Dalla teoria alla pratica - pagina 117
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L'età conta SOLO nelle interazioni faccia a faccia, altrimenti l'età è irrilevante - SOLO l'essenza.
Tutto quello che state cercando di esporre qui in modo ingenuo è già stato sviluppato, utilizzato e c'è una generalizzazione della pratica. Ed è tutto estremamente ben sviluppato.
1. La vostra contabilità per la densità di probabilità - oggi è un chip chiamato Realized GARCH
2. La vostra considerazione sul tipo di distribuzione - la distribuzione t - è provato che tra un certo numero di distribuzioni asimmetriche, la distribuzione t è la più adatta
3. Il suo interesse nel modellare la memoria lunga è una parte necessaria del modello. E ci sono prove che ha senso preoccuparsene se l'indice Hurst differisce da 0,5 di almeno il 10%: meno di 0,45 - laterale, più di 0,55 - modello di tendenza.
Ci sono problemi con la dimensione della finestra, ma con loro difficoltà puramente tecniche: le vostre 12000 osservazioni - puramente tecniche difficili da mantenere dinamicamente.
Prendilo, leggi.... Senza tener conto della fisica e dell'età.
Grazie, SanSanych Fomenko, per questa informazione sull'indice Hurst. Si è rivelata una cosa interessante, questo indice, ed è anche saldamente connesso con i metodi Aleksander_K2, per illustrazione do un'immagine dall'articolo allegato "Kirillov D.S., Korob O.V., Mitin N.A., Orlov Yu.N., Pleshakov R.V. Distribuzioni di indice Hurst di serie temporali marcate non stazionarie // Preprints of IPM named after M.V. Keldysh. 2013. № 11. 16 с. URL: http://library.keldysh.ru/preprint.asp?id=2013-11".
Come non ricordare qui il solito logos dell'istogramma di Alexander di Olimpiadi-80. Come mi sembra, molto nell'articolo risulta essere vicino a ciò che Alexander evidenzia come le tappe, o punti principali del suo lavoro. Ecco alcuni estratti:
Per quanto riguarda il flusso di eventi, ha una chiara periodicità giornaliera. L'intensità media ponderata dei minuti w(m),
definito dalla formula (18), è mostrato in Fig. 3. Questo profilo è in realtà un parametro di flusso (m,1) durante un'unità di aggregazione (1 min).
Per l'esempio in esame, il numero di zecche al giorno varia da 38k a 93k, con un valore medio giornaliero di circa 70k. Dal precedente
L'analisi segue quindi che un tipico intervallo di tempo, in cui una serie di tick si comporta in modo quasi stazionario, è di circa 1,5 giorni.
Così in meno di un giorno possiamo costruire sistemi di trading utilizzando indicatori non stazionari, e in più di
due giorni il campione conterrà dati eterogenei che porteranno a una grande percentuale di inferenze statistiche errate.
...
Per quanto riguarda la determinazione dell'indice Hurst come coefficiente nella relazione di regressione (7), in generale non è molto alta
per una finestra di piccola lunghezza N e aumenta con il suo aumento. Per una finestra di 10 mila ticks la determinazione media è 0,35, ma per una finestra di 100 mila ticks è
diventa uguale a 0,85. La distribuzione dei valori di determinazione è unimodale, ma non normale, e ha una forma più simile alla distribuzione gamma.
Da parte mia, mi ha aiutato molto guardare l'indice Hearst nell'articolo come misura del grado:
Per ogni serie temporale, il suo indice Hurst può essere calcolato come il coefficiente di regressione del logaritmo della varianza cumulativa normalizzata su
il logaritmo della lunghezza del campione.La determinazione di tale regressione mostrerà con quale precisione il processo in studio può essere approssimato dal processo di Hurst.
L'interpretazione tradizionale dell'esponente H di Hurst è che l'intervallo cumulativo cresce più velocemente sopra il valore H = 0,5 che per
una passeggiata casuale, vale a dire che è più probabile che la serie mantenga il suo andamento mutevole nel corso del campione della lunghezza per il quale l'indice è stato calcolato
e se H < 0,5 allora è più probabile che la tendenza si inverta. La cifra di Hearst è quindi spesso usata nelle analisi dei mercati finanziari
Perciò l'indice Hurst è spesso usato nell'analisi dei mercati finanziari per stimare la durata del trend o per stimare la lunghezza del campione per cui le medie mobili dovrebbero essere calcolate [3-4].
Nelle mie ricerche (per esempio https://www.mql5.com/ru/forum/221552/page73#comment_6203173) la legge della radice quadrata è spesso applicata, e non sono ancora riuscito a spiegare così ampiamente la sua applicabilità, le congetture dilettantistiche https://www.mql5.com/ru/forum/221552/page77#comment_6208896 possono essere trascurate. Ora, conoscendo il ruolo dell'esponente 0,5 nel forex, posso dare una giustificazione del perché la legge della radice quadrata è così spesso vera. Vi ricordo che è la proporzionalità della caratteristica di oscillazione alla radice quadrata dell'intervallo di tempo.
Il nostro forex al dettaglio non influisce in alcun modo sul reale mercato interbancario dei cambi. Tra le ragioni che portano a questa conclusione, è sufficiente sottolinearne una - non esiste una cosa come un "trade chiuso" nel forex reale. Il forex al dettaglio è puramente speculativo e non c'è offerta di valuta su di esso. Pertanto, attua le proprie leggi per le proprie esigenze. Indirettamente hrenfx(getch) ha scritto su questo, dicendo come si potrebbe citare per vincere (dai clienti). Come sappiamo, ci sono già decine o centinaia di migliaia di EAs, una parte dei quali vince sul piatto, l'altra sulle tendenze. Per evitare che entrambi vincano, l'alternanza di trend e flat viene mantenuta automaticamente sul Forex al dettaglio, cioè l'indice Hurst varia di circa 0,5. La legge della radice quadrata viene così mantenuta.
Vladimirè tornato!!! Sono follemente felice per questo evento! Vi saluto nel nuovo anno e vi consiglio anche di leggere Shelepins (vedi file allegato). In questi articoli il vecchio Shelepin ha descritto in modo assolutamente chiaro e comprensibile il mataparato dei processi non markoviani, mentre il giovane Shelepin, non capendo di cosa scrive papà, ha messo degli stupidi numeri di Fibonacci al posto della funzione quantile e la cosa finisce lì.
Per quanto riguarda la determinazione della cifra di Hurst come coefficiente nella relazione di regressione (7), in generale risulta essere non molto alta
per una piccola finestra di lunghezza N e aumenta con il suo aumento. Per una finestra di 10 mila ticks la determinazione media è 0,35, ma per una finestra di 100 mila ticks è
diventa uguale a 0,85.
Dal tuo esempio sembra che Hearst sia stato prima misurato lateralmente e poi la finestra è stata allargata e c'è stata una tendenza.
E allora?
Il punto è che qualsiasi analisi (TA, statistica o qualsiasi altra cosa) è una stronzata, è come una moneta: croce da un lato, ma quando la capovolgi, è vuota. e dove andare con quella moneta?
Da alcuni anni sto spingendo un'idea apparentemente ovvia sulla forma: l'analisi è interessante solo se possiamo fare previsioni da essa, se l'analisi ha potere predittivo, se i modelli che vengono identificati possono essere estrapolati nel futuro.
Hirst ha poteri predittivi? Non lo so, ma so che i modelli basati sui modelli ARFIMA che permettono la differenziazione frazionata delle serie temporali (Hurst) non funzionano. Tale prova circostanziale che Hurst non ha capacità predittiva.
Una moneta deve avere due lati: croce (analisi) e testa (previsione). Solo allora ha valore.
Dal tuo esempio sembra che Hearst sia stato prima misurato lateralmente e poi la finestra è stata allargata e c'è stata una tendenza.
E allora?
Il punto è che qualsiasi analisi (TA, statistica o qualsiasi altra cosa) è una stronzata, è come una moneta: croce da un lato, ma quando la giri è vuota. e dove andiamo con quella moneta?
Per anni ho spinto un'idea apparentemente ovvia sulla forma: l'analisi è interessante solo se possiamo fare previsioni da essa, se l'analisi ha potere predittivo, se i modelli che sono identificati possono essere estrapolati nel futuro.
Hirst ha poteri predittivi? Non lo so, ma so che i modelli basati sui modelli ARFIMA che permettono la differenziazione frazionata delle serie temporali (Hurst) non funzionano. Tale prova circostanziale che Hurst non ha capacità predittiva.
Una moneta deve avere due lati: croce (analisi) e testa (previsione). Solo allora ha valore.
Non ho separato abbastanza accuratamente le mie parole dalla parte citata, mi dispiace. L'esempio non è mio, è tratto da un articolo.
Ma "dove con una tale moneta", spero di scoprirlo dai risultati che ottiene Alexander.
Non ho separato abbastanza accuratamente le mie parole dalla parte citata, mi dispiace. L'esempio non è mio, viene dall'articolo.
E questo è "dove andare con quella moneta", spero di scoprirlo dai risultati che ottiene Alexander.
Non importa se l'hai separato o no - stavo solo esponendo i miei pensieri.
Perché pensate che i risultati ottenuti qui possano essere la prova di qualcosa?
Questo è il problema!
Inoltre, la prova del futuro non è nel tester, non è nella demo o nel reale - tutti questi risultati dicono: è così che è stato. E da questo "era" non segue affatto il futuro, e questo futuro si basa solo sulla fede e sulla speranza: il futuro sarà uguale al passato. E su quale base?
Se, per qualsiasi motivo, non usiamo la conoscenza (molto ampia) disponibile, allora la prima domanda in relazione alla nostra idea preferita è: questa idea ha un potere predittivo? Se è così, perché?
Perché pensate che i risultati ottenuti qui possano essere la prova di qualcosa?
Questo è il problema!
Ho detto "dove andare con quella moneta", per qualche motivo sei stato tu che hai iniziato a preoccuparti delle prove. Di qualsiasi cosa.
Se è la prova che volete veramente, sono d'accordo con voi - è davvero un problema. Ecco perché non mi occupo di prove. Ho abbastanza verifiche sulle storie. Naturalmente, con i miei mezzi adeguati. Non sto cercando altre prove. È bene che ci sia almeno una spiegazione sensata per i modelli osservati.
...Questo è l'intero problema!
Inoltre, le prove del futuro non sono nel tester, non sono nella demo o nel reale - tutti questi risultati dicono: è così che è stato. E da questo "era" non segue affatto il futuro, e questo futuro si basa solo sulla fede e sulla speranza: il futuro sarà uguale al passato. E su quale base?
Se, per qualsiasi motivo, non usiamo la conoscenza (molto ampia) disponibile, allora la prima domanda in relazione alla nostra idea preferita è: questa idea ha un potere predittivo? Se è così, perché?
Sono assolutamente d'accordo con SanSanych qui. Questo è un problema fondamentale. Anche se il modello [econometrico] è scelto correttamente e ha superato tutti i test e le verifiche, non c'è garanzia che il mercato non lo rompa in futuro.
Per esempio, il divieto di trasferimenti di fondi transfrontalieri, il fallimento dei DC e così via. Non ci sono garanzie contro questo. O la gente qui non ha sperimentato la scomparsa di decine di VC nel 2015 insieme ai soldi dei loro clienti?
Perché dovremmo volere che un componente di un sistema complesso sia più affidabile degli altri?
Ho detto "dove andare con quel tipo di moneta", per qualche motivo sei stato tu che hai iniziato a preoccuparti della prova. Qualunque cosa sia.
Se hai davvero bisogno di una prova esatta, sono d'accordo con te - è davvero un problema. Ecco perché non mi occupo di prove. Ne ho abbastanza di controllare le storie. Naturalmente, con i miei mezzi adeguati. Non sto cercando altre prove. È bene che ci sia almeno una spiegazione sensata per i modelli osservati.
Finché questo è il punto e non ci sono accordi, comincerò a insegnare al mio stimato Vladimir, perché ha afferrato la radice di t e non vuole ritirarsi.
Gli dico di leggere gli articoli di Shelepin, tranne gli inserimenti sui numeri di Fibonacci (ovviamente, impostigli dal suo bambino irragionevole) - non legge.
Vedi pagina 9 della parte 1.
Per processi pseudo-Markov:
La varianza S^2=c*t*l, dove:
l - valore medio dei salti
t - tempo di osservazione
s - frequenze di salto nel tempo t (numero di tick)
Per salti intendiamo incrementi di prezzo in tick.
Abbiamo:
S^2 = (N/t)*t*mean(|Ask(t)-Ask(t-1)|) = N*mean(|Ask(t)-Ask(t-1)|)
S = sqrt(N*mean(|Ask(t)-Ask(t-1)|)), dove N è il numero di tick durante il tempo di osservazione t.
Ora, Vladimir, capisci la differenza con la tua radice di t?
A proposito, ho appena descritto uno dei miei algoritmi, che è ancora in fase di sviluppo.
Per esempio, il divieto di trasferimenti di fondi transfrontalieri, il fallimento dei DC e così via. Non ci sono garanzie contro questo. O la gente qui non ha sperimentato la scomparsa di decine di VC nel 2015 insieme ai soldi dei loro clienti?
Perché uno dei componenti di un sistema complesso dovrebbe essere più affidabile degli altri?
Non devi scegliere i DC dell'isola. Dovrebbero essere basati SOLO su banche broker e con licenze europee. E questo rischio può essere trascurato.
Oltre a questo ci sono altri rischi.
Ma i rischi di instabilità del modello stesso sono nelle nostre mani. Dobbiamo solo tenerlo sempre presente e concentrare i nostri sforzi per risolvere questo problema.
L'autore di questo thread si porta dietro una distribuzione e cerca di usare il parametro della distribuzione nel trading.
E quale statistica di distribuzione è stabile? E stiamo parlando della distribuzione t.
Mi sono appena imbattuto in un articolo sulla curtosi.
Ecco il grafico della curtosi quando la finestra è in movimento
Tutto cambia: il valore e la direzione della pendenza.
Questo è per la distribuzione.
Grafici molto simili per altre statistiche di distribuzione.
E se prendiamo una regressione lineare ordinaria, i valori dei suoi coefficienti avranno approssimativamente lo stesso grafico, inoltre, nell'intervallo di confidenza con la larghezza multipla del valore del coefficiente.
Immagine simile per ARMA, ARIMA, GARCH
Questi dovrebbero essere affrontati invece di soffrire ....