Distribuzione degli incrementi di prezzo - pagina 14

 

La natura frattale della distribuzione del rischio su tutti i timeframe è proprio il punto. Lo stesso creatore dei frattali e molti altri ne hanno scritto.

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

La cosa divertente è che originariamente ho scritto questa pagina e avevo un link al mio sito che non esiste più :)) Ma Almazov è entrato e ha riscritto tutto per sé, è divertente :))

Originariamente l'ho fatto perché era ben posizionato nei motori di ricerca, e c'erano link diretti al sito. Sto ridendo :)

A proposito, @Alexander_K, forse la risposta in parte e sta nella funzione B-M, forse anche per lei, fare statistiche? :)
 
Alexander_K:

Non è stato un compito facile. Dobbiamo trovare un parametro statistico invariante, che non cambierebbe all'aumentare/diminuire del volume di campionamento dei dati di tick. Questo parametro è risultato essere coefficiente di skew non parametrico (skew non parametrico). Forse ce ne sono altri, ma questo è sufficiente per provarlo.

Nei calcoli è stato utilizzato un buffer dinamico di dati a tick di tipo FIFO. EURJPY è stato analizzato sul set di dati generale di 1.500.000 quotazioni, cioè sono stati analizzati 1.500.000 campioni sequenziali con 1 differenza di quotazione. Abbiamo ricevuto i seguenti risultati per il valore medio di skew preso modulo per diversi volumi di campioni.

s(10.000) =
0.185807626294058
s(11.000) =

0.186043748375457

s(12.000) =

0.18560474492056

s(13.000) =

0.184953481402386

s(14.000) =

0,184985234902438 ecc.

In parole povere - per qualsiasi dimensione del campione di dati di tick, il coefficiente di asimmetria non parametrico rimane costante.

La conclusione è la seguente: infatti, i TF piccoli mostrano gli stessi processi di quelli grandi, e un sistema di trading che opera su un TF opererà sull'altro e viceversa.

Ma ciò che è interessante è che otteniamo una cosa abbastanza mistica - si scopre che qualche distribuzione con una strana media (sottolineo - media) coefficiente nonparametrico di skewness = 0,185 (modulo) "cammina" in Forex. Personalmente non conosco una tale distribuzione... Forse qualcuno può aiutarmi a determinarlo?

Cioè in modo semplice - in diversi momenti del tempo questa distribuzione è come se fosse "nata", "formata" e "morta", e il processo ricomincia da capo. In diversi punti nel tempo questa distribuzione ha diversi skew, ma in media questa distribuzione è skewed con coefficiente = 0,185 ed è invariante.

Finché non capisco che tipo di distribuzione è nella sua forma media - non ha senso esplorarla ulteriormente...

Con rispetto,

Alexander.

Ci sono 4 domande e una risposta. Le domande sono:

1. "dynamic FIFO type tick data buffer" - questa è la seconda volta nei tuoi messaggi, penso sia il momento di chiarire. Ho capito bene che in origine avete usato il termine contabile "first come, first go" del metodo di trattamento delle pile di documenti, che con l'apparizione dei PC e l'organizzazione in pila dei dati è diventato applicabile all'area di memoria "pila", dove le funzioni che lavorano con questa memoria ciascuna separatamente non hanno informazioni su ciò che sta sopra e sotto l'area di memoria accessibile a questa funzione nella pila?

Se sì, perché? Tutti qui conoscono la nozione di media mobile, e la sequenza di gestione dei corsi in essa è inequivocabile per tutti. E allo stesso tempo, tutti sanno che non si tratta di una pila ma di una serie in cui tutti i tassi sono noti - una matrice che permette di elaborare non solo gli elementi estremi. Forse la terminologia contabile dovrebbe essere rimossa per motivi di chiarezza? Onestamente, dopo il campionamento da serie temporali "con tempo distribuito esponenzialmente", ho dei dubbi se ho capito bene che i dati sono stati elaborati utilizzando il campionamento a scorrimento di 10, 11...14 mila elementi in fila nel tempo.

