Volumes, volatilidade e índice Hearst - página 5

 
Yurixx:

Veja, mesmo que eu coloque um coeficiente não igual a 1 e o determine de alguma forma para o euro em tf=H1, isso não significa que para a libra e em outra tf será o mesmo. E não é interessante. É como lidar com a balança para cada par separadamente. Se for o caso, podemos trabalhar com volumes.

Bem, podemos considerar Hurst da maneira antiga, como a inclinação da regressão, então este coeficiente não importará. Na verdade, você não está vinculado aos TFs padrão, portanto, não é um problema encontrar pontos para a regressão.


P.S. Não foi uma risada, foi um sorriso. No sentido de um certo ceticismo. Embora, talvez eu esteja errado e os usuários do fórum possam resolver facilmente este problema.

 

Calculei a relação (Alto-Baixo)/(Fechado-Abrir) usando um roteiro simples para barras de 1,5 milhões de minutos.

Para AUDUSD no intervalo de 2005.11.02 07:49 a 2010.08.20 22:59 a média (H-L)/(C-O) = 1.65539495
para USDJPY no intervalo de 2006.04.11 20:21 a 2010.08.20 22:59 a média (H-L)/(C-O) = 1.72965927
para USDCHF no intervalo 2006.01.24 04:23 a 2010.08.20 22:59 média (H-L)/(C-O) = 1.69927897
para USDCAD no intervalo de 2005.05.19 13:31 a 2010.08.20 22:59 Média (H-L)/(C-O) = 1.62680742
para GBPUSD no intervalo de 2006.02.21 23:31 a 2010.08.20 22:59 Média (H-L)/(C-O) = 1,65294349
Para EURUSD no intervalo de 2006.03.08 13:41 a 2010.08.20 22:59 a média (H-L)/(C-O) = 1,69371256

Não é uma grande propagação. Embora eu estivesse esperando que fosse ainda menor.

A propósito, é interessante se o valor local desta relação pode ajudar a distinguir uma tendência de um apartamento. Pelo menos os impulsos devem ser detectados.

 

(Alto-Baixo)/(Fechado-Aberto) ?

Desculpe, o módulo está perdido?

 
Svinozavr:

Deixe-me explicar o método. ...

É certamente uma abordagem interessante. E, presumivelmente, nas mãos do autor, é eficaz.

Mas todos esses indicadores continuam a manter seus ajustes de tempo. Que, pelo que entendi, são definidas pelo gosto.

Ou seja, se estamos procurando indicadores objetivos aqui, devem ser os critérios de seleção de valores para estes parâmetros que devem ser objeto de discussão.

Enquanto isso, isso é exatamente o que Peter nunca mencionou. Ou talvez eu tenha perdido isso.

E seria interessante ouvir.

 
NorthAlec:

(Alto-Baixo)/(Fechado-Aberto) ?

Desculpe, o módulo está perdido?

o módulo não está perdido

  for (i=Bars-1;i>0;i--) {
    double res = Close[i]-Open[i];
    if (res < 0) res = -res;
    SumCO += res;
    SumHL += High[i]-Low[i];
  }
  if (SumCO != 0) Alert("Для ",Symbol()," на интервале от ",TimeToStr(Time[Bars-1])," до ",TimeToStr(Time[0])," среднее (H-L)/(C-O) = ",DoubleToStr(SumHL/SumCO,8));
 
Candid:

Calculei com um roteiro simples a relação (Alto-Baixo)/(Fechado-Abrir) em barras de 1,5 milhões de minutos.


E o que esta relação pode significar em termos de significado? Por definição, esta proporção deve ser maior que 1. Além disso, não pode ser muito alto, porque o preço (quase sempre) se move a uma velocidade terminal. Claramente, há um valor médio em algum lugar no meio. E não deve diferir muito por instrumento - o mecanismo de mercado é o mesmo em todos os lugares. Se você desenhar a distribuição (Close-Open) (sem um módulo) dentro de uma barra, muito provavelmente obteremos uma distribuição uniforme. E esta será a melhor confirmação de que o valor é puramente aleatório.

Talvez eu não entenda algo, mas há muito tempo deixei de prestar atenção ao Fechado e Aberto como fontes de dados estatísticos. Primeiro, seus valores são puramente aleatórios (em relação ao conjunto de dados do minuto correspondente), e segundo, dependem inteiramente do início do tempo, o que não é bom. Mova o ponto de partida em alguns segundos, e estes valores mudarão. Mas o par Alto e Baixo é outra questão. Este par define o corredor em que o preço se desloca. É essencial, é claro, se não para brincar dentro de um bar. Mas se o fizermos, então todas as nossas abordagens de indicadores são irrelevantes. Além disso, este par define o spread e a volatilidade. IMHO, características muito importantes, que só temos que aprender a usar.

 
Yurixx:

O que esta atitude poderia significar em termos de significado?

Eu escrevi em outro tópico
 

Portanto, há muitas perguntas não respondidas sobre o indicador Hirst. Eu não tinha pensado em fazê-lo, mas as críticas, perguntas e comentários de Nikolay(Candidato), pelos quais lhe sou muito grato, me convenceram de que deveria ser tratado de uma maneira real. Sem isso, a fórmula proposta acima para calcular o Índice Hurst parece ser simplesmente tirada do teto.

Também foi necessário responder (incluindo eu mesmo) a tal observação:

Candid:

Mas até agora não há motivos suficientes para comparar valores absolutos deste valor com "calibração" para Hearst, ou seja, para considerar que a 0,5 a série é aleatória, acima dela está na moda e abaixo dela é recursiva.

Para esta característica, você precisa fazer sua própria calibração.



Não vou descrever os detalhes do julgamento, vou simplesmente dizer a vocês a que cheguei.

Vou falar sobre uma série de números aleatórios (SR) que é um modelo de fluxo de carrapato: cada carrapato dá +/- 1 ponto de mudança de preço. O modelo é, naturalmente, muito aproximado, mas não estamos lidando com o mercado, mas com a Hirst. E, antes de tudo, precisamos lidar com um fluxo de probabilidade igual, ou seja, SB puro, quando as probabilidades de carrapatos +1 e -1 são iguais a 50% cada um. Isto também proporcionaria a calibração mencionada pelo Nikolai.

O cálculo do índice Hurst é baseado no intervalo médio, ou seja, a diferença entre o preço máximo e o preço mínimo no intervalo. Além deste valor, há dois outros muito relevantes - o módulo médio de incrementos e a dispersão de incrementos. Todos os três estavam envolvidos no estudo. As designações utilizadas abaixo são as seguintes:

N é o número de carrapatos no intervalo. O primeiro ponto de um intervalo (valor inicial do preço) é o último tick do intervalo anterior e não está incluído no intervalo atual. Portanto, o número de mudanças de preço dentro do intervalo é igual ao seu número de carrapatos.

K - número de intervalos nas estatísticas.

R - spread de preço médio por intervalos K.

M - módulo de incremento médio por intervalos K.

D - dispersão dos incrementos por intervalos de K.

O incremento de preço em um intervalo é um valor conveniente e facilmente representável de forma analítica, igual à diferença entre o preço final e o preço inicial do intervalo. Portanto, M e D podem ser calculadas sem nenhum problema. As coisas são muito mais complicadas com a disseminação do R. Como o min e os preços máximos no intervalo podem ser atingidos em qualquer ponto, o spread depende de todo o caminho do preço e não pode ser expresso na forma analítica. Em outras palavras, é impossível obter uma fórmula geral para isso (como Nicolai insidiosamente pediu).

No entanto, a tarefa de investigar o comportamento do índice Hurst para SB está definida e, portanto, devemos obter resultados precisos, não nos limitar a experimentos aproximados.

Nesta situação, não há nada a fazer senão, com base na definição do spread, calcular seus valores "de frente".

 

Para isso, tive que escrever um roteiro que, para um determinado número de ticks N no intervalo, constrói todas as trajetórias de preço possíveis. Como todas essas trajetórias são igualmente prováveis para a SB, resta determinar o spread para cada uma delas e calcular sua média para todas as trajetórias. Este será seu valor "teórico", ou MO, em resumo. Obviamente, o número total de todas as trajetórias de preço possíveis para o intervalo de comprimento N é 2^N. De acordo com a mesma lei, o roteiro que conta o tempo e o consumo de memória cresce. Assim, é possível calcular o MO de dispersão somente para uma região de pequenos valores de N. O módulo médio e a variância dos incrementos são calculados para a completude do quadro e para a verificação indireta da exatidão dos cálculos.

N R M D
1 1.0000 1.0000 1.0000
2 1.5000 1.0000 2.0000
3 2.0000 1.5000 3.0000
4 2.3750 1.5000 4.0000
5 2.7500 1.8750 5.0000
6 3.0625 1.8750 6.0000
7 3.3750 2.1875 7.0000
8 3.6484 2.1875 8.0000
9 3.9219 2.4609 9.0000
10 4.1680 2.4609 10.0000
11 4.4141 2.7070 11.0000
12 4.6396 2.7070 12.0000
13 4.8652 2.9326 13.0000
14 5.0747 2.9326 14.0000
15 5.2842 3.1421 15.0000
16 5.4806 3.1421 16.0000
17 5.6769 3.3385 17.0000
18 5.8624 3.3385 18.0000
19 6.0479 3.5239 19.0000
20 6.2241 3.5239 20.0000
21 6.4003 3.7001 21.0000
22 6.5685 3.7001 22.0000
23 6.7367 3.8683 23.0000
24 6.8978 3.8683 24.0000
25 7.0590 4.0295 25.0000

Para a SB em questão existe uma fórmula simples que relaciona a variação dos incrementos D com o número de carrapatos N:

D = N.

Aparentemente Hurst, postulando sua fórmula para a variância média, baseou-se neste resultado teórico.

A tabela mostra que os valores obtidos de D estão em total concordância com esta fórmula. Isso significa que o algoritmo para gerar todo o conjunto de trajetórias de preços e a aritmética para o cálculo das médias são escritos corretamente. O cálculo dos preços máximos e mínimos no intervalo e suas diferenças é tão simples que a probabilidade de erro é próxima de zero.

 

Agora que temos algo com que comparar, podemos ver como o expoente Hearst se comporta para SB com valores diferentes do intervalo N.

Deixe-me lembrá-lo da fórmula utilizada para calcular a relação Hearst, conforme definida por seu autor.

H = (Log(R2) - Log(R1))/ (Log(N2) - Log(N1))

O esquema de cálculo em dois pontos deve-se à necessidade de se livrar do fator desconhecido que está presente na fórmula de Hurst.

Para simplificar os cálculos, para ser mais claro e maximizar a faixa de pesquisa, o número de carrapatos no intervalo N também foi alterado em potências de dois. Ou seja, N = 2^n foi tomado. A base do logaritmo na fórmula do H não desempenha um papel. Portanto, presumiu-se que fosse 2, portanto Log(N ) =n.

O algoritmo de cálculo foi o seguinte:

  1. Definimos o número n, o preço inicial p=0 e a precisão do cálculo acc=0,001.
  2. Calcular o número de pontos no intervalo N
  3. Use o PRNG incorporado para gerar o intervalo K-th- N unidades de tick incrementos
  4. Calcular para este intervalo o intervalo e o módulo de incremento de preço
  5. Resumir cumulativamente a amplitude, o módulo e o quadrado para as variáveis
  6. Calcular a média e a variância para intervalos K
  7. Determinar se a condição de precisão é cumprida. Caso contrário, acrescente um a K e prossiga para o passo 3. Caso contrário, termine o roteiro.

Os resultados estão na tabela.

(Infelizmente, falhei em colar a tabela inteira - o editor não aceita texto deste tamanho. Tive que dividi-la em duas tabelas, salvando as duas primeiras colunas por conveniência. O primeiro será referido como 2a, e o segundo como 2b).

Razão: