Construindo um sistema comercial usando filtros digitais de baixa passagem - página 15

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Roman, OK, vou lhe mostrar que isto não é apenas uma desculpa, mas uma verdadeira diferença.

O que é sigma igual em sua geração? Agora pegue-o e veja quantos valores em sua série diferem do centro (zero) por mais de cinco (!!!) sigmas modulo. Quantos? Segundo a lei gaussiana, 10000 * 0,0000006 < 0,01. Ou seja, a probabilidade de encontrar pelo menos um desses desvios é muito pequena (eles são as caudas finas). Ao mesmo tempo, os dados reais conterão cerca de 20 dessas amostras entre 10 mil (eu já verifiquei).

 
Mathemat, você me entendeu mal de novo. Minha posição é que se eu fiz uma simples distribuição normal (horrível, com rabos finos, sem termos anômalos de amostra, etc.) e obtive uma amostra visualmente muito semelhante à série de preços reais, então se você tirar uma amostra de 10.000 elementos obedecendo à distribuição real com uma determinada precisão, o resultado é muito mais confiável (tanto quanto você precisa). Embora não vejamos nenhuma diferença visual.

Faça um histograma da distribuição real da precisão desejada e use-o para gerar artificialmente (numericamente) a mesma distribuição a partir de um uniforme, como fazem nos livros didáticos para o normal. E então repita meu exemplo quantas vezes quiser obter os sintéticos de que precisa.

Deve ficar bem claro agora.
 

bstone

Acho que o problema é que é teoricamente impossível ganhar dinheiro com a série que você gerou

 
Prival:

bstone

Parece-me que o problema é que é teoricamente impossível ganhar dinheiro com as séries geradas


Não olhe para as séries geradas, mas para a "série de preços", que é obtida através da integração das séries geradas. Havia algum dinheiro a ser ganho com isso? Eu acho que sim :)
 
bstone:
Inteiro:
lápide:
Agora vamos chamar os "elioticos" do próximo fio e ter certeza de que eles estarão espumando na boca para provar que estamos diante de uma clássica onda de 5 ondas, seguida por uma correção X-Y-Z composta em desenvolvimento.


o que é então?
Essa é uma pergunta muito boa. Se você tem uma compreensão da lei das ondas de Elliot, você deve saber que Elliot estava extraindo da psicologia do mercado (ou seja, os estágios de confiança, dúvida, medo dos investidores). Mas eis uma pergunta interessante - de onde veio a psicologia humana, com todas suas sutilezas, na distribuição normal burra de números aleatórios? :)
Foi uma tentativa de explicar o padrão visto.
 
Foi uma tentativa de explicar o padrão visto. <br / translate="no">

Bem, me parece que este padrão foi puxado pelas orelhas. E depois havia uma moda para encontrar ondas Elliott por toda parte (gráficos de desempenho de equipes de futebol, marés, etc.).

E eu acho que Elliot estava tentando ver um padrão nos resultados da integração de uma série de números aleatórios :)
 
bstone:
Prival:

bstone

Parece-me que é teoricamente impossível ganhar dinheiro na fila que você gerou


E você não olha para a faixa gerada, mas para a "faixa de preço" que é obtida pela integração da faixa gerada. Havia algum dinheiro a ser ganho com isso? Eu acho que sim :)

É isso que estou dizendo sobre as séries de preços, há uma definição de BGS através de um processo Wiener, e vice-versa. E já foi provado que "se" o modelo de mercado é parte integrante do processo Wiener, então você não pode ganhar dinheiro a longo prazo, especialmente se você brincar com um spread.
 

OK, bstone, agora você me entendeu mal. Qual é a distribuição real, sei aproximadamente do trabalho de Peters (fractal Brownian), e posso gerar um valor com tal distribuição, não é difícil. Mas este é apenas um quadro geral, integral, por assim dizer. E Peters não dá nenhuma garantia de que a mesma imagem será repetida para qualquer peça da série (e é uma condição necessária para que a série seja estacionária). Portanto, não é uma solução.

O que eu preciso é encontrar uma transformação tão reversível da série original de citações que dê um processo estacionário com alguma certeza.

Espero que aqueles que estão "no circuito" há muito tempo também olhem para estas explicações... E mais uma vez, não pretendo lucrar com os meus sintéticos. Eu só preciso deles para fins de teste.

 
Prival:

Estou falando da série de preços, há uma definição de GSC através de um processo Wiener, e vice-versa. E já foi provado que "se" o modelo de mercado é parte integrante do processo Wiener, então você não pode ganhar dinheiro a longo prazo, especialmente se você brincar com um spread.

Ah, aliás. Sim, não há argumentos. Há uma prova disso. Mas também é possível abordá-la pelo outro lado.

Imaginemos que existe uma probabilidade não zero de que eu possa adivinhar baixas e altas locais em um gráfico gerado por um longo tempo suficiente. Esta probabilidade pode ser tão pequena quanto eu gosto, mas, não obstante, a teoria da probabilidade nos diz sem ambiguidade que não significa que um evento com tal probabilidade não acontecerá hoje ou amanhã. Em geral, se eu tiver a sorte de adivinhar baixos e altos neste gráfico a partir de hoje (dentro da perspectiva de longo prazo necessária), eu ganharei a longo prazo.

Temos uma contradição. Naturalmente, não seria uma contradição significativa se a perspectiva de longo prazo fosse um horizonte temporal infinito.
 

bstone

Eu citei isto ao contrário de sua prova de que a série gerada visualmente é muito semelhante e os elioters encontrarão aqui qualquer coisa. É mais uma questão de adequação. Há muitas maneiras de gerar uma série de preços, mas como podemos provar rigorosamente que ela é adequada à verdadeira série de preços? Você pode ajudar com isso? Você conhece alguma metodologia para isso?

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