Por que a distribuição normal não é normal? - página 18
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Seria interessante ouvir o lado prático das considerações acadêmicas.
Este estudo particular, e a maioria dos outros, não são um fim em si, mas um subproduto (se me permitem dizer) da busca de oportunidades de arbitragem apresentadas no mercado. Por exemplo, a construção de uma série de autocorrelação para leituras adjacentes da primeira diferença de uma série de preços é uma tentativa de trocar a cor de uma vela. Matriz de coeficientes de correlação de pares - uma tentativa de capturar arbitragens antes de fortes movimentos noticiosos. Exame da função de distribuição dos incrementos da WPD - maximizando a rentabilidade do TS, levando em conta os riscos limitantes. Bem, etc.
Portanto, o interesse é bastante prático e está longe de ser uma curiosidade ociosa (embora não sem ela). O mercado é um sistema complexo com numerosos feedbacks e esperar reinstalá-lo com paradas e MAK é inútil. Portanto, é preciso escavar.
Este material é a prova da minha afirmação acima. Uma pergunta à parte é sobre o significado das dependências encontradas. Infelizmente, para nós como comerciantes, estas relações só têm valor prático se o produto da volatilidade de um instrumento na KK para a TF selecionada exceder seus custos de transação (dispersão das corretoras). Isto não é observado.
E eu acho interessante a tabela KK(TF) na 15ª página. Apenas a estimativa de valor prático não é muito clara. Você pode citar a matemática. Seria muito interessante.
Colegas, por que vocês estão investigando apenas o incremento a(n)-a(n+1)? Tente algo como a(n)-a(n+5) ou a(n)-a(n+30). Para a construção de projetos preditivos, a etapa de atraso não importa. Confira! Posso assegurar que você ficará agradavelmente surpreso (dado o título do tópico)...
Em meu gráfico, o eixo horizontal é TF derivado de minúcias usando o seguinte algoritmo: TF1 a(n)-a(n+1), TF2 a(n)-a(n+2),...,TFk a(n)-a(n+k). Portanto, colega, estamos fazendo exatamente o que você aconselha.
Doutor. escreveu(a) >> Mas achei curioso o gráfico de QC(TF) na página 15. Apenas a avaliação do valor prático não é muito clara. Você pode me dar a matemática? Seria muito interessante.
Por definição, o coeficiente de correlação em pares entre amostras adjacentes em RPM de uma série de preços, é a probabilidade de prever corretamente a cor da próxima vela, ou em outras palavras, é a eficiência da MTS. Para converter porcentagens em pontos, precisamos conhecer a volatilidade do instrumento no prazo selecionado. Multiplicando a eficiência pela volatilidade, obtemos uma estimativa para a rentabilidade do TS como o valor médio de pontos por transação. Isto deve ser comparado com a comissão da corretora (spread). Se a rentabilidade em qualquer TF excede o spread, é possível uma negociação lucrativa.
Aqui, por exemplo, os dados sobre o par EURCHF:
A cor vermelha mostra o coeficiente de correlação entre os castiçais em função do TF (neste exemplo, o valor é dado como modulo). O azul mostra a volatilidade do instrumento. Lilás é uma estimativa do retorno médio. Os dados foram utilizados em 2005-2006, portanto 4 sinais e espalhados naqueles tempos para este par foi o ponto 2. Vemos que com esta abordagem não superamos a comissão DT em nenhuma das TFs (não há estatísticas suficientes para TF>100 min, mas a CC certamente cairá lá e arrastará a rentabilidade em geral). As barras mostram a faixa de confiança correspondente à dispersão estatística dos dados de entrada.
Toda esta tristeza está relacionada à tentativa de explorar as propriedades estacionárias da série de preços, e todos eles são conscientemente cobertos por CD no espalhamento, o campo é pisoteado como um pasto. A única solução parece ser a busca de características quase-estacionárias que permitam "superar" o CD.
Getch wrote(a) >> Você quer dizer arbitragem estatística baseada em correlações?
Absolutamente certo - não desempenha um papel! Mas, eu não entendo a pergunta...
Naturalmente, a análise pode ser feita em termos de horizonte comercial (não horizonte temporal, mas horizonte de preços). A única coisa importante, como você observou corretamente, é o movimento de preços - ele determina nossos interesses e o tipo de negociação. Os carregadores trabalham em faixas de preços curtas, os comerciantes de médio prazo trabalham na faixa de 100-500 pips (para 4 dígitos), etc.
Você está analisando uma série cronológica onde n é o tempo. Este é um erro conceitual. a(n) - deve ser o valor do preço do extremo local (ZigZag), ou o valor do preço através de volumes financeiros acumulados iguais do instrumento comercial.
É bom ver você (leia-se), colega!
Exatamente. Eu mesmo utilizo apenas a escala de preços (vertical) da divisão da série de preços e excluo completamente o tempo da análise. Não faz sentido (exceto pela dependência do tempo da volatilidade do instrumento, mas esses são detalhes - pequena segunda ordem).
Em geral, não podemos passar sem tempo. Este parâmetro aparecerá definitivamente ao estimar a rentabilidade máxima do TS por unidade de tempo real (vivemos no mundo real e precisamos ganhar mais rápido do que em um milhão de anos).
Ótimo! Afinal, o tempo de mercado é uma medida de mudança no volume financeiro. Eu não entendo o que é a(n ) em seu raciocínio?
Não concordo com a necessidade de levar em conta o tempo humano. Um dos argumentos pode ser o consultor especialista em sistemas inversos, que não tem nenhum conceito de tempo humano.