Distribuzione degli incrementi di prezzo - pagina 12
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Matlab ha unpacchetto Simulink simile.La convenienza sta nel collegamento con Matlab stesso.
Alexander, una domanda metodologica: perché prendere le zecche? C'è molto rumore lì. Vale la pena prendere prezzi vicini, imho. O più precisamente i rendimenti dei prezzi vicini.Per quanto riguarda la mia analisi, solo il cosiddetto "gap" può essere considerato come "rumore". Considero il resto dei dati affidabili e ben all'interno di un intervallo di tolleranza (fiducia) per il test t2 della distribuzione di Student.
Matlab ha unpacchetto Simulink simile.La comodità sta nel collegamento a Matlab stesso.
Possiamo calcolare la mediana(20000), cioè la mediana di un campione di 20000 valori, in Matlab?
Sì. In effetti, ci sono solo limitazioni hardware...
Ecco, per esempio, un campione di numeri pseudocasuali di tipo doppio con dimensione 2e6, dove i valori sono da 1 a 10k. L'ultimo elemento del campione è 9439. Il valore mediano è 5003.
Sì. In effetti, ci sono solo limitazioni hardware...
Per esempio, ecco un campione di numeri pseudorandom di tipo doppio con dimensione 2e6, dove i valori sono da 1 a 10k. L'ultimo elemento del campione è 9439. Il valore mediano è 5003.
VisSim, purtroppo, ha un limite di dimensione del campione = 16384. Ma funziona benissimo con dati dinamici ottenuti sia da DDE che da altre fonti di dati. E la potenza matematica delle funzioni non può essere paragonata a quella di MQL.
Questa non è una pubblicità! Ma per l'analisi statistica, e anche nella dinamica, non ho visto un sistema migliore.
Matlab ha unpacchetto Simulink simile.La comodità sta nel collegamento con Matlab stesso.
Alexander, questione metodologica: perché prendere le zecche? C'è molto rumore lì. È meglio prendere prezzi vicini, imho. O più precisamente, i rendimenti dei prezzi di chiusura.Denis, perdonami per aver detto prima che tutte le zecche dovrebbero essere prese in considerazione. Avevo fretta. Ho preso una coppia CHFJPY abbastanza difficile. Non posso usare la distribuzione Tudent per i suoi incrementi, ma questo è tutto.
Ho deciso di prendere il valore medio tra due tick in arrivo - ed eccolo (vedi file allegati)
Conclusione: apparentemente i DC anche con gli account NDD/ECN riescono a fornire non tutti i dati, o li distorcono in qualche modo, e sì - abbiamo bisogno di applicare semplici filtri per l'elaborazione dei dati (aumentare ulteriormente il campione per la media non ha avuto effetto, quindi basta prendere la media tra 2 valori in arrivo).
2. La distribuzione di probabilità degli incrementi di prezzo (rendimenti) nel flusso di quotazioni in tick è discreta, descritta asintoticamente dalla distribuzione di Student con 2 gradi di libertà e la funzione quantileQ(p) = 2*s*(p-1/2)*sqrt(2/a), dove a=4*p*(1-p), s è la deviazione standard non parametrica.
La distribuzione di Student con 2 gradi di libertà ha una varianza infinita.
In alcune istituzioni il trader sarà immediatamente rimproverato dai risk manager per aver fatto trading con rischi superiori al limite, mentre secondo le ipotesi della vostra ipotesi i rischi sono infiniti. Quindi sorge una domanda logica: perché queste istituzioni hanno bisogno di trader se non sono autorizzate a commerciare?
La quantità di margine richiesta per i futures è anche legata ai rischi e ha valori finiti.
Ahimè, la sua ipotesi è falsa.
Una distribuzione di Student con 2 gradi di libertà ha una varianza infinita.
In alcune istituzioni un trader sarà immediatamente licenziato dai risk manager per aver fatto trading oltre il limite di rischio, mentre nelle ipotesi della tua ipotesi i rischi sono infiniti. Quindi sorge una domanda logica: perché queste istituzioni hanno bisogno di trader se non sono autorizzate a commerciare?
La quantità di margine richiesta per i futures è anche legata ai rischi e ha valori finiti.
Ahimè, la vostra ipotesi non è vera.
Sì, lo è. Basta applicare misure non parametriche di varianza, aspettativa e asimmetria.
Corrisponde. Basta applicare misure non parametriche di varianza, aspettativa e asimmetria.
Per favore, seguite la vostra teoria fino in fondo o accettate che sia sbagliata. Dal momento che lei sostiene che il processo obbedisce alla distribuzione di Student con 2 gradi di libertà - allora anche teoricamente non c'è varianza finita, e con metodi non parametrici su un tale processo si otterrà spazzatura, che non ha alcuna relazione con la realtà.
Per favore, seguite la vostra teoria fino in fondo o accettate che sia sbagliata. Dal momento che lei sostiene che il processo obbedisce a una distribuzione di Student con 2 gradi di libertà - allora anche teoricamente non c'è varianza finita, e con metodi non parametrici su un tale processo si otterrà spazzatura, che non ha alcuna relazione con la realtà.
Si prega di leggere la letteratura http://www.mathnet.ru/php/archive.phtml?wshow=paper&jrnid=znsl&paperid=1692&option_lang=rus e di approfondire la letteratura utilizzata, compresa quella in lingua inglese.
Stiamo parlando della distribuzione t2 come rappresentante della famiglia di distribuzioni con un fattore di scala al posto della deviazione standard. Questo coefficiente di scala è un parametro non parametrico e non viene calcolato nemmeno come metà dell'intervallo interquartile, ma un po' più complicato.
Ma, ripeto - per me ora è importante ottenere risultati pratici, non una prova diretta delle mie ipotesi.
Sto lavorando molto duramente al momento - presenterò presto i risultati della modellazione del processo con punti di entrata/uscita su dati storici sul forum. Questo sarà seguito dal test del modello su un conto demo e poi su un conto reale.
Allora perché sto scrivendo risultati intermedi? Solo per le persone da leggere, specialmente i giovani - l'argomento è abbastanza interessante :)))
Quindi, formulo ipotesi di base sui processi nel mercato Forex, che possono essere considerati provati empiricamente e sperimentalmente (infatti, la persona che dimostra queste ipotesi in forma analitica, può facilmente andare al Comitato Nobel per un premio :))))
1. Il processo di formazione dei prezzi Ask e Bid non è markoviano.
In pratica - tutti gli Expert Advisor, gli indicatori e i consulenti che non considerano l'analisi dei dati storici (come le Bande di Bollinger, la Trasformata Veloce di Fourier, etc.) non possono essere considerati dalla parola "affatto".
2. La distribuzione di probabilità degli incrementi di prezzo (rendimenti) nel flusso di quotazioni in tick è un discreto, descritto asintoticamente dalla distribuzione di Student con 2 gradi di libertà e la funzione quantileQ(p) = 2*s*(p-1/2)*sqrt(2/a), dove a=4*p*(1-p), s - deviazione standard non parametrica.
In pratica -tutti gli EA, indicatori e consulenti che usano la distribuzione normale gaussiana nei loro calcoli (così come altre distribuzioni classiche), la regola dei "3 sigma" ecc.
3. Ladistribuzione diprobabilità del prezzo Ask o Bid è una sovrapposizione della distribuzione di Student con 2 gradi di libertà.
In pratica, è un bel compito estrarre distribuzioni specifiche dalla sovrapposizione.
In realtà, basandosi sull'analisi dei dati storici dei tick, o semplicemente facendo la media dei parametri statistici a certe dimensioni del campione, viene fatta una conclusione sul valore attuale del prezzo che supera certe condizioni storiche limite. Solo dopo, si analizzano i parametri della distribuzione attuale - dispersione, asimmetria, rapporti di asimmetria, ecc. per scoprire se una nuova distribuzione di Student è iniziata o è già finita. Nel primo caso - l'affare è fatto seguendo la tendenza, nel secondo - contro la tendenza.
Sinceramente,
Alessandro_K
Ti suggerisco di nuovo di commentare gli incrementi di tick nella finestra di revisione del mercato (USDJPY) e nella finestra di apertura del trade (EURUSD) mostrati nell'immagine dei tick appena presi. Ora dal punto di vista delle tre ipotesi citate sopra. Il conto è reale.
Non volete analizzare immediatamente gruppi di cambiamenti consecutivi di un punto avanti e indietro? Qual è la loro funzione quantile?