Distribuzione degli incrementi di prezzo - pagina 5
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Credo che prendere degli incrementi nudi e lavorare con essi non sia molto efficiente. I gradienti dovrebbero essere legati a qualche contesto (filtro, eventi, condizioni). Cioè sarebbe più corretto differenziare (dividere) la serie temporale in componenti ed elaborarle separatamente l'una dall'altra. Tali caratteristiche possono essere:
Penso che siano gli incrementi netti che dovrebbero essere presi. Sono loro che permettono di vedere il quadro presentato nel file allegato di distribuzioni (vedi post sopra sull'argomento). non dimenticare che c'è un campione di dati per circa un mese (più di un milione di citazioni)
Ecco cos'altro penso. I modelli GARCH sono certamente buoni, ma sono solo ipotesi. Non c'è una giustificazione matematica rigorosa.
Una giustificazione rigorosa apparirà solo quando qualcuno dirà: "La distribuzione di una media ponderata a campione mobile o qualsiasi altra stima di aspettativa e varianza del processo per cui la distribuzione degli incrementi è una distribuzione t2 è anche una distribuzione t2 (o qualche altra)". Naturalmente, con un riferimento alla letteratura.
Sarebbe un vero passo avanti nella comprensione del processo.
Continuo ad aspettare una tale persona - deve essercene una :))))))
Sì, scusatemi per il file Excel "troncato" precedentemente allegato (salvando in formato Excel 97-2003, la maggior parte dei dati è andata persa)
Ora allego il file "reale" EURUSD_Ask.
Comunque, non cambia l'essenza della questione - tutto ciò che è stato descritto sopra è vero e abbastanza interessante, ma, ahimè, non dà la comprensione della distribuzione generale di probabilità del prezzo, e quindi nessuna comprensione del corso del processo che è un must se si vuole avere successo in qualsiasi business.
Beh, questa è la mia opinione strettamente personale, da vecchio ^))) - sarò felice di sbagliarmi.
Con rispetto,
Alessandro_K
Non ho ancora aspettato che qualcuno mi dia un analogo del TPT di Lyapunov per l'allocazione dei prezzi dei tassi di cambio:)))
Considero l'argomento chiuso.
Conclusioni:
Il processo di formazione dei tassi di cambio come risultato del trading è un processo non markoviano (il cosiddetto "processo di memoria"), dove il prezzo attuale e quello precedente sono correlati da una distribuzione t di Student con 2 gradi di libertà.
Sì... È estremamente difficile affrontare una tale bestia. Tanto di cappello ai commercianti che lavorano in profitto - è solo un'arte.
E cosa dovrebbero fare dei semplici fisici-matematici come me? Cercherò di gestirlo con la solita media di tutto e di tutti - dispersioni, curtosi, asimmetrie, ecc. ecc. su dimensioni significative del campione come facevano gli ingegneri sovietici quando cercavano di guidare i processi all'interno di alcuni frame.
Infine, espongo le cronologie delle zecche con cui ho lavorato. Ognuno di essi contiene oltre un milione di quotazioni raccolte consecutivamente senza glitch o omissioni dal conto demo di NDD.
CADJPY
Buona fortuna!
Saluti,
Alessandro_K