Плывующие параметры рынка - страница 3
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
Можно сказать закономерность нашел - колебание вокруг "справедливой цены", теперь подбираю подходящий метод.
Угу... только вот она запаздывает относительно реальной цены и сколько нибудь достоверно определить её на правом краю котира возможности нет. Прогнозировать её из прошлого не получится из-за неизбежной ошибки предсказания на масштабе запаздывания.
Все докозательства существования стационарности вы благополучно пропустили
Есть такая картинка:
Какая методика может экстраполировать подобный ряд?
Кто нибудь мог бы для эксперимента запихнуть это в нейросеть?
Как вы получили эту функцию?
давно было дело, толком и не помню что искал в вейвлетах, приатачил что имеется
Как вы получили эту функцию?
MathSin(2*Pi/(15+0.05*i)*i)
давно было дело, толком и не помню что искал в вейвлетах, приатачил что имеется
Спасибо
А теперь, коллеги, покритикуйте меня.
Я утверждаю, что любая экстраполяция подразумевает наличие у временного ряда (ВР) свойства "следования" выбранному направлению. Действительно, экстраполируя на шаг вперёд полиномом n-ой степени, мы предполагаем НЕИЗМЕННОСТЬ первой производной, второй... n-1 у исходного ряда, по крайней мере на этом шаге... Улавливаете, к чему я веду? Квазипостоянство первой производной это ни что иное, как положительный коэффициент автокорреляции (КА) ВР на выбранном таймфрейме (ТФ). Известно, что бессмысленно применять экстраполяцию к ВР типа броуновского. Почему? Да, КА такого ряда тождественно равен нулю! А, ведь, существуют ВР с отрицательным КА... применять к ним экстраполяцию просто некорректно (если я прав) - цена скорее пойдёт в противоположную сторону от предсказанного направления.
И уж на закуску: Почти все ВР на рынке Forex имеют отрицательную функцию автокорреляции (это функция, построенная из КА для всевозможных ТФ) - это медицинский факт! Исключение составляют некоторые валютные инструменты на небольших временных участках, да акции сбербанка и РАО ЕС на недельных ТФ. Этим, в частности, объясняется неработоспособность на современном рынке ТС основанных на эксплуатации скользящих средних - та же попытка экстраполяции.
Если я не заблуждаюсь, вейвлеты, априори, оказываются в области, в которой не смогут корректно выполнять свои функции.
Насколько понял, вы придерживаетесь "мировоззрения", что рынок это броуновское движение?
Но ведь можно попробовать посмотреть с точки зрения человеческих интересов. Есть крупные игроки - они двигают рынком, есть ограничения по ликвидности (в миг большую сумму не выведешь), есть циклы: финансовый год, квартальные отчетности, открытие бирж, новостной фон и тд. и тп.
Кстати, интересно узнать ваше мнение по этим вещам:
http://www.onix-trade.net/forum/index.php?s=c04e226e5521ed472b8d31770b40832b&showtopic=47&view=findpost&p=5267
http://www.chronos.msu.ru/RREPORTS/mikhailovsky_biol_vremya/mikhailovsky_biol_vremya.htm
Neutron:
И уж на закуску: Почти все ВР на рынке Forex имеют отрицательную функцию автокорреляции (это функция, построенная из КА для всевозможных ТФ) - это медицинский факт!
Не первый раз читаю это Ваше высказывание, но ни разу не видел доказательства. Все АКФ, которые я видел - обычные АКФ. Что значит отрицательная АКФ и чем она хуже положительной? Нельзя ли пример на каком-либо котире, чтобы я мог повторить.
Нельзя ли пример на каком-либо котире, чтобы я мог повторить
Можно.
Будем искать коэффициент парной корреляции между соседними отсчётами Временного Ряда. Для выбранного ТФ имеем один коэффициент в диапазоне от -1 до +1. Значение коэффициента меньше нуля говорит о наличии антиперсистентности между отсчётами, больше нуля - персистентности на данном ТФ, близко к нулю - валим отсюда! В свою очередь, персистентность служит индикатором трендовости/откатности данного инструмента на выбраном ТФ. Последнее свойство ВР позволяет использовать адекватные индикаторы ТА.
Коэффициент корреляции находится в окне из n - отсчётов. В данном случае использовались минутки за 2010 г. и путём их прореживания строились искусственные ТФ от 1 мин до 100 мин. n бралось максимальным (сколько отсчётов в году). Для каждого ТФ был найден коэффициент корреляции и построен график зависимости этой величины от ТФ. Я именно эту зависимость имел в виду в цитате постом выше.
На рис. приведены найденный зависимости коэффициента парной корреляции для различных инструментов на различных ТФ. Видно, что почти везде коэффициент отрицательный, что говорит об стремлении цены вернуться к своему исходному значению после возмущения. Это свойство в больше или меньшей степени присуще всем инструментам и наиболее ярко проявляется на малых ТФ (см.рис.). Данные я использовал Альпаришные за 2010 г.
Вопрос о том, что считать "близким к нулю". Для оценки можно перемножить коэффициент корреляции на выбраном ТФ на волатильность инструмента в пунктах на данном ТФ и сравнить полученную величину с комиссией ДЦ (тоже в пунктах). Если она получилась больше спреда, значит у вас всё равно ничего не получится т.к. рынок не является эргодичной системой и как только вы откроите позицию, всё изменится в худшую (только для вас) сторону:-)