2. sulla "popolazione generale di 1.500.000" - dopo tutto avete già scritto che questo è un campione di circa un mese, perché ingannare la gente? Wiki:

Popolazione generale (dal latinogeneris- generale, generico) (nella terminologia inglese - popolazione) - la totalità di tutti gli oggetti (unità), in relazione ai quali si suppone di trarre conclusioni nello studio di compiti specifici.

Conclusioni che si traggono subito per il Forex...

3. "Nonparametric skew" - ho capito bene che stai dicendo che questo parametro =0,185 modulo? Traduzione da google:"skew non parametrico". Il tuo titolo è "coefficiente di skewness non parametrico". Non ho potuto trovare entrambe le versioni russe su google, e dato che non sono sicuro della corrispondenza, ho preso la formula da https://en.wikipedia.org/wiki/Nonparametric_skew. È il rapporto (mediana - media)/(deviazione standard) - ho indovinato di cosa stavi parlando?

4. Non riesco a capire come un indicatore che ha valori positivi e negativi, oltre a "distribuzioni che in diversi punti nel tempo sembrano "nascere", "formarsi" e "morire" e il processo ricomincia", abbia un valore modulo medio, oltre ad essere "invariante". Cosa significa questo? Può fornire un grafico o altro materiale illustrativo?


Come scusa per le mie domande fastidiose, offro una risposta alla tua domanda sulla distribuzione che cammina sul forex "c'è qualche 1 distribuzione che "cammina" sul forex con una strana media (sottolineo - media) non parametrica rapporto di pendenza = 0,185 (modulo)".

La prima cosa che mi viene in mente è che il valore risultante di 0,185 è una delle impostazioni (parametri) degli algoritmi di filtraggio della società forex da cui hai ottenuto i dati grezzi, nel mese a cui si applica. Estremamente brevemente, in quanto presento uno dei possibili schemi (relativamente giusto e breve) con cui vengono generate le quotazioni in questa azienda:

- Le banche vendono istantanee dell'ultimo reale (non gioco d'azzardo, nessun obbligo di "chiudere la transazione aperta indietro") fatto in loro senza specificare il volume delle transazioni ad agenzie come Reuters, Bloomberg;

- la vostra azienda compra queste istantanee dalle agenzie;

- l'azienda fa la media dei prezzi delle ultime transazioni per spazio (per valore dei tassi) e per tempo, diffonde la stima dello spread risultante alle sue necessità (o addirittura la sposta, se ha spostato lo spread su una commissione) e te la invia nel terminale. Ogni azienda ha il proprio know-how nella configurazione di questi algoritmi, e inoltre, ogni concessionario dell'azienda ha l'autorità individuale di configurare questi algoritmi secondo l'elenco delle coppie di valute di cui è responsabile.


P.S. Sì, di solito anche per ogni tipo di conto reale la compagnia stabilisce un livello di spread diverso, e lo informa sul suo sito. Naturalmente, secondo alcuni algoritmi che impostano anche i parametri. Quindi, analizzando i tick non analizziamo il Forex, ma le proprietà degli algoritmi di generazione delle quotazioni della data società di brokeraggio per la data coppia sul tipo di conto specificato nel periodo di tempo selezionato. E qui possiamo rilevare molti miracoli. Per esempio, servire quotazioni arruffate (grossomodo, non filtrate) o anche volutamente violate (per esempio, per "sovraregolamentazione") su conti demo come un modo per attirare i clienti verso conti reali. O tali segni di "giovinezza" di un'azienda quando permette un sacco di arbitraggio (che probabilmente hai notato quando parlavi di 7 sigma outliers) già su conti reali.
 
Vladimir:

Ci sono quattro domande e una risposta. Domande:

1. "dynamic FIFO type tick data buffer" - questa è la seconda volta nei tuoi post, penso sia il momento di chiarire. Ho capito bene che in origine avete usato il termine contabile "first come, first go" del metodo di trattamento delle pile di documenti, che con l'apparizione dei PC e l'organizzazione in pile dei dati è diventato applicabile all'area di memoria "stack", dove le funzioni che lavorano con questa memoria ognuna separatamente non hanno informazioni su ciò che sta sopra e sotto l'area di memoria accessibile a questa funzione nello stack?

Se sì, perché? Tutti qui conoscono la nozione di media mobile, e la sequenza di gestione dei corsi in essa è inequivocabile per tutti. E allo stesso tempo, tutti sanno che non si tratta di una pila ma di una serie in cui tutti i tassi sono noti - una matrice che permette di elaborare non solo gli elementi estremi. Forse la terminologia contabile dovrebbe essere rimossa per motivi di chiarezza? Onestamente, dopo il campionamento da serie temporali "con tempo distribuito esponenzialmente", ho dei dubbi se ho capito bene che i dati sono stati elaborati utilizzando il campionamento a scorrimento di 10, 11...14 mila elementi in fila nel tempo.

2. sulla "popolazione generale di 1.500.000" - dopo tutto avete già scritto che questo è un campione di circa un mese, perché ingannare la gente? Wiki:

Popolazione generale (dal latinogeneris- generale, generico) (nella terminologia inglese - popolazione) - la totalità di tutti gli oggetti (unità), in relazione ai quali si presume di trarre conclusioni nello studio di compiti specifici.

Conclusioni che si traggono subito per il Forex...

3. "Nonparametric skew" - ho capito bene che stai dicendo che questo parametro =0,185 modulo? Traduzione da google:"skew non parametrico". Il tuo titolo è "coefficiente di skewness non parametrico". Non ho potuto trovare entrambe le versioni russe su google, e dato che non sono sicuro della corrispondenza, ho preso la formula da https://en.wikipedia.org/wiki/Nonparametric_skew. È il rapporto (mediana - media)/(deviazione standard) - ho indovinato di cosa stavi parlando?

4. Non riesco a capire come l'indice che ha valori positivi e negativi, inoltre "distribuzione che in diversi momenti del tempo come se "nasce", "si forma" e "muore" e il processo ricomincia", abbia un valore medio modulo, inoltre "invariante". Cosa significa questo? Può fornire un grafico o altro materiale illustrativo?



Buongiorno a tutti!

Risposte:

1. Il sistema Vissim ha un blocco buffer. Funziona secondo il principio FIFO - "first in, first out". Cioè quando ricevo i dati dei tick in modo sequenziale, sto digitando un array di una certa dimensione - diciamo 10.000. Poi arriva una nuova zecca e prende il posto della prima zecca su 10.000 e così via. Ho analizzato più di 1.000.000 di diversi array consecutivi con una differenza di 1 tick. Una statistica gigantesca e può essere creduta, altrimenti "la statistica non è una scienza" e non sono d'accordo con tale affermazione.

2. Naturalmente, per il forex, la popolazione generale è infinita. Ma in questo caso ho applicato questo termine perché non ne ho trovato uno migliore. Dopo tutto, il mio volume di campione è 10.000, 11.000 ecc., e ho preso 1.500.000 e l'ho chiamato GS :)))))).

3. Sì, è esattamente quello che è.

4. Nessun grafico - gli array sono generati dinamicamente e sono di dimensioni gigantesche - ho salvato solo i risultati. In pratica, chi è interessato può ripetere i miei esperimenti in VisSim o MathLab (non sono sicuro in questo sistema, dato che non ci ho lavorato).

 

Ecco cosa pensavo.

Se l'affermazione che lo skew non parametrico per la distribuzione Forex è invariante ed è uguale a +-0,185 è vera, può significare (senza misticismo:)))) solo una cosa.

Si noti che per una distribuzione normale, la sua metà (la cosiddettadistribuzione seminormale) ha uno skew non parametrico = 0,36279.

In questo caso abbiamo in media una specie didistribuzione Half-unknow che ha skew non parametrico=0,185, e se la guardiamo da entrambi i lati, vedremo una distribuzione simmetrica di tipo normale.

Ho paura di suggerire che in media abbiamo solo a che fare con la mia distribuzione t2 non standardizzata "preferita", la distribuzione di Student. Formata a livello di incrementi, non scompare, si trasforma in dinamica, ma quando è mediata, appare più o meno chiaramente.

In realtà questo conferma la mia ipotesi che la distribuzione di probabilità del prezzo nel mercato Forex è una sovrapposizione ("mix") di distribuzioni t2 non standardizzate.

Ora dobbiamo solo imparare a "vedere" questa distribuzione nella dinamica e il problema è risolto.

Come vederlo? Rimango della mia opinione - facendo la media di alcuni parametri tenendo conto dei quantili di questa distribuzione.

Half-normal distribution - Wikipedia
Half-normal distribution - Wikipedia
  • en.wikipedia.org
Half-normal distribution Parameters Support PDF CDF Quantile Mean Median Mode Variance Entropy Let follow an ordinary normal distribution, , then follows a half-normal distribution. Thus, the half-normal distribution is a fold at the mean of an ordinary normal distribution with mean zero. where E [ Y ] = μ = σ 2 π...
 
Maxim Dmitrievsky:

La natura frattale della distribuzione del rischio su tutti i timeframe è proprio il punto. Lo stesso creatore dei frattali e molti altri ne hanno scritto.

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

La cosa divertente è che originariamente ho scritto questa pagina e avevo un link al mio sito che non esiste più :)) Ma Almazov è entrato e ha riscritto tutto per sé, è divertente :))

Inizialmente l'avevo perché era ben posizionato nei motori di ricerca e aveva link diretti al sito. Sto ridendo :)

A proposito, @Alexander_K, forse la risposta in parte e sta nella funzione B-M, forse anche per lei, fare statistiche? :)

Buon giorno, Maxim! Il mio rispetto speciale a te, perché senza i tuoi primi commenti, che mi hanno portato a impegnarmi seriamente nella ricerca, questo tema non sarebbe stato possibile.

 
La prima opzione fu venduta intorno al 1690. Terver e le statistiche vanno ancora più indietro nel tempo. Pensi davvero che tutto questo non sia una perdita di tempo? Che sei più intelligente e più furbo almeno di Cardano?
 
nahdi:
La prima opzione fu venduta intorno al 1690. Terver e statistiche vanno ancora più indietro nel tempo. Pensi davvero che tutto questo non sia una perdita di tempo? Che sei più intelligente e più furbo almeno di Cardano?

No. Anche se non sono il più istruito e il più esperto, sono lontano dal pensare che tutto sia già chiaro e comprensibile. Sono persino sorpreso dai risultati e vorrei che qualcuno li verificasse in modo indipendente basandosi solo sulla sua esperienza e conoscenza.

 
Alexander_K:

No. Anche se non sono il più istruito e il più esperto, sono lontano dal pensare che tutto sia già chiaro e comprensibile. Sono persino sorpreso dai risultati e vorrei che qualcuno li verificasse in modo indipendente sulla base della propria esperienza e conoscenza.

Quello che volevo dire è che troppe persone hanno battuto le probabilità per anni e stanno ancora battendo le probabilità - tutto è già stato calcolato prima di noi!!! Non per sminuire in alcun modo i suoi meriti. Un'altra cosa è che per capirlo da soli bisogna fare tutta questa fatica. L'importante è che non ci voglia più tempo di quello che vi è stato dato. Buona fortuna in questa nobile azione!
 

Inoltre - penso che questo argomento dovrebbe essere pubblicato sui forum di fisica e matematica. Tuttavia - perché dovrebbe, se io comunico con queste persone ogni giorno e loro semplicemente non sono interessate a questo argomento. Si considera che questo non è un argomento serio, esclusivamente per i giovani e non c'è niente da perderci tempo. Io, invece, ci sono entrato solo per curiosità.

 
Alexander_K:

Inoltre - penso che questo argomento dovrebbe essere pubblicato sui forum di fisica e matematica. Tuttavia - perché dovrebbe, se io comunico con queste persone ogni giorno e loro semplicemente non sono interessate a questo argomento. Si considera che questo non è un argomento serio, esclusivamente per i giovani e non c'è niente da perderci tempo. Ci sono entrato solo per curiosità.

In realtà questo è esattamente quello che volevo chiedere - perché un fisico esperto, uno statistico (o qualsiasi altra cosa tu sia) dovrebbe essere interessato a questo argomento? Non è meglio che i finanzieri si occupino delle finanze? Ognuno dovrebbe farsi gli affari suoi. E se non ce n'è, viene da chiedersi.

O il fisico è una vocazione, come diceva il signor Medvedev... Se vuoi soldi, mettiti in affari. Se vuoi perdere soldi, entra nei mercati finanziari...

Motivazione: