Parâmetros flutuantes de mercado - página 4
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Aqui está, nosso everything)))) está há muito tempo interessado em tais fotos, mas eu mesmo não construí nenhuma, e a gradação de cores é super))), se não é segredo, o que de que e como?
Aqui está, nosso everything)))) está há muito tempo interessado em tais fotos, mas eu mesmo não as construí, e a gradação de cores é super))), se não é segredo, o que de que e como?
Logo na primeira foto coloquei as ondas. em X amostras, em Y à esquerda - freqüência, à direita - período
... se não é um segredo o quê de quê e como?
Nós podemos.
Procuraremos o coeficiente de correlação em pares entre amostras vizinhas das séries temporais. Para o período de tempo selecionado, temos um coeficiente na faixa de -1 a +1. O valor do coeficiente menor que zero indica a presença de antipersistência entre amostras, maior que zero - persistência nesta TF, próxima a zero - saia daqui! Por sua vez, a persistência serve como um indicador de tendência/colapso do símbolo no TF selecionado. A última propriedade da BP permite o uso de indicadores adequados do AT.
O coeficiente de correlação está em uma janela de n - amostras. Neste caso, utilizamos a Ata para 2010 e, desbastando-as, construímos a TF artificial de 1 min. a 100 min. n foi tomada como máxima (quantas amostras em um ano). Para cada TF encontramos um coeficiente de correlação e traçamos a dependência deste valor em relação à TF. Eu quis dizer exatamente esta dependência na citação acima.
A figura mostra as dependências encontradas do coeficiente de correlação do par para diferentes instrumentos em diferentes TFs. Você pode ver que em quase todo lugar o coeficiente é negativo indicando que o preço tende a retornar ao seu valor inicial após a perturbação. Esta propriedade é mais ou menos característica de todos os símbolos e é mais claramente vista na pequena TF (ver fig.). Eu usei os dados da Alpari de 2010.
A questão é o que conta como "próximo a zero". Para a estimativa, podemos multiplicar o coeficiente de correlação na TF selecionada pela volatilidade do instrumento em pontos desta TF e comparar o valor obtido com a comissão da corretora (também em pontos). Se se revelar maior do que o spread, então você não terá sucesso de qualquer forma, porque o mercado não é um sistema ergódico e assim que você abrir uma posição, tudo mudará para pior (somente para você).
O que há de errado em seu raciocínio?
A correlação é uma coisa muito sorrateira. Se houver um componente determinístico em suas citações, você deve ter muito cuidado com os resultados da correlação, porque o componente determinístico "plugue" o componente de ruído, e não podemos julgar sobre as características estatísticas da citação.
Deixe-me dar-lhes um exemplo que mencionei muitas vezes em outras ocasiões.
Vamos destacar o componente determinístico utilizando o filtro HP
Abaixo, o componente "cíclico" é um nome infeliz, eu acho que prefiro "um milhão de Pinóquios em um campo de maravilhas", mas o soro está lá.
Vamos dar uma olhada mais de perto.
Vemos que este componente "cíclico" oscila regularmente em torno de uma curva suavizada, que tem uma forma analítica, ou seja, determinista.
Vamos calcular com que freqüência a parte superior e inferior desta curva HP
Negativo mais freqüentemente do que positivo. Mas a tendência vem caindo e pode ser o resultado disso
Se iniciarmos a análise com uma tendência de queda, obtemos valores negativos leves, mas crescentes.
Se tomarmos a libra esterlina em ascensão :
obtemos um quadro diferente:
O que confirma meu argumento de que um número maior de desvios negativos ou positivos indica uma tendência na trama.
Além da ACF tendendo para a função delta, como mais se pode identificar o ruído?
Com as funções ACF e delta você pode provar qualquer coisa
Esse é exatamente o meu ponto de vista.
Não consigo perceber a fase.
Não deveria mudar de -90 para 90 graus? Por que apenas para -54?