Volumes, volatilidade e índice Hearst - página 28
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Cavalheiros, não entendo de onde vem a crença na auto-similaridade? Em que se baseia?
Qual é o problema? Você tem dúvidas? E em que se baseiam suas dúvidas?
A auto-similaridade aqui provavelmente deve ser considerada como uma semelhança de padrões notórios em gráficos de diferentes taxas de amostragem (grosso modo, alguma trajetória pode ser encontrada em um período mensal, mas com uma etapa diferente de aumentos de preço - em minutos, 5 minutos, etc.).
Mas se os segundos (minutos, etc.) são transformados em mais antigos (incluindo os mensais), então as ilusões são muito convincentes...
;)
Qual é o problema? Você tem dúvidas? E em que se baseiam suas dúvidas?
Sim, há dúvidas.
Pelo menos porque você tem que negociar em "minutos" de maneira diferente do que em "dias". São coisas completamente diferentes. Além disso, se considerarmos as estatísticas de Pastukhov, podemos ver que a volatilidade muda com o aumento da H. Mesmo que não seja fortemente perceptível, mas podemos ver as tendências. Voltando à Hyo, em várias pesquisas na Internet também podemos notar que as parcelas de log-log não formam uma linha estritamente reta, como deveriam na auto-similaridade. Isto também não é a favor da teoria da fractalidade. Se você olhar para isso de um ponto de vista fundamental, os processos globais e de "alta freqüência" que ocorrem no mercado são diferentes, diferentes grupos de capitais estão envolvidos neles. Portanto, o único argumento a favor da auto-similaridade e similaridade dos gráficos em diferentes intervalos de tempo parece ser ineficaz. Então aí está, em resumo.
Dito isto, não estou falando pessoalmente sobre a inutilidade da Hyo, de modo algum. O que estou dizendo é que a teoria não é válida, ou melhor, válida até certo ponto, e não é culpa da Hyo.
talvez sobre uma ilusão, ou talvez algo possa ser descoberto ...
Negociar por minuto e além, para mim, requer destacar um movimento realmente "substancial", e qualquer outra estimativa será compensada por um spread comparável (ou ainda maior) em escala (a partir de uma distribuição não tolerante do spread médio)...
;)
O pó de cantor, como princípio, pode ser aplicado a qualquer seção escalável.
Como martelar nos pregos de Galton com precisão variável - 2 dígitos, 3, 4, e agora 5...
Imho.
;)
Sim, há dúvidas.
Pelo menos porque você tem que negociar em "minutos" de maneira diferente do que em "dias". São coisas completamente diferentes. Se considerarmos as estatísticas de acordo com Pastuhov, podemos ver que a volatilidade muda quando o H aumenta. Voltando à Hyo, em várias pesquisas na Internet também podemos notar que as parcelas de log-log não formam uma linha estritamente reta, como deveriam na auto-similaridade. Isto também não é a favor da teoria da fractalidade. Se você olhar para isso de um ponto de vista fundamental, os processos globais e de "alta freqüência" que ocorrem no mercado são diferentes, diferentes grupos de capitais estão envolvidos neles. Portanto, o único argumento a favor da auto-similaridade e similaridade dos gráficos em diferentes intervalos de tempo parece ser ineficaz. Em poucas palavras, é isso.
Eu gostaria de secundar isso. Em meus posts anteriores em outro tópico, tentei provar que citações de um período de tempo por freqüência de ressonância são uma coisa e citações de outro período de tempo são outra bem diferente.
Se você se lembrar dos fractais, eles são derivados algorítmicamente um do outro. Os cotiers são derivados um do outro, mas estas transformações não se destinavam a ser auto-similares. Se pegarmos um período de tempo superior e isolarmos um número dele, poderemos encontrar o mesmo número nos períodos de tempo inferiores. Não necessariamente, e muito provavelmente não neste período de tempo específico. Em prazos diferentes, provavelmente teremos sucesso.
TS trabalhando em diferentes períodos de tempo encontram formas tão similares, mas onde? Em algum lugar. Os mesmos números estão no quociente de diferentes períodos de tempo, mas não estão relacionados. Há áreas entre estes números encontrados pelo TS que nada têm a ver com a auto-similaridade. Tal "auto-similaridade" pode servir como explicação para a fractalidade das citações? A propósito, não vi nenhum TS usando as idéias de Maldenbrot et al.
