Что делает нестационарный график - нестационарным или почему масло - масленное? - страница 32
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Мощьное заявление, и главное что все подсознательно хотят чтоб оно было правдой.
Не знаю, как Вы на это смотрите - но совершенно очевидно, что процессы стационарны, и СКО совпадает с точностью до шестого знака. В общем, это стационарный процесс, и статистические методы это подтверждают с очень хорошей точностью (и это работает на меньших масштабах). Другое дело, что это само по себе не делает процесс предсказуемым.
Спасибо, коллега. Попробую повторить Ваши вычисления. Но мне хотелось бы изменить русло этих дискуссий и перейти от теории к практике. Я верю что прибыльная торговля на форексе возможна. Lilliput с его ruler это доказал. Вопрос у всех один: как нам найти и использовать скрытую закономерность рынка. Существует три основных метода построения торговых систем
Большая проблема в п. 2 и 3 это выбор входных данных таким образом чтобы уникально и кратко описать состояние рынка. Тут нужны методы уменьшения размерности.
Кто-нибудь интересовался как у Lilliputa система работaет? В интервью он говорил что использует алгоритм RIPPER для нахождения правил входа и выхода. Кто-нибудь знаком с этим алгоритмом?
(1) Я только хотел сказать, что приведенная мной методика проверки ряда на независимость приращений дает практически однозначный и теоретически на 99,99% обоснованный результат - ценовой ряд не является рядом с независимыми приращениями (даже если они мало или вообще не коррелируют). (2) А это, в свою очередь, говорит о том, что все модели работы с ценой, подразумевающие независимость соседних отсчетов - неадекватны.
(1) Да, приращения не независимы. Это уже посчитано до нас. GARCH модель знаменитый и достаточно простой метод подхода к этой проблеме. Возможны и более продвинутые методы. Или даже просто поднять порядок GARCH модели, и уже будет очень наворочено.
(2) Любая модель неадекватна, это следует из определения модели. Только сам рынок будет абсолютно адекватен рынку. Т.е. постоянно идёт выбор между увеличением адекватности модели и возрастанием её сложности, и даже маленький прирост адекватности требует порой серьёзного увеличения сложности. Соответственно вопрос в степени неадекватности модели. Простая модель часто оказывается лучше, чем навороченная. Можно считать приращения независимыми и даже нормально распределёнными, а саму цену случайным блужданием. В реальности это всё не так, но тем не менее это может быть хорошая модель и с ней можно идти дальше.
Я и не сомневался в этом, вопрос то в другом, что именно Вы вычислили, я с этим пытаюсь разобраться (исключительно для себя).
В том то и дело, что понятные (мне) и доказанные методы проверки требуют почему то большего количество сегментов, попросту требуется ряд. Полученный ряд параметров по сегментам анализируется на соответствие определенному (в зависимости от метода или его разновидности) распределению и только после этого можно применять критерии тренда. Для двух точек - делать такие выводы затруднительно.
Конечно, если хочется, то можно. Вот простой пример: ряд EURUSD, M15, в истории 200,000 отсчеатов. Делю ряд на два участка по 100,000 и строю частоты первых разностей (вторая картинка - логарифм):
Думаю, Вы улыбнетесь, но визуальный анализ для оценки стационарности так же применяется в качестве получения первой информации. Смотрим как соотносятся СКО двух кусков:
Как сказал Ширяев, волатильность сама волатильна. Дисперсия фактически и есть один из способов ее измерения. Да, у нее есть среднее значение и на длинных кусках истории средняя по больнице будет совпадать, но это не значит что на более коротких тоже самое. Статистически доказано, что волатильность кластерна, авторегессионна поэтому и модели типа ARCH/GARCH достаточно адекватны (доказано например в "Основы финансовой математики" Ширяев).
Конечно, модель стационарности и неизменности дисперсии не рассматривает подобные свойства реальных рядов.
