Ricordando i veterani: Box e Jenkins - pagina 10
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Probabilmente è più appropriato: prezzo - f1 + f2? Perché nel tuo caso il segnale di trade deve scattare al livello della somma delle due scale, cioè il prezzo deve attraversare il livello a circa due prezzi perché il segnale cambi di segno.
Se è più corretto assumere che i residui tra il TS e la quotazione per il caso di due maschere che si incrociano, dove: il prezzo è il prezzo corrente, f1 e f2 sono le ultime letture di due movimenti con periodi diversi e la formula: residui = prezzo - f1 + f2, allora otteniamo che il residuo è uguale al capitale, assumendo che lo spread sia zero.
E se questo è vero, allora la sua affermazione, e cito:
Ci si può fidare del test e del forward test solo se i residui = kotir - il TS è stazionario! cioè passa il test della radice unitaria.
è assurdo. Assurdo perché:
1. Se ci sono azioni fisse per CU, non lo so, dato che non ho mai visto azioni fisse.
2. La stazionarietà implica la mancanza di tendenza, cioè un tale TP è un perfetto movimento laterale. Se l'equità è stazionaria e i BP stazionari hanno MO = Const, questo stesso MO sarà intorno al deposito iniziale.
Quindi, non impegnatevi nell'epigonismo, ma imparate la matematica - è la regola. E smettete di adorare le frodi, come Boxes e Jenkinsons - il settarismo non ha portato niente di buono a nessuno, tranne ai fondatori delle sette. Tuttavia, anche alcuni fondatori non sono finiti bene.
Non sto discutendo la stazionarietà del TC. Invece di consigli idioti, si sieda e passi una settimana su un libro a livello specialistico e non di bachelor, e poi discuteremo. Ha senso discutere quando l'avversario non confonde TC con il resto.
... Posso chiedere che cosa state condannando? In modo che anche il ktn medio lo capisca?
Apparentemente, qualcosa che non ha senso. Altrimenti che senso ha discutere di qualcosa che è banale anche per un riccio ubriaco?
...
Nel seguente thread darò i risultati dei calcoli per questo modello. Suggerisco di discutere i risultati e la loro applicabilità al Forex.
...
faa1947:
...
Almeno una conclusione: gli indicatori senza adattamento alla citazione attuale non hanno senso.
C'è molto da recuperare.
Stiamo parlando di cose molto specifiche che capisco e capisco allo stesso modo di milioni di altre persone.
Quello che avete descritto è ancora un gioco di numeri. Forse corretto, forse no, non hai fornito alcuna prova. Deduzioni generalmente accettate sulla stazionarietà e non stazionarietà che ho citato. Rispondo che i miei calcoli sono in linea con quelli che la gente usa da 40 anni.
Ancora una volta, solo nel caso - dove sono i commercianti di successo che capiscono come te? Non è necessario nominarne un milione, almeno uno o due.
Quello che ho descritto è un esempio astratto che mostra che
1. qualsiasi statistica sull'intera gamma è la temperatura media in un ospedale. Incluso il test di non stazionarietà
2. Non è necessario ridurre tutte le serie non stazionarie a quelle stazionarie per guadagnare. Le distribuzioni delle operazioni, cioè i settori del grafico tra i punti di entrata e di uscita e le serie di operazioni sono stazionarie. Oltre alla stazionarietà c'è un EA positivo, naturalmente. Altrimenti la stazionarietà non serve a nulla.
Stazionaria è la distribuzione degli scambi, cioè le sezioni del grafico tra i punti di entrata e di uscita, così come la serie di scambi.
È inutile esortare, perché il signor Econometrico non è disposto a discutere la stazionarietà della ST.
Leggete le scritture di Box e Jenkinson e non stravolgete ciò che gli econometrici hanno atrofizzato.
Riassumerò il mio modo di intendere Box-Jenkins e la sua rifrazione pratica.
Andando oltre il libro del 1972 menzionato sopra, lo schema è il seguente.
1. prendiamo un corriere.
2. Con il test delle radici unitarie controlliamo la stazionarietà di questo quoziente.
La tabella superiore mostra Prob = 0,7350, che non permette di rifiutare l'ipotesi di non stazionarietà del quoziente. È conveniente assumere che la probabilità di non stazionarietà = 75%.
3. Differenziamo il quoziente secondo Box e Jenkins - prendiamo la differenza tra le barre vicine. Otteniamo una serie differenziata, cioè la serie I(1) nel modello ARI(1)MA
4.controllare questa nuova serie con il test della radice unitaria
Vediamo che questa serie è stazionaria (debolmente o covariatamente stazionaria, cioè la media e l'autocovarianza della serie non dipendono dal tempo). Prob = 0, cioè rigettiamo rigorosamente l'ipotesi di non stazionarietà della serie.