Procedendo pelo menos do fato de que você tem que negociar em "minutos" de maneira diferente do que em "dias". Coisas totalmente diferentes. Se considerarmos as estatísticas de acordo com Pastuhov, podemos ver que a volatilidade muda quando o H aumenta. Voltando à Hyo, em várias pesquisas na Internet também podemos notar que as parcelas de log-log não formam uma linha estritamente reta, como deveriam na auto-similaridade. Isto também não é a favor da teoria da fractalidade. Se você olhar para isso de um ponto de vista fundamental, os processos globais e de "alta freqüência" que ocorrem no mercado são diferentes, diferentes grupos de capitais estão envolvidos neles. Portanto, o único argumento a favor da auto-similaridade e similaridade dos gráficos em diferentes intervalos de tempo parece ser ineficaz. Em poucas palavras, é isso.
Dito isto, não estou falando pessoalmente sobre a inutilidade da Hyo, de modo algum. Estou dizendo que a teoria não é válida, ou melhor, válida dentro de uma faixa limitada, e não é culpa da Hyo.
Colegas, sejam um pouco mais cuidadosos, isto já foi escrito sobre/escrito neste tópico (por que pisar no ponto) - e é exatamente o mesmo. Deixe-me lembrá-lo que o processo de citação não é muito parecido, ou seja, praticamente nada, e as áreas locais onde literalmente acontece de aparecer são em uma escala muito estreita. utilidade prática = 0. E nenhum TA, muito menos disparates na forma de VA funcionou e não funcionará.
Mas se você for mais fundo na FA, depois de escolher com todos os tipos de integrais de correlação, dimensões de informação, entropia, singularidades, etc. (esse sou eu, como você notou - "esmagamento" do intelecto :o)))) + algum otimismo, então se pode chegar a uma conclusão muito importante. A citação é um processo extremamente complexo, mas não aleatório (!!!!). O processo não é ruidoso, é como nós o vemos - mas muito complexo(!!!)
Mas complicado o suficiente para não fazer sentido trabalhar diretamente com uma citação - não existe tal aparato matemático. Portanto, temos que simplificá-la, introduzir algumas transformações e trabalhar com elas (o que eu gostaria de fazer). É meio óbvio, mas não muito óbvio - como transformar. E é improvável que a filtragem como tal funcione aqui.
Parece-me que o termo "paternoster" deve ser visto em um sentido mais amplo. Vou tentar dar minha definição de um paternoster:
Uma PATTERN é dividida em uma "PATTERN Causal" seguida por uma "PATTERN Investigativa". Os segmentos BP podem incluir diferentes números de segmentos de tempo elementares (indivisíveis) (barras/tipos), enquanto formam os mesmos Padrões. A forma dos mesmos Paternals pode variar muito. A analogia mais próxima é a de figuras geométricas - polígonos. Portanto, não importa como os lados de um triângulo mudam, ele permanecerá um triângulo, excluindo os casos degenerados.
Diferentes TFs formam seus próprios Padrões característicos. Não se trata de auto-similaridade ou fractalidade. Os padrões se formam o tempo todo e estão presentes em todos os segmentos indivisíveis da BP.
De forma um pouco resumida, mas não tenho outra definição, a não ser os princípios aos quais aderi. Na minha opinião, os Paterns, como os defini, não podem ser investigados por correlação e outros métodos estatísticos, e em geral é impossível desenhar analiticamente fórmulas de Paterns característicos, porque eles aparecem e desaparecem continuamente, fluindo uns dentro dos outros, e isso, como eu disse, em cada TF seus paterns são diferentes e não dependem uns dos outros. Diferentes combinações de PATTERNs em diferentes TFs dão PATTERNs Investigativos diferentes, mas específicos do momento. É como um caleidoscópio ou um padrão de floco de neve, embora os padrões sejam infinitamente muitos, mas excluem a aparência de padrões "impossíveis". Ou seja, existe um conjunto diferente do conjunto de Padrões.
De tudo isso resulta que é necessário analisar os Padrões simultaneamente em diferentes TFs. Não é o mesmo que o Método das Três Telas, que dá apenas sinais discretos. O Método dos Padrões de Fluxo (bem, finalmente há um nome para meu método) dá sinais contínuos (com a menor discretização possível que é possível sobre a BP em estudo) no tempo.
Talvez, os principais especialistas deste ramo possam achar úteis minhas considerações, talvez eles me direcionem em alguma direção útil. Observo com interesse o desenvolvimento do pensamento social neste ramo, mas, em minha opinião, Hurst e métodos similares de estimativa são um beco sem saída, mas este é meu IMHO.
Pensamentos um pouco semelhantes:
Os mesmos números estão disponíveis em diferentes citações de tempo, mas não são coisas relacionadas. Há áreas entre estes números encontrados pelo TS que nada têm a ver com a auto-similaridade. Essa "auto-similaridade" pode servir como explicação para a fractalidade das citações? A propósito, não vi nenhum TS usando as idéias de Maldenbrot et al.