Оценка вероятности - чисто математика - страница 11

 
exi:

Вот по этой причине я не люблю forex. Не знаю как другим, но мне абсолютно не понятно ценообразование валюты. А тут их еще и 2... Какие фундаментальные факторы складывают цену ? В акциях все точно и ясно, вы покупаете часть акционерного капитала который имеет реальную стоимость. С расчетом этого я понимаю, во-первых, что покупаю часть компании, во-вторых, я могу понять какую цену я плачу, дорого или дешево. В некоторых (в очень редких) случаях я могу с гарантией сказать что я заплатил за компанию меньше чем она стоит и даже если она завтра банкрот - я получу профит. А если она работает и приносит профит, она принесет и профит мне. Это выгодно всем.

С forex не понятно. Мы гоняемся за ценами, но понять их можно лишь тогда, когда мы поймем за что платим. Некоторые считают, что на forex нет цен, да есть... просто представлено в виде отношения этих цен. За что я плачу(меняю свою валюту) и чем я владею после оплаты и кому это вообще выгодно ?

По-моему валютный трейдинг нужен только во времена репрессий. Когда вы спасаете свои бабки в валюте другой, более сильной страны.

Считается инфляция определяет цену валюты, но это по большей части определяет скорость обесценения валюты. Валюта с мат. ожиданием < 0. Конечно бывает и положительная инфляция, но не у нас и не во многих других странах. Отсюда сама торговля на форексе не является разумным.



а вы не задумывались над тем что валюта это теже акции, только слово фирма, заменена словом государство...
 
Prival:

https://www.mql5.com/ru/code/8295 да можно и любой кто думает может скачать этот индикатор - установить и увидеть что на форексе есть закономерности


Установил и ничего не понял. У меня он не имеет такого вида как у Вас на прилагаемом рисунке. Но мне не понятем и Ваш рисунок. Почему-то АКФ исключительно монотонна. Как такое может быть? По-моему мнению, АКФ показывает корреляцию (связь) между "0" и "1" баром, между "0" и, и т.д. Почему эта связь должна монотонно и гладко убывать?

Искать вероятную ошибку в Вашем индикаторе мне не хочется и для меня это является приниципальным по следующим соображениям.

Следует брать готовый пакет, производящий статистические вычисления, и пользоваться им. Для АКФ, например, STATISTICA. Именно этот пакет существует более 20 лет и сотни тысяч или миллионов пользователей перед нами договорились о формулах и выловили все ошибки, которые были допущены разработчиками. Это методически правильно - пользоваться результатами труда других людей.

Сокрытие внутреннего устройства пакета дает воозможность сосредоточиться на подготовке исходных данных и интерпретации результатов. По крайней мере, в пакете автоматически считается доверительный интервал, чего в Вашем индикаторе нет и не ясно насколько можно доверять получАемому Вами результату.

У меня где-то имеется этот пакет, я посчитаю АКФ и выложу. Насколько я помню (может быть ошибаюсь), АКФ из пакета имеет совершенно другой вид, дающий повод для разных размышлений.

 
faa1947:

Нелльзя ли ссылку. В АРПСС имется другое мнение: по автокорреляции можно судить о модели ряда.

Искать лень. Просто повторю принцип доказательства.

1. Выбираем таймфрейм, например М15. Строим на достаточно длинном отрезке истории (скажем, 10000-20000 баров) распределение частот приращений цены (количество раз в зависимости от пунктов). Получаем (приближенно, но за счет большого количества данных приближение хорошее) плотность распределения вероятностей приращения. (Я довольно таки сильно уверен, что она является экспоненциальной, но для этой задачи вид распределения несущественен).

2. Делаем вполне реальное предположение о том, что если мы возьмем отрезок истории, смещенный на 1 бар влево (или вправо) от того, что взяли в п.1, распределение вероятностей изменится крайне несущественно.

3. Измеряем аналогичным способом и на том же отрезке истории плотность распределения вероятностей приращения цены за 2 бара.

4. Далее доказательство от противного. Допустим, что соседние приращения независимы. Поскольку приращение цены за 2 бара есть алгебраическая сумма приращений за первый и второй бар, а плотность распределения приращений на соседних барах одинакова (см. п. 2), то, согласно известному правилу плотность распределения вероятности суммы должна быть простой сверткой плотностей каждой из суммируемых величин. Выполняя свертку и сравнивая ее с полученным распределением на шаге 3, убеждаемся, что они и рядом не лежали (там все будет видно невооруженным взглядом, даже проверок никаких не нужно). Придя к противоречию, делаем вывод о том что сделанное нами допущение о независимости соседних приращений неверно.

Вот так, все довольно строго и без "научного вымысла". Этот метод подходит для проверки на независимость приращений любого ряда. В дополнение отмечу, что если приращения некоего ряда распределены по экспоненциальному закону (для цены это, похоже, так), и при этом вид распределения сохраняется на более старших таймфреймах (а это, видимо, тоже верно), то упомянутое доказательство легко получается и теоретически вычислением соответствующего интеграла свертки. Впрочем, из теории вероятностей и так давно известно, что экспоненциальное распределение не является устойчивым.

 
проще говоря: тест показывает, что условная ПРВ приращений не совпадает с безусловной, а это и есть определение понятия "зависимость"
 

обязательно сделайте. я перед тем как выкладывать его к код байс. не из головы его взял. и много и долго тестировал (сверял) именно с показаниями объщеизвестных и протестированных алгоритмов расчета АКФ. У меня он совпал полностью, проверял до 16 знака после запятой (может и больше счас уже не помню точно, но расхождения со встроенной функцией в MathCad небыло).

А по поводу  

Почему эта связь должна монотонно и гладко убывать? 

АКФ БГШ имеет вит дельта функции, так как там нет связи между данными, они случайны. А вот для форекса если построить АКФ правильно - связь есть, данные корелированы, причем характер(вид) АКФ может помочь определить вид процесса. Он не всегда такой как в примере мною выложенном. Там выбран участок который показывает что в данный момент движение соответсвует колебательному звену 2-го порядка.
 
Prival:

обязательно сделайте. я перед тем как выкладывать его к код байс. не из головы его взял. и много и долго тестировал (сверял) именно с показаниями объщеизвестных и протестированных алгоритмов расчета АКФ. У меня он совпал полностью, проверял до 16 знака после запятой (может и больше счас уже не помню точно, но расхождения со встроенной функцией в MathCad небыло).

А по поводу

АКФ БГШ имеет вит дельта функции, так как там нет связи между данными, они случайны. А вот для форекса если построить АКФ правильно - связь есть, данные корелированы, причем характер(вид) АКФ может помочь определить вид процесса. Он не всегда такой как в примере мною выложенном. Там выбран участок который показывает что в данный момент движение соответсвует колебательному звену 2-го порядка.


Судя по показаниям индикатора, вы не дифференцируете ценовой ряд перед подсчетом АКФ. Соответственно, сравнивать его с АКФ БГШ бессмысленно. Зато имеет смысл применить индикатор к интегралу БГШ.

p.s. Имхо из показаний данного индикатора нельзя сделать выводы о наличии зависимостей (либо нужны серьезные обоснования)

 
lea:


Судя по показаниям индикатора, вы не дифференцируете ценовой ряд перед подсчетом АКФ. Соответственно, сравнивать его с АКФ БГШ бессмысленно. Зато имеет смысл применить индикатор к интегралу БГШ.

p.s. Имхо из показаний данного индикатора нельзя сделать выводы о наличии зависимостей (либо нужны серьезные обоснования)

насчет наличия/отсутствия зависимостей согласен. А вот о дифференцировании поспорил бы: каждая операция дифференцирования обнуляет один порядок зависимости, если представить ее полиномиально. Поэтому даже если мы получаем, что в дифференцированном ряде зависимостей нет, это не значит, что ее не было в исходном ряде.
 
lea:


Судя по показаниям индикатора, вы не дифференцируете ценовой ряд перед подсчетом АКФ. Соответственно, сравнивать его с АКФ БГШ бессмысленно. Зато имеет смысл применить индикатор к интегралу БГШ.

p.s. Имхо из показаний данного индикатора нельзя сделать выводы о наличии зависимостей (либо нужны серьезные обоснования)


Сначала обоснуйте для чего нужно применять дифференцирование. Простой пример. Машина движется с определенной скоростью и строя АКФ скорости мы увидим, что она имеет скорость (коррелированна), простыми словами «тренд скорее продолжиться…».  Применяя дифференцирование, вы будете уже исследовать не скорость, а ускорение – оно в свою очередь может быть случайно.

З.Ы. Делать выводы о том что скорость случайна, потому что ускорение случайно, неверно в принципе. Мы можем двигаться с постоянной скоростью (тренд прет вверх), а ускорение при этом будет БГШ…

 
ИМХО, обнуления постоянной составляющей, как это сделано у Prival'a, путем вычета регрессионной прямой вполне достаточно.
 
alsu:
насчет наличия/отсутствия зависимостей согласен. А вот о дифференцировании поспорил бы: каждая операция дифференцирования обнуляет один порядок зависимости, если представить ее полиномиально. Поэтому даже если мы получаем, что в дифференцированном ряде зависимостей нет, это не значит, что ее не было в исходном ряде.

  5 баллов. Поставил бы 10, но вот это портит оценку :-)  "насчет наличия/отсутствия зависимостей согласен..."
Причина обращения: