè una distribuzione formalmente stazionaria dei rendimenti), ha code spesse, e il secondo momento è infinito. (In realtà, con Cauchy anche il primo momento è indefinito).
Allo stesso tempo, è facile generare un valore con parametri fluttuanti di una distribuzione normale la cui distribuzione avrà code sottili ma sarà non stazionaria.
C'è un fenomeno nella mia ricetta con un potenziale di applicazione pratica. Lo abbozzerò tra un minuto.
Abbiamo una serie stazionaria di numeri casuali, l'autocorrelazione tra termini vicini è vicina allo zero. Inoltre, queste condizioni possono essere soddisfatte solo parzialmente, non strettamente... Per i nostri scopi, una serie di incrementi di qualche coppia di valute è adatta; ho preso EURUSD M5 - dal terminale A-ri open[0]-open[1] dall'8 marzo 2011 al 20 gennaio 2012:
Eccola, la fila dei miei sogni, eccola:
La media di tutta la serie è vicina allo zero - 0 a cinque cifre decimali. Ora la base del fenomeno. Se il valore al tempo t = X(t) è maggiore della media della serie, allora il prossimo valore al tempo t+1 = X(t+1) sarà inferiore al precedente con il 75% di probabilità. Al contrario, se il valore a t è inferiore alla media, allora a t+1 il valore sarà maggiore del valore precedente con una probabilità del 75%. 75%. (Vi indicherò l'articolo sull'argomento su richiesta).
Se open[0]-open[1] è maggiore di zero, allora il rialzo atteso alla prossima apertura non sarà maggiore di open[0]-open[1] con una probabilità del 75% (potrebbe esserci un rialzo negativo e il prezzo scenderà). Anche il prezzo può salire, ma probabilmente non più della distanza stabilita dalla differenza dei due Open precedenti. Finora non viene fuori niente di pratico. Solo euristica di base.
Attenzione: una domanda per intenditori. Se il prezzo all'interno di una barra si è spostato oltre open + (open[0]-open[1]), a condizione che open[0]-open[1] sia maggiore di zero, il prezzo tornerà nell'intervallo < open + (open[0]-open[1]) con il 75% di probabilità?
Risposta: per favore, Alexey. No, globalmente (in tutto il campione) il modello di probabilità cambia. Se il prezzo ha superato la soglia stabilita dai valori precedenti, allora con quasi il 50% di probabilità tornerà al posto dove dovrebbe essere secondo l'ipotesi iniziale 0,75.
E ora un po' di perversione. Proviamo a giocare con le dimensioni open[0]-open[1]. Forse c'è un'ulteriore dipendenza dall'intervallo di movimento dei prezzi (volatilità).
Quindi, il climax:
La figura mostra il caso solo per open[0]-open[1] <0 (anche se ho menzionato la situazione inversa, ma ancora, simmetricamente) . Nella tabella riassuntiva, la colonna K va i valori di open[0]-open[1] modulo e arrotondato a 4 decimali, cioè tutte le varianti che sono nella mia serie originale. La colonna N è il numero di casi. Nella colonna M ci sono le probabilità che il prezzo che diminuisce all'interno della barra del valore open[0]-open[1] sia superiore all'open + open[0]-open[1]all'apertura futura .Cioè, aprirà la possibilità di previsioni probabilistiche e persino... shh... profitto.
In breve, può essere confuso da scrivere. È qualcosa su cui riflettere.
Il grafico mostra: la linea blu è la probabilità che il prezzo ritorni nell'area prevista, la linea rossa è il numero di casi, la riga dell'ascissa è lo spread di open[0]-open[1] da minore a maggiore.
Così, per open[0]-open[1] con valori più grandi modulo, il prezzo, dopo aver rotto il livello fissato dal precedente valore di open[0]-open[1] ,tende a tornare (rollback) all'area prevista, anche se la probabilità di questo rolling back è inferiore al 75%.
Ecco i risultati del commercio simulato (ho preso uno spread di 10 punti a cinque cifre):
Una linea per vendere, una per comprare e il loro importo. Sull'asse delle ordinate ci sono i PUNTI.
Rispondo alle domande finché ne ho la forza.
Questo è tutto.
alexeymosc:
Se il valore al tempo t = X(t) è maggiore della media della serie, allora....C'è una dipendenza di probabilità dall'ampiezza di Open[0]-Open[1]?
Cos'altro aggiungerò... Altri telai e coppie hanno la stessa capacità di lavorare in modo prevedibile. Ma non ho controllato.
E un'altra cosa - non dovrebbe essere difficile fare un Expert Advisor (solo una condizione regolabile, chiusura di una posizione da una nuova condizione di barra). Forse lo disegnerò io stesso (nella mia prossima vita), forse qualcuno sarà interessato e...