5. Per le serie incrementali scriviamo l'equazione ARMA:
d_eurusd ar(1) ma(1) c @trend
6. Stimiamo e otteniamo il risultato:
Vediamo che non possiamo rifiutare l'ipotesi che i coefficienti a C e @TREND siano uguali a zero. Ecco perché escluderemo queste due variabili indipendenti dal modello.
Questo è il risultato finale.
Le ultime due righe della tabella sono le più preziose: poiché i valori sono abbastanza lontani da 1, questo indica la stabilità del modello risultante.
7. Che cos'hai? Abbiamo un indicatore sulla base del quale possiamo costruire il nostro TS. In questo caso possiamo fidarci dei risultati dei test in MQL.
Qual è il merito di Box e Jenkins?
Hanno scritto il loro libro in un momento in cui un mercato enormemente efficiente stava vagando a caso in un futuro Nobiles. In queste circostanze si dice: il mercato è instabile e ci sono dipendenze tra barre vicine. Il loro modello ARIMA è ancora usato in economia, alcuni uffici economici del governo degli Stati Uniti hanno reso pubblico il modello con cui fanno i loro calcoli.
Molto è stato fatto in 40 anni, il che ha limitato i noobiles che vagano a caso. A mio parere le due cose più significative sono state fatte.
1. Che quanto sopra sia riuscito per differenziazione a ottenere un residuo stazionario (che ha permesso di applicare l'ARMA) - non necessariamente. Il residuo può ancora essere non stazionario. Il modello ARCH è stato sviluppato per questi casi.
2. Non è chiaro come applicare l'ARMA in casi di multivaluta. Non è chiaro come includere una variabile come il "sentimento del mercato" nel modello. Usiamo modelli "state space" che sono molto più potenti, flessibili ed efficaci nella lotta contro l'instabilità del mercato.
Questo è tutto per ora. Ognuno è libero di correggere gli errori e di completare l'incompletezza.
Grazie a tutti coloro che hanno dedicato del tempo a questo argomento.
Ho letto attentamente l'intero articolo e i commenti, e sostengo pienamente Mathemat nello spiegare le cose alla gente in un modo molto più semplice: la matematica insegnata all'università è meglio non usarla nel mercato - non farà soldi in tasca, ma questo non significa che la matematica sia cattiva. OK, ora più vicino all'argomento di Box & Jenkins. Il loro intero libro è dedicato all'analisi delle serie temporali, che nella letteratura moderna sono classificate come DS (difference stationary) - serie che diventano forse "debolmente stazionarie" dopo aver preso la differenza (o le differenze). Poi si costruisce un semplice modello statistico per la serie, che è lontana dalla serie finanziaria quanto la Terra da Marte. Può essere facilmente dimostrato empiricamente, ma purtroppo non si può controllare la qualità del modello con pacchetti come Statistica e Eviews, può essere controllato solo con il proprio conto, e se ci sono soldi in più in tasca, il modello deve essersi avvicinato, come la distanza tra Terra e la Luna. Da tutto il libro dovremmo trarre una conclusione molto semplice che una serie di quotazioni è non stazionaria e le quotazioni dipendono leggermente dai valori passati - i modelli ARMA(p,q), ARIMA(p,d,q) dove il parametro d è un intero, FARIMA(p,d,q) dove d è un numero frazionario, e se si scava più a fondo e si impara che le quotazioni dipendono anche dai valori di ritardo dei logaritmi quadrati dei prezzi e che ci sono anche studi empirici e teorici che supportano la conclusione che la volatilità del logaritmo dei movimenti di prezzo delle attività finanziarie è un processo stocastico dipendente dal tempo come ARCH o GARCH, allora ovviamente deve rileggere questo libro.
E se volete colpire il muro in generale, vi consiglio di leggere questo libro:
1)К. Granger, M. Hatanaka "Analisi spettrale delle serie temporali in economia".
2)Е. P. Churakov "Previsione delle serie temporali econometriche".
3) J.S.Bendat A.J.Pearlson "Misura e analisi dei processi casuali" Mir, 1967.
4)J.S.Bendat A.J.Pearson "Analisi applicata dei dati casuali" Mir, 1989
5)R.N. Mantegna, G.J. Stanley "Introduzione all'Economofisica. Correlazioni e complessità nella finanza".
P.S. Sono convinto che se studiate a fondo questi 5 libri e non fate trading senza MM, il vostro conto non soffrirà molto durante questo periodo.
Ho dato l'esempio dei mashup sopra. In EViews è il pulsante che calcola questo residuo.
Vi darò di nuovo l'immagine.
So.... La foto è quella?
So.... L'immagine che?