FR H-Volatilidade
Eu li os materiais de Shiryaev e a dissertação de Pastukhov no verão. Acho o tema muito interessante, mas me falta sempre tempo e conhecimento. Seus desenvolvimentos e os da Yurixx são impressionantes, mas são principalmente em EUR. Gostaria de usar minhas próprias mãos para desenvolver este tema também para outras moedas no MT4. Quem tem tal conhecimento e experiência? Antes de mais nada, estou interessado no cálculo de N de h. Infelizmente, eu ainda não sou bom com cads.
Lembre-me novamente o que é N e como você planeja usá-lo?
dos segmentos cagy-zigzag ... construído para H=10.
Se possível, um pouco mais de detalhe sobre estes conceitos. Infelizmente eu não conheço a terminologia. Eu realmente gostaria de entender que tipo de BP você está analisando ? como ela sai ? para entender o que você tem na tabela aqui.
Lembre-me novamente o que é N e como você planeja usá-lo?
".......I, por exemplo, olhando para esta foto - aqui mesmo tenho escrito que se N de h é maior que dois, então compramos nos momentos apropriados. Ou seja, neste caso, agimos na mesma direção que o mercado se move. Se N for inferior a dois, então devemos fazer o contrário. Mesmo que os preços estejam subindo, devemos vender na mesma. ....".
Embora tanto na foto quanto na dissertação de Pastukhov tudo seja diferente a cada vez (bem, isso não é nada). A essência do método é clara. Não entendo o sentido físico do R(H) e, portanto, não estou confiante de que vou calculá-lo corretamente. Portanto, quero lhe perguntar como tudo isso é calculado. Talvez, seria mais claro se alguém já o tivesse feito na MQL4.
De fato, o gráfico é simétrico em espelho sobre o eixo das ordenadas, tomei o módulo da diferença para obter melhores estatísticas. Obviamente, esta distribuição não é normal. Pelo que entendi, todo seu raciocínio se baseia no postulado de distribuição normal de segmentos em ziguezague cagy... Por favor, formule a pergunta novamente.
P.S. A propósito, se encontrarmos o valor médio (não máximo, mas c.t. ) do FR, ele é igual a 19,3 para a partição dada, que é <2H e não contradiz nada.
Sim, em geral a questão era sobre a construção de um FR experimental. Fiz o mesmo que você, e insinuei que, por razões óbvias, o segmento ZZ > 0. Eu não levei em conta o sinal. Portanto, eu confiei na área de definição [0,∞] e no valor zero de FR a zero. De tudo isso, concluiu-se que a distribuição normal não é adequada nem mesmo como função modelo.
Agora, é claro, percebi que levar em conta o sinal dá um FR simétrico. Isso deixa apenas o mergulho em zero. Mas essa também é uma questão sombria. Quando o preço não muda, nenhuma nova cotação é traduzida - nenhum ponto. Portanto, temos apenas (ou quase apenas) diferenças não nulas no fluxo de dados.
Sua foto (se eu a entendi corretamente) é um novo argumento. Em uma escala logarítmica, você obtém quase uma linha reta. Isto significa que o expoente está no primeiro grau e não no segundo. Isto já é interessante.
E quanto ao valor da volatilidade H para o processo Wiener, eu o descobri. Qualquer que seja a posição do preço, a probabilidade de passar H para cima a partir daquele ponto é igual à probabilidade de passar H para baixo. E não depende do valor do preço atual, nem do valor do preço anterior, nem do H. E a partir disto, você pode eventualmente obter uma visão explícita do RF. Precisamos ver de onde deriva a distribuição para o movimento browniano, provavelmente do mesmo modo. O valor 2H para a média é também, tanto quanto eu entendo, um resultado desta disposição.
Mas, a propósito, há outra relação para o processo Wiener, que pode ser usada como critério de arbitrabilidade. Como para a distribuição gaussiana o valor da média e do sko é explicitamente calculado, temos sko/mean = raiz(pi/2). E isto também é verdade para qualquer parâmetro de partição H. É interessante verificar o que realmente temos, por exemplo, para essa distribuição em sua foto.
Essa é uma opinião:
Não estou interessado na estratégia do kagi, etc. Mas o próprio R(H) como uma característica independente do instrumento em questão. Eu gostaria de investigar isso. Acho que há algo nele?
".......И, например, глядя на эту картинку – вот тут вот у меня написано, что если N от h больше двойки, то мы покупаем в соответствующие моменты. Т.е. мы в этом случае действуем сонаправленно с движением рынка. Если N меньше двойки, то поступать надо наоборот. Даже если цены растут, то надо тем не менее продавать. ...."
Tudo é claro, esta é a definição de H-volatilidade (Hv). Pode ser demonstrado que para a série temporal obtida pela integração de uma variável aleatória com expectativa zero (processo Wiener ou movimento browniano unidimensional), a volatilidade H é identicamente igual a 2. Em outras palavras, o spread médio da gaiola com o passo H tende a 2H (Hv=2H/H=2). Por outro lado, o retorno de qualquer estratégia comercial (TS) BP do tipo Wiener tende a zero. É por isso que a diferença entre Hv e 2 pode ser considerada como uma possível arbitrabilidade do TS: s=(Hv-2)*H - retorno médio do TS por uma transação em pontos, em função de H. Além disso, se s<0, temos um TS de tendência contrária, se s>0 - um TS de tendência.
Rosh escreveu (a):
Existe tal coisa:
Sim, sabemos há muito tempo que em todos os instrumentos, e para todas as partições H, a rentabilidade do TS, a longo prazo, está dentro do spread. Além disso, provavelmente pode ser provado que as partições H são o limite assimptótico de retorno para todos os tipos de estratégias de arbitragem.
Mas a propósito, existe outra relação para o processo Wiener que pode ser usada como critério de arbitrabilidade. Como a distribuição gaussiana tem um meio e sko explícito, temos sko/mean = raiz(pi/2). E isto também é verdade para qualquer parâmetro de partição H. É interessante verificar o que realmente temos, por exemplo, para essa distribuição em sua foto.
Para FRs simétricos é verdade: sko=SQRT(Sum[(M-x)^2]/[n-1]), mean=Sum[(M-x)]/n), depois sko/mean != root(pi/2).
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Esta linha é uma continuação da conversa sobre kagi splits.
Yura, vejamos o FR dos segmentos em ziguezague para EURJPY 10^6 ticks BP, traçado para H=10.
O gráfico é na verdade simétrico-espelho sobre o eixo das ordenadas, tomei o módulo da diferença para melhores estatísticas. Obviamente, esta distribuição não é normal. Pelo que entendo, todo seu raciocínio é repelido pelo postulado de distribuição normal de segmentos de cagy-zigzag... Por favor, formule a pergunta novamente.
P.S. A propósito, se você encontrar o valor médio (não máximo, mas t.t. ) do FR, é 19,3 para esta partição, que é <2H e não contradiz nada.