O que torna um gráfico instável ou por que óleo é óleo? - página 32
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Мощьное заявление, и главное что все подсознательно хотят чтоб оно было правдой.
Não sei como você vê isso - mas é bastante óbvio que os processos são estacionários, e o RMS é o mesmo até o sexto dígito. Em geral, é um processo estacionário e os métodos estatísticos confirmam isso com muito boa precisão (e funciona em escalas menores). Outra coisa é que isto, por si só, não torna o processo previsível.
Obrigado, colega. Vou tentar repetir seus cálculos. Mas eu gostaria de mudar o curso destas discussões e passar da teoria para a prática. Acredito que a negociação lucrativa é possível. Lilliput com sua régua já o provou. A questão que todos têm é a mesma: como encontrar e utilizar a regularidade latente do mercado. Há três métodos básicos de construção de sistemas comerciais
O grande problema nos pontos 2 e 3 é a seleção dos dados de entrada de forma a descrever a condição do mercado de forma única e sucinta. É aqui que os métodos de redução da dimensionalidade são necessários.
Alguém já se perguntou como funciona o sistema de Lilliputa? Em sua entrevista, ele disse que usa o algoritmo RIPPER para encontrar regras de entrada e saída. Alguém está familiarizado com este algoritmo?
(1) Я только хотел сказать, что приведенная мной методика проверки ряда на независимость приращений дает практически однозначный и теоретически на 99,99% обоснованный результат - ценовой ряд не является рядом с независимыми приращениями (даже если они мало или вообще не коррелируют). (2) А это, в свою очередь, говорит о том, что все модели работы с ценой, подразумевающие независимость соседних отсчетов - неадекватны.
(1) Sim, os incrementos não são independentes. Isto já foi calculado antes de nós. O modelo GARCH é um método famoso e bastante simples para abordar este problema. Métodos mais avançados são possíveis. Ou simplesmente elevar a ordem do modelo GARCH, que já é muito sofisticado.
(2) Qualquer modelo é inadequado, isso decorre da definição do modelo. Somente o próprio mercado será perfeitamente adequado ao mercado. Ou seja, há uma escolha constante entre aumentar a adequação do modelo e aumentar sua complexidade, e mesmo um pequeno aumento da adequação requer um sério aumento de complexidade. A questão é, portanto, o quanto o modelo é inadequado. Um modelo simples é muitas vezes melhor do que um modelo sofisticado. Os incrementos podem ser considerados independentes e até normalmente distribuídos e o preço em si é uma caminhada aleatória. Na realidade, este não é o caso, mas pode ser um bom modelo a ser seguido.
Não duvidei disso, a questão é diferente, o que exatamente você calculou, estou tentando descobrir (somente para mim mesmo).
A questão é que métodos claros (para mim) e comprovados de verificação requerem mais segmentos, simplesmente requer um número. A série de parâmetros obtidos por segmentos é analisada quanto à consistência com uma certa (dependendo do método ou de sua variante) distribuição e somente depois disso se pode aplicar o critério de tendência. Para dois pontos, é difícil tirar tais conclusões.
É claro que, se alguém quiser, pode. Eis um exemplo simples: a série EURUSD, M15, com 200 000 amostras na história. Divido a série em duas partes de 100 000 e traço as freqüências das primeiras diferenças (a segunda imagem é um logaritmo):
Eu acho que você vai sorrir, mas a análise visual para a estimativa da estacionaridade também se aplica como primeira informação. Vamos ver como o RMS das duas peças se relaciona:
Como disse Shiryaev, a própria volatilidade é volátil. A dispersão é na verdade uma forma de medi-la. Sim, ele tem um valor médio e em longos pedaços de história a média hospitalar será a mesma, mas isso não significa que seja a mesma em pedaços mais curtos. Está estatisticamente provado que a volatilidade é agrupada e autoregressiva, razão pela qual os modelos ARCH/GARCH são bastante adequados (está provado em "Fundamentals of Financial Mathematics" por Shiryaev).
Naturalmente, o modelo de invariância de estacionariedade e variação não considera tais propriedades de séries reais.
E de um ponto de vista puramente visual, a análise da onda mostra que há períodos de volatilidade crescente (como agora) que têm tendência a continuar. É o mesmo com MO: se contarmos com grandes pedaços de dados, a temperatura média no hospital será 0. No entanto, isto não exclui períodos de tendências dentro. Portanto, a coincidência de Mo e a variação em longos trechos não indicam a estacionaridade da série. Se tivermos que estimar a variação da variação, ela deve ser estatisticamente, e não por dois pontos. Por exemplo, se você quiser ter 200 amostras, então as divida em séries de 1000 e verifique a distribuição da dispersão.
Для тех кто по прежнему в танке - М.О. случайного блуждания(цены) равно нулю.
Para estimar o m.o. deste processo (caminhada aleatória) pelo menos no domínio do tempo, seria necessário calcular se existe um limite para a média aritmética de todos os membros da série desde o início da história. Mas esta quantidade não tem limite, nem clássico nem por probabilidade (l.i.m.). De que limite podemos falar, se o preço em seu movimento pode se desviar tanto quanto e por quanto tempo quiser do valor no início da trajetória?
Só podemos falar de m.o. quando se faz a média sobre as realizações em um determinado ponto. Mas neste caso, como o timbo assinalou, ele é igual ao preço anterior.
Чтобы оценить м.о. этого процесса (случайного блуждания) хотя бы во временно й области, пришлось бы вычислить, существует ли предел среднего арифметического всех членов ряда с начала истории. Но у этой величины предела не существует - ни классического, ни по вероятности (l.i.m.). О каком пределе можно говорить, если цена в своем блуждании может сколь угодно далеко и на достаточно долгое время отклоняться от значения в начале траектории?
Об м.о. можно говорить только при усреднении по реализациям в заданной точке. Но в этом случае, как и указывал timbo, оно равно предыдущей цене.
Sim, a variação vai até o infinito. Se considerarmos esta fórmula: x(t) = x(t-1) + e(t), onde e(t) ~ N(0,1), então sim, М.О. é igual ao preço anterior. Ou seja, o preço de ontem foi 1,18, o ruído é zero, então o preço de hoje é x(t) = 1,18+0=1,18 - nosso lucro é zero, menos comissão. Mas eu quis dizer М.О. não na próxima leitura, mas o movimento SB esperado no futuro.Veja a imagem timbo c "sino" - bem, quantas realizações, o que é igual ao MO? E a escala absoluta não está envolvida. Ie se nós negociamos EUR / USD - eu negocio sem nenhum gráfico e o preço atual, eu pressiono na compra e venda, e você negocia por TA, agrupando fichas - no longo prazo o resultado será o mesmo.
Да,дисперсия уходит в бесконечность.
Se você está falando de ouro, talvez.
Mas não em pares de moedas, mais uma vez inserindo minha opinião.
Como seria em um par de moedas inversas? A zero? ;)
Veja binocularmente o processo.
Através de citações para frente e para trás (por exemplo, EURUSD e USDEUR)...
Muitas ilusões desaparecerão.
Посмотри картинку timbo c "колоколом" - ну и,сколько там реализаций,чему равно М.О.?И абсолютная шкала здесь не причём.Тоесть если мы будем торговать евро/долл - я торгую вообще без графика и текущей цены,давлю на бай и селл,а ты торгуешь по ТА,кластеризуешь фибы - в долгосрочке результат будет одинаковым.
Если вы о золоте - может быть. Но не на валютных парах, опять вставляю свое мнение. Как это на обратной паре будет выглядеть? К нулю? ;)
Os pares de moedas não são ativos normais, existem regras diferentes para eles. Se você olhar para as barras mensais, você pode dizer que o processo é de reversão da média - voltando à média. No entanto, por outro lado, considerando que ninguém negocia em bares mensais e nenhum depósito é longo o suficiente para ficar anos de saques, ou seja, ninguém pode sequer se aproximar da noção de não apenas infinito, mas até mesmo "longo". E em uma escala rasa, até mesmo os pares de moedas se comportam como vagabundagem aleatória.