Да и чисто визуально по анализу волы видно, что есть периоды повышения волатильности (как сейчас например) которые имеют свойство продолжаться. Тоже самое с МО: если считать по большим кускам данных, то средняя температура по больнице будет 0. Однако это не исключает периоды наличия трендов внутри. Поэтому совпадение мо и дисперсии на продолжительных участках не говорит о стационарности ряда. Если уж оценивать изменение дисперсии, то статистически а не по двум точкам. Те же 200т. отсчетов разбить например на серии по 1000 и просмотреть распределение их дисперсий.
Для тех кто по прежнему в танке - М.О. случайного блуждания(цены) равно нулю.
Чтобы оценить м.о. этого процесса (случайного блуждания) хотя бы во временной области, пришлось бы вычислить, существует ли предел среднего арифметического всех членов ряда с начала истории. Но у этой величины предела не существует - ни классического, ни по вероятности (l.i.m.). О каком пределе можно говорить, если цена в своем блуждании может сколь угодно далеко и на достаточно долгое время отклоняться от значения в начале траектории?
Об м.о. можно говорить только при усреднении по реализациям в заданной точке. Но в этом случае, как и указывал timbo, оно равно предыдущей цене.
Чтобы оценить м.о. этого процесса (случайного блуждания) хотя бы во временной области, пришлось бы вычислить, существует ли предел среднего арифметического всех членов ряда с начала истории. Но у этой величины предела не существует - ни классического, ни по вероятности (l.i.m.). О каком пределе можно говорить, если цена в своем блуждании может сколь угодно далеко и на достаточно долгое время отклоняться от значения в начале траектории?
Об м.о. можно говорить только при усреднении по реализациям в заданной точке. Но в этом случае, как и указывал timbo, оно равно предыдущей цене.
Да,дисперсия уходит в бесконечность.Если рассматривать эту формулу: x(t) = x(t-1) + e(t), где e(t) ~ N(0,1),то да, М.О. равно предыдущей цене.Тоесть цена вчера была 1.18,шум равен нулю,тогда цена сегодня равна x(t) = 1.18+0=1.18 - наша прибыль ноль,минус комиссия.Но я имел в виду М.О. не на следующем отсчёте,а ожидаемое движение СБ в будущем.Посмотри картинку timbo c "колоколом" - ну и,сколько там реализаций,чему равно М.О.?И абсолютная шкала здесь не причём.Тоесть если мы будем торговать евро/долл - я торгую вообще без графика и текущей цены,давлю на бай и селл,а ты торгуешь по ТА,кластеризуешь фибы - в долгосрочке результат будет одинаковым.
Да,дисперсия уходит в бесконечность.
Если вы о золоте - может быть.
Но не на валютных парах, опять вставляю свое мнение.
Как это на обратной паре будет выглядеть? К нулю? ;)
Посмотрите на процесс бинокулярно.
Через прямые и обратные котировки (например, EURUSD и USDEUR)...
Многие иллюзии исчезнут.
Посмотри картинку timbo c "колоколом" - ну и,сколько там реализаций,чему равно М.О.?И абсолютная шкала здесь не причём.Тоесть если мы будем торговать евро/долл - я торгую вообще без графика и текущей цены,давлю на бай и селл,а ты торгуешь по ТА,кластеризуешь фибы - в долгосрочке результат будет одинаковым.
Если вы о золоте - может быть. Но не на валютных парах, опять вставляю свое мнение. Как это на обратной паре будет выглядеть? К нулю? ;)
Валютные пары не являются нормальными ассетами, для них другие правила. Если посмотреть на месячные бары, то можно говорить что процесс mean-reverting - возвращающийся к среднему. Однако с другой стороны, учитывая что никто не торгует на месячных барах, и никакого депозита не хватит пересидеть многолетние просадки, т.е. никто не может даже близко приблизиться к понятию не только бесконечности, но даже просто "долго". А на мелком масштабе даже валютные пары ведут себя как случайное блуждание.