Distribuzione degli incrementi di prezzo - pagina 7
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Penso che nel caso di un processo non markoviano si debba fare trading contro la tendenza, ma per un processo markoviano si deve fare trading lungo la tendenza.
Questo è strano. Pensavo fosse il contrario. La tendenza è l'effetto memoria del processo (la dipendenza tra le osservazioni). Mentre il processo di Markov è un processo senza memoria. Di conseguenza, è necessario fare trading con un processo non markoviano lungo la tendenza, e contro la tendenza - con uno markoviano.
Solo che nella pratica la natura delle citazioni può cambiare avanti e indietro.
Questo è strano. Pensavo fosse il contrario. Una tendenza è l'effetto della memoria del processo (la dipendenza tra le osservazioni). E un processo markoviano è un processo senza memoria. Di conseguenza, dovremmo commerciare con un processo non markoviano lungo la tendenza, e contro la tendenza - con uno markoviano.
Contro-esempi per coloro che amano "pensare":
Se si segue il modello AR(1) - sia il commercio di tendenza che quello in controtendenza possono funzionare; il processo risultante è markoviano. Se aggiungiamo l'integrazione dell'ordine frazionario, il processo diventa non markoviano, ma sia il commercio di tendenza che quello in controtendenza funzioneranno.
Il modello AR(1) non ha molti parametri per sapere quali di essi determinano se il trend trading funziona o meno, a meno che la questione sia se il processo sia markoviano o meno.
Cari commercianti!
A mio piacimento ho letto molti thread in questo forum - molti di loro discutono il problema di determinare il tipo di distribuzione di una variabile casuale ritorna (i cosiddetti incrementi di prezzo). Mi sono reso conto da solo che questo problema non è stato risolto e averne un po' :) :) :), l'istruzione e le competenze adeguate, ho deciso di partecipare alla soluzione di questo problema.
Quindi, la definizione del compito:
Per determinare dai dati tick di una certa coppia di valute una distribuzione di probabilità dei successivi incrementi di prezzo Bid e Ask (cioè ha analizzato un set di dati che consiste nella differenza tra il prezzo Ask attuale e quello precedente e lo stesso set per il prezzo Bid). Le formule per la funzione di densità di probabilità, la funzione di distribuzione e la funzione quantile di una data distribuzione devono essere presentate in forma analitica.
Il compito si è certamente rivelato difficile. Lasciatemi dire che questa distribuzione non è una di quelle ampiamente discusse - né normale, né logistica, né Laplace, né Cauchy, ecc.
Prima di raccontarvi questa distribuzione (più precisamente, si tratta di una famiglia di distribuzioni, dato che diverse coppie di valute hanno diversi valori del coefficiente di scala, che, in generale, non coincide con la deviazione standard), vi prego di rispondere a un paio di domande - cosa fornisce esattamente conoscere questa distribuzione? Come aiuta nel trading di Forex?
Sinceramente,
Accidentalmente di passaggio e interessato al mercato Forex
Alexander_K :) :)
1) Non aiuta.
2) Non aiuta in alcun modo.
Naturalmente, questa è la domanda più importante.
Penso che nel caso di un processo non markoviano dovremmo fare trading contro la tendenza, mentre nel caso di un processo markoviano dovremmo fare trading con la tendenza.
La prossima settimana studierò la distribuzione di probabilità del tempo di arrivo dei tick - vediamo qual è per diverse coppie.
Se è non esponenziale - allora i processi non sono markoviani e viceversa.
Pubblicherò i risultati sul forum.
Perdonami, Alexander_K, ma questo è, per usare un eufemismo, senza senso.
Forum sul trading, sistemi di trading automatico e test di strategie di trading
Il mercato è un sistema dinamico controllato.
Oleg avtomat, 2013.06.12 17:35
In senso stretto, il rumoredovrebbe essere"rosso".
Questo è il rumore intrinseco di qualsiasi sistema dinamico "corretto".
Alzate l'amplificatore al massimo volume senza musica all'ingresso e sentiremo SHHHHHHHH)).
In senso stretto, il rumore non deve essere, ma può essere qualsiasi cosa, incluso "rosso" e "rosa" e "bianco"... e "grigio-marrone-mirtillo" -- qualsiasi cosa.
Lo stesso vale per gli incrementi.
I modelli GARCH con il logaritmo degli incrementi come input consistono di tre parti: un modello di tendenza, un modello di volatilità eun modello di distribuzione incrementale. C'è un'enorme letteratura su queste distribuzioni, la loro influenza sugli algoritmi, le differenze di coppie di valute per tipi di distribuzione e altri.... La questione che solleva è una questione con la barba di 30 anni fa. Il principale strumento matematico nei mercati finanziari è GARCH, di cui ce ne sono molti. Nel thread sull'apprendimento automatico ho dato una selezione di letteratura - mi ci aggrappo di nuovo.
Di gran lunga la più utilizzata è la distribuzione a T smussata. Ma ripeto che un modello completo è composto da tre componenti.
Ci sono pacchetti software off-the-shelf che sono ampiamente utilizzati nel trading reale. I risultati sono disponibili in pubblicazioni pubbliche. Di R, fgarch e rugarch possono essere nominati, ma non sono gli unici.
Caro San SanFomenko.
Se sei Fomenko , che ha gettato le basi e sviluppato gliindicatori di cluster , congratulazioni!
Tuttavia vorrei sottolineare un aspetto importante della decomposizione matematica
Per ottenere una qualsiasi distribuzione di una funzione di prezzo, essa deve essere continua nel tempo
Questa condizione è assiomatica per tutte le funzioni integrali e differenziali
Questa condizione di continuità di una funzione deve essere soddisfatta per qualsiasi funzione che vogliamo differenziare o integrare ulteriormente se vogliamo decomporla per
Purtroppo la natura del forex è tale che a mio parere non può garantire la fluidità e la continuità del prezzo a causa della natura a tick della sua formazione
Quindi penso che qualsiasi distribuzione dei prezzi che crei sarà difettosa o almeno sarà una pseudo distribuzione
Saluti Stefan StoyanovFinalmente arrivano dei commenti professionali!!! Sono molto felice di questo.
Tuttavia, non è usuale tra gli ingegneri ritirarsi di fronte alle difficoltà - vero? La prima cosa da fare è ridurre i risultati a un modello noto. Ripeto - non inventato, ma conosciuto.
1. I risultati che ottengo ora sui tempi di ticchettio mostrano che la distribuzione di probabilità dei tempi di ticchettio non è esponenziale.
2. Cosa ne pensi, se comincio a leggere le citazioni in intervalli di tempo che soddisfano la legge esponenziale, mi aiuterà? Dopo tutto, logicamente, otterrò un processo di Markov, con alcuni pseudo-stati di quotazioni, quando non c'era trading, ma lo stato attuale di Bid e Ask è considerato come tick in arrivo.
Caro San Sanych Fomenko.
Se sei Fomenko , che ha gettato le basi e sviluppato gliindicatori deicluster , congratulazioni
Tuttavia vorrei sottolineare un aspetto importante della decomposizione matematica
Per ottenere una qualsiasi distribuzione di una funzione di prezzo, essa deve essere continua nel tempo
Questa condizione è assiomatica per tutte le funzioni integrali e differenziali
Questa condizione di continuità di una funzione deve essere soddisfatta per qualsiasi funzione che vogliamo differenziare o integrare ulteriormente se vogliamo decomporla per
Purtroppo la natura del forex è tale che a mio parere non può garantire la fluidità e la continuità del prezzo a causa della natura a tick della sua formazione
Quindi penso che qualsiasi distribuzione dei prezzi che crei sarà difettosa o almeno sarà una pseudo distribuzione
Saluti Stefan StoyanovIn questo caso stiamo parlando di un'approssimazione di una distribuzione di probabilità. La mia ricerca mostra che, in prima approssimazione, la distribuzione di probabilità degli incrementi di prezzo è una distribuzione di Student t2 con un coefficiente di scala diverso per le diverse coppie di valute e non uguale alla deviazione standard. Penso che questa sia un'informazione molto importante, resta solo da capire come applicare questa conoscenza.
Tutti - ha eseguito 2 processi di lettura dei tick in parallelo per EURJPY.
1. per tempo reale del loro arrivo.
2. a intervalli, soggetti alla legge di distribuzione esponenziale.
Vediamo se ci saranno risultati interessanti.
Congratulazioni ai fan della teoria della probabilità!
Infatti, se si leggono i tick non in base al loro tempo reale di arrivo, ma a intervalli distribuiti secondo la legge esponenziale, allora il processo di prezzo diventa markoviano. E la distribuzione degli incrementi presi modulo da esso non è chiara, diventa geometrica con p=0,5.
Non è ancora chiaro come applicare queste conoscenze nella pratica, ma è ovvio che siamo sulla strada giusta.