A avaliação de probabilidades é puramente matemática - página 11

 
exi:

Esta é a razão pela qual eu não gosto de forex. Eu não sei sobre os outros, mas não entendo nada de preço de moedas. E depois há dois... Que fatores fundamentais somam-se ao preço? Em ações tudo é preciso e claro, você compra um pedaço de capital que tem um valor real. Com este cálculo, entendo, em primeiro lugar, que estou comprando parte da empresa e, em segundo lugar, posso entender qual o preço que estou pagando, alto ou baixo. Em alguns casos (muito raros) posso dizer com uma garantia que paguei menos pela empresa do que ela vale e mesmo que ela vá à falência amanhã eu terei lucro. E se funcionar e trazer lucro, isso me trará lucro. É rentável para todos.

Com forex não é claro. Perseguimos os preços, mas só os entendemos quando entendemos o que estamos pagando. Algumas pessoas acham que não há preços em forex, sim, há... Apresentado apenas como uma relação destes preços. Para que estou pagando (trocando minha moeda) e o que possuo após o pagamento e quem se beneficia com isso de qualquer forma?

Eu acho que o comércio de moedas só é necessário em tempos de repressão. Quando você guarda sua massa na moeda de outro país, mais forte.

Pensa-se que a inflação determina o preço de uma moeda, mas isso determina principalmente a taxa de depreciação da moeda. Uma moeda com uma expectativa de vencimento < 0. É claro que há uma inflação positiva, mas não conosco e não em muitos outros países. Portanto, o comércio forex em si não é sensato.



Você já considerou que a moeda é a mesma que ações, apenas a palavra empresa foi substituída pela palavra estado...
 
Prival:

https://www.mql5.com/ru/code/8295 sim é possível e qualquer um que pense pode baixar este indicador - instale-o e veja que existe um padrão em forex


Eu o instalei e não entendi nada. Meu indicador não se parece com aquele que você vê na foto anexada. Mas também não entendo sua foto. Por alguma razão, a ACF é excepcionalmente monótona. Como pode ser? Na minha opinião, ACF mostra a correlação (conexão) entre "0" e "1" barra, entre "0" e, etc. Por que esta relação deve diminuir monotonica e facilmente?

Não quero procurar um erro provável em seu indicador e para mim ele é prismático pelas seguintes razões.

Você deve pegar um pacote pronto que faz cálculos estatísticos e usá-lo. Para a ACF, por exemplo, a STATISTICA. Este pacote em particular existe há mais de 20 anos e centenas de milhares ou milhões de usuários antes de nós concordaram em fórmulas e pescaram quaisquer erros que os desenvolvedores tenham cometido. É metodologicamente correto utilizar os resultados do trabalho de outras pessoas.

Esconder o funcionamento interno do pacote permite que você se concentre na preparação dos dados brutos e na interpretação dos resultados. Pelo menos o pacote calcula automaticamente os intervalos de confiança, que seu indicador não o faz e não está claro se você pode confiar no resultado que obtém.

Eu tenho esse pacote em algum lugar e vou calcular a ACF e postá-lo. Até onde me lembro (posso estar errado) a ACF do pacote tem uma aparência completamente diferente, dando origem a várias especulações.

 
faa1947:

Não podemos ter uma referência. ARPSS tem uma opinião diferente: a autocorrelação pode ser usada para julgar o modelo da série.

Sou preguiçoso demais para olhar para cima. Apenas para reiterar o princípio da prova.

1. Escolha um período de tempo, por exemplo, M15. Traçar em um intervalo histórico bastante longo (digamos 10 000-20000 barras) a distribuição da freqüência dos aumentos de preços (número de vezes, dependendo dos pontos). Obtemos (aproximadamente, mas devido a uma grande quantidade de dados, é uma boa aproximação) a função de densidade de probabilidade. (tenho quase certeza que é exponencial, mas para este problema o tipo de distribuição não é importante).

2. Fazemos a suposição muito realista de que se levarmos um segmento da história deslocado 1 barra para a esquerda (ou direita) do que tomamos no item 1, a distribuição de probabilidade mudará muito pouco.

3. medimos da mesma forma e no mesmo período da função de densidade de probabilidade do histórico para o incremento no preço de 2 barras.

4. Além disso, é uma prova contrária. Suponha que os incrementos vizinhos sejam independentes. Como o incremento de preço para duas barras é a soma algébrica dos incrementos da primeira e da segunda barra e a densidade da distribuição dos incrementos nas barras vizinhas é a mesma (ver passo 2), de acordo com a regra conhecida, a densidade de probabilidade da soma deve ser uma simples convolução da densidade de cada um dos valores da soma. Realizando a convolução e comparando-a com a distribuição obtida no passo 3, nos certificamos de que eles não estejam nem perto um do outro (você pode ver tudo a olho nu lá, você não precisa nem mesmo verificar). Tendo chegado a uma contradição, concluímos que nossa suposição sobre a independência dos incrementos vizinhos é incorreta.

É isso aí, é bastante rigoroso e sem "ficção científica". Este método é adequado para verificar a independência de incrementos de qualquer série. Além disso, gostaria de observar que se os incrementos de uma série são distribuídos pela lei exponencial (parece ser assim para o preço) que é preservada em prazos mais altos (o que provavelmente é verdade), a prova mencionada pode ser facilmente obtida teoricamente devido ao cálculo da integral de convolução apropriada. Entretanto, há muito se sabe na teoria da probabilidade que a distribuição exponencial não é estável.

 
Em termos simples: o teste mostra que o PRV condicional dos incrementos não é o mesmo que o PRV incondicional, e esta é a definição de "dependência".
 

Não o tirei de minha cabeça antes de colocá-lo no código. Testei-o longa e duramente com leituras de algoritmos de cálculo ACF conhecidos e testados. Ele me correspondeu completamente, verificado até 16 casas decimais (talvez mais, não me lembro exatamente agora, mas não havia diferença com a função embutida no MathCad).

E sobre

Почему эта связь должна монотонно и гладко убывать?

ACF tem uma função delta, pois não há relação entre os dados, eles são aleatórios. Mas para o forex, se a ACF for construída corretamente, há uma conexão, os dados são correlacionados e a natureza (tipo) da ACF pode ajudar a identificar o tipo do processo. Nem sempre é o mesmo que no exemplo que afixei. A seção selecionada mostra que no momento o movimento corresponde à cadeia oscilatória da 2ª ordem.
 
Prival:

Não o tirei da minha cabeça antes de colocá-lo no código. Testei-o longa e duramente com leituras de conhecidos e testados algoritmos de cálculo ACF. Ele me correspondeu completamente, verificado até 16 casas decimais (talvez mais, não me lembro exatamente agora, mas não havia diferença com a função embutida no MathCad).

E sobre

A ACF tem uma função delta, pois não há relação entre os dados, eles são aleatórios. Mas para o forex, se a ACF for construída corretamente, há uma relação, os dados são correlacionados e a natureza (tipo) da ACF pode ajudar a determinar o tipo do processo. Nem sempre é o mesmo que no exemplo que afixo. A seção selecionada mostra que no momento o movimento corresponde à cadeia oscilatória da 2ª ordem.


A julgar pelo indicador, você não diferencia as séries de preços antes de calcular a ACF. Portanto, não há sentido em compará-la com a ACF. Mas faz sentido aplicar o indicador à parte integrante do CGS.

p.s. Acho que é impossível tirar conclusões sobre as dependências deste indicador (ou você precisa de sérias comprovações)

 
lea:


A julgar pelo indicador, você não diferencia as séries de preços antes de calcular a ACF. Portanto, não há sentido em compará-la com a ACF. Mas faz sentido aplicar o indicador à integral CMP.

p.s. É impossível tirar conclusões sobre a presença de dependências a partir das leituras deste indicador (ou é necessária uma comprovação séria).

Concordo sobre a presença/ausência de dependências. Mas eu argumentaria sobre diferenciação: cada operação de diferenciação anula uma ordem de dependência, se a representarmos de forma polinomial. Portanto, mesmo que consigamos que não haja dependência na série diferenciada, isso não significa que não houvesse nenhuma na série original.
 
lea:


A julgar pelas leituras dos indicadores, você não está diferenciando as séries de preços antes de calcular a ACF. Portanto, não faz sentido compará-la com a ACF da BGS. Mas faz sentido aplicar o indicador à integral GBS.

p.s. Eu não acho que você possa tirar conclusões sobre dependências a partir deste indicador (ou você precisa de uma forte justificativa).


Primeiro justifique por que você precisa aplicar diferenciação. exemplo simples. Um carro se move a uma certa velocidade e ao construir o ACF de velocidade veremos que ele tem velocidade (correlacionada), em palavras simples "é mais provável que a tendência continue...". Ao aplicar a diferenciação, você não estará mais investigando a velocidade, mas a aceleração - isto, por sua vez, pode ser aleatório.

Z.U. Concluir que a velocidade é aleatória porque a aceleração é aleatória é, em princípio, errado. Podemos estar nos movendo a uma velocidade constante (tendência para cima) e a aceleração será BGS...

 
IMHO, zerando o componente constante, como fez Prival, ao subtrair a linha de regressão é suficiente.
 
alsu:
Concordo sobre a presença/ausência de dependências. Mas eu argumentaria sobre diferenciação: cada operação de diferenciação anula uma ordem de dependência, se representada polinomicamente. Portanto, mesmo que consigamos que não haja dependência na série diferenciada, isso não significa que não houvesse nenhuma na série original.

5 pontos. Eu daria um 10, mas isso é o que estraga a pontuação :-) "sobre a presença/ausência de dependências eu concordo..."
Razão: