가격 증분 분배 - 페이지 4

 
Alexander_K :

링크 주셔서 감사합니다! 충분히 흥미롭다.

이 GARCH 모델의 작성자가 문제 해결에 매우 근접한 것처럼 보입니다.

사람들은 GARCH 모델을 사용하여 정말 나쁜 결과를 얻습니까? 그리고 어디서 이러한 거래 결과를 읽고 볼 수 있습니까? 나는 그들이 실패하고 있다고 가정 할 수 있습니다. 모든 통화 쌍에 대해 t2-분포를 사용해야하지만 각 쌍에는 1과 다른 자체 스케일 팩터가 있기 때문에 어떤 통화 상품을 어떤 t-분포를 사용해야 하는지 정확히 모릅니다. . 이것은 계산에 추가적인 복잡성을 추가합니다.

감사합니다,

알렉산더_K

이윤 창출의 문제는 분배 추구보다 더 근본적이다. 시장은 일정 기간 동안 규칙성이 존재하고 모든 분배가 변경되어 총 수익 금액이 손실 금액과 같도록 설계되었습니다. 모델의 변화를 실시간으로 추적하고 시스템을 조정하는 것이 훨씬 더 중요합니다. 나는 각 통화(즉, 통화가 아닌 통화)에 대한 4시간 양초의 진폭 분포를 구축했으며 분포의 모양이 사람마다 다르지만 불안정하다는 것을 발견했습니다. 예, 각 통화에 대한 기능이 있지만 이러한 기능을 알고 있다고 해서 가장 높은 수익을 올릴 수 있는 것은 아닙니다.
 
Alexander_K :

별말씀을요. 나는 그러한 테이블을 많이 제공할 수 있습니다. 모든 통화 쌍에 대해 브로커가 견적을 제공합니다.

나는 가계 수준에서 제로 단위로 해석합니다. 마치 환전소에서 구매 가격이 인상되고 판매 가격이 전날과 동일하게 유지되는 것처럼 말입니다.  

많은 테이블이 필요하지 않으며 분석 기술이 중요합니다.

Wikipedia " Student 's distribution "을 읽은 후 빈도 히스토그램이 중간에 0으로 떨어지는 단일 예를 보지 못했습니다. 나는 우리가 두 확률 변수의 공동 분포에 대해 전혀 이야기하고 있지 않다는 점에 주목합니다. 첫 번째 게시물에서 Bid와 Ask의 두 가지 시리즈 분석에 대해 이야기했습니다.

0이 아닌 Ask rate의 변화에 대한 의미 있는 데이터만 남겨두면 주파수 히스토그램 중간에 딥(dip)이 발생합니다. 데이터의 간격 너비는 5자리 포인트 2개이고 4자리 DC에는 5자리 포인트 20개가 있습니다. 이것은 자유도가 2인 학생의 t-분포가 가장 적절하다는 사실에 영향을 주지 않습니까? 결국 이것은 증분에 분산이 없음을 의미하는 심각한 결론입니다 ... 주파수 히스토그램에 "매일"추가를 기반으로 심각한 결론을 내리지 않을 것입니다. 분포 유형에 대한 결론을 어떻게 정당화합니까?

 
Vladimir :

많은 테이블이 필요하지 않으며 분석 기술이 중요합니다.

Wikipedia "Student's distribution"을 읽은 후 빈도 히스토그램이 중간에 0으로 떨어지는 단일 예를 보지 못했습니다. 나는 우리가 두 확률 변수의 공동 분포에 대해 전혀 이야기하고 있지 않다는 점에 주목합니다. 첫 번째 게시물에서 Bid와 Ask의 두 가지 시리즈 분석에 대해 이야기했습니다.

0이 아닌 Ask rate의 변화에 대한 의미 있는 데이터만 남겨두면 주파수 히스토그램 중간에 딥(dip)이 발생합니다. 데이터의 간격 너비는 5자리 포인트 2개이고 4자리 DC에는 5자리 포인트 20개가 있습니다. 이것은 자유도가 2인 학생의 t-분포가 가장 적절하다는 사실에 영향을 주지 않습니까? 결국 이것은 증분에 분산이 없음을 의미하는 심각한 결론입니다 ... 주파수 히스토그램에 "일상"추가를 기반으로 그런 심각한 결론을 내리지 않을 것입니다. 분포 유형에 대한 결론을 어떻게 정당화합니까?


예, 이 질문에 답해야 합니다. 그래서 잠시 동안 돌아왔습니다. :)

1. Ask 증분의 히스토그램에 간격이 표시되지 않습니다. 히스토그램 왼쪽에서 값의 "포켓"을 찾으십시오. 모든 것이 아주 훌륭하고 엄격합니다. 0에서 - 최대값, 그리고 내림차순. Bid도 마찬가지일 것입니다. 그러나 Ask와 Bid의 조합을 사용하면 예, 히스토그램의 모양이 손실됩니다.

2. 가장 중요한 것. 공식은 다음과 같습니다.

분포 함수: F(x) = (1+(x/sqrt(s^2+x^2))/2

확률 밀도: P(x) = 1/sqrt((s^2+x^2)^3)

분위수 함수: Q(p) = 2*s*(p-1/2)*sqrt(2/a), 여기서 a=4*p*(1-p)

다음 지정 사항이 적용되었습니다.

엑스 – 가격 인상

에스 – 스케일 팩터(일반적으로 표준 편차와 같지 않음)

s=1.647인 EURUSD 쌍을 직접 확인하십시오.

3. 이 공식은 표준화되지 않은 t-분포의 특별한 경우이며 2 자유도를 갖는 스튜던트 분포 연구에 전념하는 문헌에서 찾을 수 있습니다.

4. 나는 난수 생성기의 도움으로 많은 다른 분포를 받았지만 이것이 가격 증분을 가장 정확하게 설명하는 것입니다. 또한 반복 합니다. 모든 통화 쌍에 대해 동일합니다. 각 통화 쌍에는 고유한 계수가 있다는 것 입니다.

5. 하지만 알고 싶습니다. 어떻게 해야 할까요? 그들은 내가 가까운 장래에 할 GARCH 모델을 공부하라고 조언했습니다.

감사합니다,

알렉산더_K

 
Alexander_K :

링크 주셔서 감사합니다! 충분히 흥미롭다.

이 GARCH 모델의 작성자가 문제 해결에 매우 근접한 것처럼 보입니다.

사람들은 GARCH 모델을 사용하여 정말 나쁜 결과를 얻습니까? 그리고 어디서 이러한 거래 결과를 읽고 볼 수 있습니까? 나는 그들이 실패하고 있다고 가정 할 수 있습니다. 모든 통화 쌍에 대해 t2-분포를 사용해야하지만 각 쌍에는 1과 다른 자체 스케일 팩터가 있기 때문에 어떤 통화 상품을 어떤 t-분포를 사용해야 하는지 정확히 모릅니다. . 이것은 계산에 추가적인 복잡성을 더합니다.

감사합니다,

알렉산더_K


글쎄, 일반적으로이 모델은 대학에서도 통과되며 일반적으로 받아 들여지며 모든 것이 괜찮습니다. 개인 트레이더의 입장에서 봅니다. 아마도 더 많은 경험과 배경을 가진 일부 조직이 이로부터 이익을 얻을 수 있습니다. 최소한 포트폴리오 등의 위험을 평가할 수 있습니다. 그러나 외환 투기와 관련하여 효과적인 사용 사례를 보지 못했습니다. 다시 말하지만 통계 분석 및 모델 자체의 어려움 때문일 수 있습니다. 저것들. 예가 없으며 누군가가 있고 링크를 던질 수 있습니다. 여기 SanSanych가 제안한 내용이 있습니다. 이에 대해 자세히 알아볼 필요가 있습니다.

Результаты поиска garch | QuantAlgos
  • 2016.09.03
  • www.quantalgos.ru
Вы, наверное, заметили, что в процедуре вычисления параметров модели, описанной выше, я запоминал действительные предсказанные значения, так же как и предсказания направления приращения цены. Я хочу исследовать предсказательную способность величины  приращения. Точнее, может ли фильтрация сделок, в случаях, когда величина предсказанного...
 
Maxim Dmitrievsky :

글쎄, 일반적으로이 모델은 대학에서도 통과되며 일반적으로 받아 들여지며 모든 것이 괜찮습니다. 개인 트레이더의 입장에서 봅니다. 아마도 더 많은 경험과 배경을 가진 일부 조직이 이로부터 이익을 얻을 수 있습니다. 최소한 포트폴리오 등의 위험을 평가할 수 있습니다. 그러나 외환 투기와 관련하여 효과적인 사용 사례를 보지 못했습니다. 다시 말하지만 통계 분석 및 모델 자체의 어려움 때문일 수 있습니다.


좋은 오후입니다, 맥심!

나는 또한 들어보지도 못했던 옛 소련 교육을 받았습니다. 단지 내 딸이 이러한 증가분을 분석해 달라고 요청했기 때문에 그렇게 했습니다.

현재로서는 이 아름다운 공식과 그래프를 실제로 적용하는 방법을 모릅니다. 이제 나는 이 GARCH를 연구할 것입니다 - 실제로 엄격한 이론이 있고 실제 결과로 확인된다면 - 그렇게 하십시오 - 나는 이 게임을 위해 내 딸에게 돈을 할당할 것입니다 :)))

감사합니다,

알렉산더_K

 
Alexander_K :

좋은 오후입니다, 맥심!

나는 또한 들어보지도 못했던 옛 소련 교육을 받았습니다. 딸아이가 이 증분을 분석해 달라고 해서 제가 바빠졌습니다.

현재로서는 이 아름다운 공식과 그래프를 실제로 적용하는 방법을 모릅니다. 이제 나는 이 GARCH를 연구할 것입니다 - 실제로 엄격한 이론이 있고 실제 결과로 확인된다면 - 그렇게 하십시오 - 나는 이 게임을 위해 내 딸에게 돈을 할당할 것입니다 :)))

감사합니다,

알렉산더_K


여기, 매트의 진지한 마스터인 연습 상인 http://www.quantalgos.ru/?s=garch의 더 많은 메모를 보십시오. 장치 및 모델.

그는 일반적으로 흥미로운 블로그를 가지고 있습니다. 제가 아직 모르는 것도, 마스터하지 못한 것도 많습니다.

Результаты поиска garch | QuantAlgos
  • 2016.09.03
  • www.quantalgos.ru
Вы, наверное, заметили, что в процедуре вычисления параметров модели, описанной выше, я запоминал действительные предсказанные значения, так же как и предсказания направления приращения цены. Я хочу исследовать предсказательную способность величины  приращения. Точнее, может ли фильтрация сделок, в случаях, когда величина предсказанного...
 
Alexander_K :

예, 이 질문에 답해야 합니다. 그래서 잠시 동안 돌아왔습니다. :)

1. Ask increments 히스토그램에 딥이 보이지 않습니다. 히스토그램 왼쪽에서 값의 "포켓"을 찾으십시오. 모든 것이 아주 훌륭하고 엄격합니다. 0에서 - 최대값, 그 다음 내림차순입니다. Bid도 마찬가지일 것입니다. 그러나 Ask와 Bid의 조합을 사용하면 예, 히스토그램의 모양이 손실됩니다.


https://www.mql5.com/en/forum/218475/page2#comment_5989670 메시지의 두 번째 사진에 댓글을 달도록 요청한 것이 아닙니다. Bid 시리즈의 가격 인상 빈도가 Ask 시리즈보다 훨씬 적음을 보여줍니다. 이것은 현실입니다. 다른 행에 변경이 있는 경우 잘못된 가격 증분 값을 0으로 삽입하면 두 개의 다른 행에 대한 총 가격 증분 수는 항상 일치합니다. 이것은 데이터 위조의 징후입니다. 분석 대상이 대체되고 다른 시리즈에서 발생한 이벤트가 Ask 증분 행에 삽입됩니다.

Bid 시리즈가 없으면 Ask 시리즈의 방식에 따른 분석이 불가능합니다. 계열분석기법으로는 말이 안되고 한번에 2개의 계열이 필요합니다.

Распределение ценовых приращений
Распределение ценовых приращений
  • 2017.10.31
  • www.mql5.com
Уважаемые трейдеры...
 

괜찮은.

간단히 말해서 , 가격 증분의 특정 값은 의 분포 가 증분은 계수가 s인 t2 분포입니다. 따라서 실제 Bid 또는 Ask 가격의 경우 특정 샘플 크기 에 대해 가중 평균 값의 형태로 Bid 또는 Ask 수학적 기대치의 일관된 추정치를 얻을 수 있고 가격 변동의 일관된 추정치를 다음 형식으로 얻을 수 있습니다. 가중 분산(현재 증분의 확률 값을 특정 Bid 또는 Ask 값의 가중치로 간주함).

또한 이 샘플 크기를 FIFO 유형의 시계열로 고려하고 가중 분산을 평균화하여 이동 수학적 기대치를 위한 일부 조건부 평균 분산을 얻습니다.

이 조건부 분산의 경계를 넘어서면 거래를 할 수 있습니다.

이러한 주장에는 여전히 약한 연결 고리가 있습니다. 필요한 샘플 크기의 불확실성(사실, 기간 선택)과 과거 틱 데이터 볼륨의 불확실성(평균이 1,000,000틱 이상의 과거 데이터 이상으로 수행되어야 합니까? )

나는 계속 읽을 것이다. 누구든지 아이디어가 있으면 쓰십시오.

 
Vladimir :

https://www.mql5.com/en/forum/218475/page2#comment_5989670 메시지의 두 번째 사진에 댓글을 달도록 요청한 것이 아닙니다. Bid 시리즈의 가격 인상 빈도가 Ask 시리즈보다 훨씬 적음을 보여줍니다. 이것은 현실입니다. 다른 행에 변경이 있는 경우 잘못된 가격 증분 값을 0으로 삽입하면 두 개의 다른 행에 대한 총 가격 증분 수는 항상 일치합니다. 이것은 데이터 위조의 징후입니다. 분석 대상이 대체되고 다른 시리즈에서 발생한 이벤트가 Ask 증분 행에 삽입됩니다.

Bid 시리즈가 없으면 Ask 시리즈의 방식에 따른 분석이 불가능합니다. 계열분석기법으로는 말이 안되고 한번에 2개의 계열이 필요합니다.


다시 한 번 반복합니다. NDD 데모 계정에서 완전히 무작위로 선택된 브로커(광고를 하지 않기 위해 어느 브로커인지 말하지 않을 것입니다)로부터 데이터를 수집했습니다.

데모 서버가 잘못된 데이터 중 일부를 제공하거나 그 반대의 경우 모든 따옴표를 제공하지 않을 수 있습니다. 논쟁하지 않겠습니다. 그러나 그럼에도 불구하고 실용적인 관점에서 브로커에게 더 많은 정확성을 요구할 수는 없으며 (아마도 이것이 희망이없는 방법 일 것입니다) 내가 가진 것으로 작업했습니다.

 
Alexander_K :

괜찮은.

간단히 말해서, 가격 증가의 특정 값은 그러한 증가가 발생할 확률(소위 가중치 )의 특정 값(위의 내 게시물 의 확률 밀도 공식 참조)에 해당합니다. ...

누구든지 아이디어가 있으면 쓰십시오.


나는 맨손으로 증분을 취하고 그들과 함께 일하는 것은 그다지 효과적이지 않다고 생각합니다. 증분은 특정 컨텍스트(필터, 이벤트, 조건)에 연결되어야 합니다. 저것들. 이론적으로 시계열을 일부 기능에 따라 구성 요소로 구분(나누어)하고 서로 별도로 처리하는 것이 더 정확할 것입니다. 이러한 징후는 다음과 같습니다.

  • 요일,
  • 뉴스가 통화 쌍을 폭풍처럼 몰아치는 시간 구간은 뉴스, 정상적인 시장 상황보다 2-3시간 전에 잠잠합니다.
  • 거래 세션.
  • 더 많은 다른 분류 기능이 있을 수 있습니다.
다른 조건에서 동일한 증분은 다른 효과를 가질 수 있고 다른 효과를 가질 수 있습니다. 아마도 증분 분포의 유형은 원래 t2에서 다른 t2로 변경될 것이며 분포 매개변수는 기능에 따라 변경될 가능성이 큽니다.

사유: