Come posso capire la differenza tra un grafico FOREX e un PRNG? - pagina 19

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AlexEro:

3. Lasciatemi dire in modo più dettagliato. Hai dato una formula di autocorrelazione per una serie temporale normalmente distribuita di variabili casuali. La deviazione standard è un buon criterio per la media solo per una distribuzione gaussiana. Nel caso generale delle serie di prezzi, la deviazione standard non solo non è il miglior criterio di ottimalità della cosiddetta aspettativa, ma conduce a quello sbagliato. Ecco perché nel trading le maschere (MA) o funzionano o non funzionano affatto.


Prima di pubblicarli, ho controllato attentamente tutti i calcoli. Conosco tre modi di calcolare l'ACF, tutti e tre sono mostrati nello screenshot qui sotto e nel file di Matcadet (allegato). I risultati dei calcoli sono gli stessi per tutti e tre i metodi. Se conosci un calcolo più corretto di ACF, per favore condividi la formula. Ho postato solo il terzo modo di calcolo, quello in forma di testa. E quando stavo facendo il porting del codice ho beccato un bug in MQL e ho suggerito una variante più perfetta del calcolo della regressione linearehttps://www.mql5.com/ru/forum/107017/page6

File:
akf.zip  45 kb
 

Quando e se sapete ESATTAMENTE che la vostra distribuzione di variabile casuale è normale, questi sono metodi di autocorrelazione. Solo allora queste formule danno una stima più o meno affidabile della "autocorrelazione", la ripetibilità statistica di una serie. Per una stima approssimativa (del grado di ripetibilità della serie, o della mancanza di ripetibilità nei residui del modello quando si sottrae una serie da esso, cioè, per controllare la validità del modello - come fanno in ARIMA o altro) si possono certamente usare (tranne tutti i tipi di Fourier). Ma per sistemi altamente variabili questi metodi danno un grande errore. Ma quanto è grande questo errore e l'errore è accettabile per il trading con leva 1:100 e 1-2% di volatilità al giorno?

Se la distribuzione di una variabile casuale è sconosciuta (serie di prezzi), allora si DEVONO applicare altri metodi non parametrici (classificati, classificati) più complessi per calcolare le correlazioni (e autocorrelazioni).

https://ru.wikipedia.org/wiki/Корреляция

Sono spesso usati nelle scienze sociali per le "correlazioni", perché lì si sa da tempo che i metodi teorici tecnici "mean-square" stupidamente non funzionano. C'è persino un pacchetto speciale di statistiche non parametriche chiamato SPSS per queste persone.

https://ru.wikipedia.org/wiki/SPSS

Esattamente lo stesso dovrebbe essere fatto per le autocorrelazioni.

http://www.hr-portal.ru/statistica/gl13/gl13.php

In statistica, il termine statistica non parametrica ha almeno due significati diversi:

  1. Il primo significato di non parametrico copre le tecniche che non si basano su dati appartenenti a una particolare distribuzione. Questi includono, tra gli altri:
    • Metodisenza distribuzione, che non si basano su presupposti che i dati siano tratti da una data distribuzione di probabilità. Come tale è l'opposto della statistica parametrica. Include modelli statistici non parametrici, inferenza e test statistici.
    • statistica non parametrica (nel senso di una statistica sui dati, che è definita come una funzione su un campione che non ha dipendenza da un parametro), la cui interpretazione non dipende dalla popolazione che si adatta a qualsiasi distribuzione parametrizzata. Le statistiche basate sui ranghi delle osservazioni sono un esempio di tali statistiche e queste giocano un ruolo centrale in molti approcci non parametrici.
  2. Il secondo significato di non parametrico copre le tecniche che non assumono che la struttura di un modello sia fissa. In genere, il modello cresce in dimensioni per accogliere la complessità dei dati. In queste tecniche, le variabili individuali sono tipicamente assunte per appartenere a distribuzioni parametriche, e sono anche fatte ipotesi sui tipi di connessioni tra le variabili. Queste tecniche includono, tra l'altro:
    • regressione non parametrica, che si riferisce alla modellazione in cui la struttura della relazione tra le variabili è trattata in modo non parametrico, ma dove tuttavia ci possono essere ipotesi parametriche sulla distribuzione dei residui del modello.
    • imodelli gerarchici bayesiani non parametrici, come i modelli basati sul processo di Dirichlet, che permettono al numero di variabili latenti di crescere come necessario per adattarsi ai dati, ma dove le variabili individuali seguono ancora distribuzioni parametriche e anche il processo che controlla il tasso di crescita delle variabili latenti segue una distribuzione parametrica.

https://en.wikipedia.org/wiki/Nonparametric

 
AlexEro:

Sono spesso usati nelle scienze sociali per le "correlazioni", perché lì si sa da tempo che i metodi tecnici dei teorici del "quadrato medio" semplicemente non funzionano. C'è persino un pacchetto speciale di statistiche non parametriche per queste persone


Perché hanno bisogno di tutto questo per il commercio?
 
Avals:
Qual è il senso di tutto questo in relazione al trading?
Non si vedono da molto tempo e sentono la mancanza l'uno dell'altro. E come non provare chi è più figo nella terminologia?
 
AlexEro:

...

Se la distribuzione di una variabile casuale è sconosciuta (serie di prezzi), allora si DEVONO applicare altri metodi non parametrici (classificati, classificati) più complessi per calcolare le correlazioni (e autocorrelazioni).

https://ru.wikipedia.org/wiki/Корреляция

...

Professore! (all'ultimo banco la mano di uno studente si allunga timidamente) Come può la correlazione aiutarti a fare soldi nel mercato? La correlazione tra l'indice del dollaro e l'euro è di -0,98. Cosa dobbiamo fare? Vendere l'euro? Comprare l'indice del dollaro?
 

La distribuzione delle serie incrementali. Una serie è PRNG, l'altra è forex.

P.S. Niente"divisione, moltiplicazione e altre GSCh multiple".". Ancora lo stesso stupido gpsh da excel.

 
Il forex è a sinistra, anche se sembra più il forex a destra.
 
C-4:
Professore! (la mano di uno studente raggiunge timidamente l'ultimo banco) Come può la correlazione aiutare a fare soldi nel mercato? La correlazione tra l'indice del dollaro e l'euro è di -0,98. Cosa dobbiamo fare? Vendere l'euro? Comprare l'indice del dollaro?

Non ne ho la minima idea. Non so come una "correlazione" calcolata con la valuta illegale "euro" da una persona sconosciuta possa "aiutare a fare soldi sul mercato" in un sistema di trading sconosciuto e non specificato.

La scienza della statistica verifica le ipotesi.

 
AlexEro:

Non ne ho la minima idea. Non so come la "correlazione" con la valuta illegale "euro", calcolata da nessuno, possa "aiutare a fare soldi sul mercato" in un sistema di trading sconosciuto e non specificato.

La scienza della statistica verifica le ipotesi.

Professore, almeno mi insegni a trattare solo con valute "legali". Come si fa a capire la differenza tra una moneta illegale di tipo "Euro" e una illegale?
 
C-4:


Come può la correlazione aiutare a fare soldi nel mercato?



C'è un articolo di Statistical Carry Trading su come fare soldi con gli swap positivi usando le correlazioni.

In teoria, niente di complicato o astruso. E anche lo screenshot dell'articolo disegna la risposta alla domanda "dove si trova il denaro?

L'altra composta è che le correlazioni possono cambiare segno all'esatto opposto e allora invece di guadagnare si ottiene una perdita.

In poche parole, la soluzione di un problema comporta un altro problema: "come faccio a prevedere il segno della correlazione?

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