Discussão do artigo "Aprofundando na "memória" do mercado através da diferenciação e do análise de entropia" - página 7

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Alexander_K:

Para referência:

Vou ler tudo, obrigado. E também os links deste artigo.

É interessante que, se você traçar incrementos aleatórios (bem, pseudoaleatórios, é claro), visualmente não será possível distingui-los dos gráficos reais. No entanto, sua densidade também variará aleatoriamente. E isso parece não ter utilidade. Embora tenha a mesma aparência :)

Aleatoriedade

Adicionado arquivo do Excel com exemplo de trabalho

Arquivos anexados:
tcfvg4_byjgl89ds_3q5g3bja9m.zip  116 kb
 
Aleksei Stepanenko:


É interessante que, se você traçar incrementos aleatórios (bem, pseudoaleatórios, é claro), visualmente não será possível distingui-los dos gráficos reais. No entanto, sua densidade também variará aleatoriamente. E isso parece não ter utilidade. Embora pareça o mesmo :)

Verifiquei uma das sequências:

No final, não sei o que você tem lá - alguma falha, não a analisei.

Mas, em geral, é um processo aleatório gaussiano regular, sem qualquer periodicidade na variância e é bastante problemático ganhar com ele, mas você pode.

A diferença com a BP real é simplesmente colossal.

 

Muito interessante, e a junção - algumas linhas no final da tabela devem ser excluídas. Fiz as alterações.

Alexander_K:

A diferença com o BP real é enorme.

E criei um indicador com base nessa diferença :)

 
Aleksei Stepanenko:

E crie um indicador com base nessa diferença :)

Crie-o :)))))

Se ao menos fosse tão fácil, algumas pessoas aqui estão lutando com essa tarefa há 15(!!!) anos.

Alguém o encontra, é claro, e imediatamente sai deste fórum.

 
Alexander_K:

Há 15(!!!) anos eles estão se esforçando para realizar essa tarefa. Alguém o encontra, é claro, e imediatamente sai do fórum.

Olá, nirvana!

 
Aleksei Stepanenko:

Vou ler tudo, obrigado. E os links deste artigo também.

É interessante que, se você traçar incrementos aleatórios (bem, pseudoaleatórios, é claro), visualmente não será possível distingui-los dos gráficos reais. No entanto, sua densidade também variará aleatoriamente. E isso parece não ter utilidade. Embora pareça o mesmo :)

adicionei um arquivo do Excel com um exemplo funcional

E se você carregar esse gráfico no mt5 como minutos e ativar o período de tempo m15 ou n1, não será possível distingui-lo do gráfico do mercado a olho nu, eu verifiquei isso.
 
Maxim Romanov:
não é possível distinguir a olho nu a diferença em relação ao mercado.

Obrigado, isso é ótimo!

Mas há diferenças nos gráficos. A fórmula do Excel produz incrementos aleatórios, e a frequência de ocorrência desses incrementos é praticamente a mesma. Você pode ver visualmente que há um pequeno número de incrementos de magnitude (movimento) muito grande no gráfico do mercado. Então, é assim que funciona :)

 
Maxim Dmitrievsky:

Já escrevi no tópico MO que, na ideia, isso é feito de uma só vez usando a transformação inversa de Lambert

mas há uma matriz muito complicada para mim https://www.hindawi.com/journals/tswj/2015/909231/

Embora existam pacotes para R e Py

Há um pacote em R (LambertW) e ele "gaussianiza" perfeitamente. Abaixo estão os gráficos do logretorno bruto e "gaussianizado" do EURUSD/M20.

require(LambertW)
set.seed(12358)
y1 <- diff(log(pr$close), 3)*100
out <- Gaussianize(y1, return.tau.mat = TRUE)
x1 <- get_input(y1, c(out$tau.mat[, 1]))  # same as out$input
test_normality(tail(y1, 4000)) 
test_normality(tail(x1, 4000)) # Gaussianized

kfc

Fig.1 Dados brutos do logreturn

pfgishftschiau

Fig.2 Dados processados

[Excluído]  
Vladimir Perervenko:

Há um pacote no R (LambertW) que faz uma "gaussianização" perfeita. Abaixo estão os gráficos do logreturn do EURUSD/M20 bruto e "gaussianizado".

Fig.1 Dados brutos do logreturn

Fig.2 Dados processados

Bem, converta de volta para kotir e, em seguida, pegue os retornos fracionários do artigo e você obterá o que Alexander está dizendo tão inconsolavelmente. Ideia.

 
Vladimir Perervenko:

Há um pacote no R (LambertW) que faz uma "gaussianização" perfeita. Abaixo estão os gráficos do logreturn do EURUSD/M20 bruto e "gaussianizado".

Fig.1 Dados brutos do logreturn

Fig.2 Dados processados

Você pode explicar por que "gaussar" as citações, que vantagens isso deve proporcionar, etc., e como lidar com novos dados? Como trabalhar com novos dados "de entrada" usando esse método?

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