Fenômenos de mercado - página 33

 
joo:
Não que isso esteja errado. Tão certo como a expressão "compre barato, venda caro". Não é apenas a exatidão que importa, mas também a formalidade. Não adianta construir construções filosóficas inteligentes e próximas ao mercado se elas (construções) são como leite para uma cabra.
Você acha difícil formalizar um lapso de tempo depois de tomar uma perda? Ou algo mais?
 
paukas:
Você acha que o tempo transcorrido após aceitar uma perda é difícil de formalizar? Ou o que é diferente?
Sim, é claro, não há problema. Você também poderia proibir a comercialização quando a volatilidade é baixa.
 
gpwr:

Obrigado. Estarei pensando na SOM a meu bel-prazer.

O artigo no link fornece uma visão geral dos métodos de segmentação de séries temporais. Todos eles fazem a mesma coisa. Não que a SOM seja o melhor método para forex, mas também não é o pior, isso é um fato ))

http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.115.6594&rep=rep1&type=pdf

 

Meus colegas, infelizmente, não me permitem dar mais tempo para negociar, mas encontrei algum tempo e decidi pedir (para meu próprio interesse, então não vou esquecer :o, então voltarei mais tarde, quando tiver mais tempo livre)

A essência do fenômeno.

Deixe-me lembrar-lhe a essência deste fenômeno. Foi encontrado durante a análise da influência das "caudas longas" no desvio futuro dos preços. Se classificarmos caudas longas e observarmos as séries temporais sem elas, podemos observar alguns fenômenos curiosos, únicos para quase cada símbolo. A essência do fenômeno é uma classificação muito específica, baseada, de alguma forma, em uma abordagem "neural". Na verdade, esta classificação "decompõe" os dados brutos, ou seja, o próprio processo de citação em dois subprocessos, que são convencionalmente chamados de"alfa" e"betta". De modo geral, o processo inicial pode ser dividido em mais subprocessos.

Sistema com estrutura aleatória

Este fenômeno se aplica muito bem a sistemas com estrutura aleatória. O modelo em si vai parecer muito simples. Vejamos um exemplo. A série inicial EURUSD M15(precisamos de uma amostra longa, e o menor quadro possível), de algum "agora":

Etapa 1: Classificação

A classificação é feita e são obtidos dois processos"alfa" e"beta". Os parâmetros do processo de controle são definidos (o processo que trata da "montagem" final de uma cotação)

Etapa 2 Identificação

Para cada sub-processo, é definido um modelo baseado na rede Volterry:

Oh que dor identificá-los.

Passo 3 Previsão de sub-processo

Uma previsão é feita para 100 contagens para cada processo (por 15 minutos, ou seja, pouco mais de um dia).

Etapa 4: Modelagem de simulação

Um modelo de simulação é construído, o que irá gerar o número x.o. de implementações futuras. O esquema do sistema é simples:


Três aleatorizações: um erro para cada modelo e condições de transição de processo. Aqui estão as realizações em si (a partir do zero):

Passo 5: A solução comercial.

É feita uma análise tendenciosa dessas realizações. Isto pode ser feito de diferentes maneiras. Visualmente, você pode ver que uma grande massa de trajetórias é deslocada. Vejamos o fato:

<>

Testes preliminares

Levou cerca de 70 "medidas" ao acaso (leva muito tempo para contar). Cerca de 70% do sistema detectou o desvio correto, portanto ainda não está dizendo nada, mas espero voltar a esta pista em alguns meses, embora eu ainda não tenha terminado de trabalhar no projeto principal :o(.

 
Talvez não seja bem assim: que princípio é usado para classificar e realmente se decompor em que processos se pretende?
 

para dizerfuji

Может не совсем корректно: по какому принципу производится классификация и, собственно, разложение на какие процессы предполагается?

Não, tudo está correto. Foi um dos temas de discussão em várias dezenas de páginas deste tópico. Tudo o que considerei necessário - escrevi. Infelizmente, não tenho tempo para desenvolver mais o tema. Além disso, este fenômeno em particular, embora interessante, não é muito promissor. O fenômeno das "caudas longas" aparece em horizontes longos, ou seja, onde há grandes desvios de trajetórias, mas para este fim é necessário prever longe os processos alfa e betta (e outros processos). E isto é impossível. Não existe tal tecnologia...

:о(

a todos

Colegas, acontece que há cargos aos quais eu não respondi. Perdoe-me, não vale a pena tentar mudar agora.

 

Prohwessor Fransfort, por favor, responda qual programa você usa para sua pesquisa.

E também...se alguém tiver um manual em russo ou um rústico para o programa http://originlab.com/ (OriginPro 8.5.1)

 
Matlab é, se não estou enganado.
 
Farnsworth:
Esperamos chegar a uma matemática "fractal" mais séria no estudo da "cauda gorda". Levará mais algum tempo, mas por enquanto estou lançando um estudo quase científico que me deu algumas reflexões.
Pressupostos do modelo.
Há motivos para supor que existem vários processos sentados nos berços, que é o que eu quero encontrar. O principal, "processo de transporte" é supostamente algum tipo de tendência crescente/decrescente, que por algum tipo de algoritmo estocástico interrompe outro processo (ou processos). A idéia é simples de começar - remover aqueles incrementos que teoricamente pertencem a "rabos gordos" (ou algum outro subprocesso) e ver o que acontece. A primeira maneira mais fácil de classificar é "filtrar" tudo o que está dentro da +/- LAMBDA
Aberto(n)-Aberto(n-1) incrementos, M15, EURUSD:
De 0,0001 em incrementos de 0,0001 a 0,025 eu passo pelos LAMBDAs, deixo apenas aqueles incrementos que se enquadram em um determinado +/- canal LAMBDA, somo e determino o coeficiente de determinação de regressão linear para cada LAMBDA. Sim, é claro que haverá omissões (eu as conto como zeros), mas agora eu só quero olhar para o processo em si.
Coeficiente de determinação (CD)/ LAMBDA
Deixe-me lembrar que CoD, muito simplesmente, é uma certa porcentagem que mostra o quanto os dados explicam o modelo. O máximo (0,97) é alcançado quando LAMBDA = 0,0006
Os incrementos filtrados podem ser adicionados juntos para dar dois processos:
O valor de 0,0006 é um pouco menor que o RMS do processo incremental. Para comparação, podemos olhar para o segundo extremo local, com um valor LAMBDA de 0,0023 (cerca de 3 RMS):
Tais "tendências" podem ser identificadas em todos os quocientes, e algumas (e a maioria delas) são ascendentes e algumas são descendentes. É claro que este método é quase científico, mas, por outro lado, deu algumas idéias, uma representação alternativa de sistemas com uma estrutura aleatória.

Um resultado interessante.

Este fenômeno pode ser devido ao fato de que os dados históricos são preços de licitação? (A Lambda na experiência é comparável à propagação).

Você não acha que faz mais sentido testar a qualidade do processo de "tendência" resultante usando a regressão linear com coeficientes constantes por partes quando visto como funções do tempo?

 
Prof, seu gráfico da página 22, figura 2 é muito semelhante ao gráfico mensal euro-dólar - muito semelhante.

Você pode somar os incrementos filtrados e obter dois processos: