Как отличить график FOREX от ГПСЧ? - страница 19

Новый комментарий
 
AlexEro:

3. Скажу более подробно. Вы привели формулу автокорреляции для нормально распределённого временного ряда случайных величин. Среднеквадратическое отклонение является хорошим критерием среднего только для гауссовского распределения. В общем случае ценового ряда среднеквадратическое отклонение не только не является наилучшим критерием оптимальности так называемого матожидания, а вообще уводит не туда. Именно поэтому машки (МА) в трейдинге то работают, то не работают.


Прежде чем выкладывать, я тщательно проверял все расчет. Мне известны три способа расчета АКФ, все три приведены ниже, на скрине и в файле Маткаде (прикреплен). Результаты расчетов совпали по всем трем способам. Если Вы знаете более правильный расчет АКФ поделитесь формулой пожалуйста. Я в код байс выложил только третий вариант расчета, тот что в лоб. Причем когда переносил код отловил баг в MQL и предложил более совершенный вариант расчета линейной регресии https://www.mql5.com/ru/forum/107017/page6

 

 

Файлы:
akf.zip  45 kb
 

Привалов, это методы автокорреляции - когда и если Вы ТОЧНО ЗНАЕТЕ, что распределение Вашей случайной величины - нормальное. Только тогда эти формулы дают более-менее достоверную оценку "автокорреляции", статистической повторяемости ряда. Для грубой оценки (степени повторяемости ряда, или отсутствия повторяемости в остатках модели при вычитании из неё ряда, то есть для проверки правильности модели - как это делают в ARIMA, или ещё для чего) ими пользоваться конечно можно (кроме всех видов Фурье). Но для сильно изменчивых систем эти методы дают большую ошибку. А вот насколько эта ошибка большая, и приемлима ли погрешность результатов этих формул для трейдинга при кредитном плече 1:100 и волатилити 1-2% в сутки - отдельных разговор.

Если же распределение случайной величины неизвестно (ценовой ряд), то НУЖНО применять другие, более сложные непараметрические (ранговые, ранжированные) методы вычисления корреляций (и авто-корреляций).

https://ru.wikipedia.org/wiki/Корреляция

Их часто применяют в социальных науках для "корреляций", потому что там давно известно, что технические "среднеквадратические" методы теорверы там просто тупо не работают. Для этих людей есть даже специальный пакет непараметрической статистики SPSS.

https://ru.wikipedia.org/wiki/SPSS

Точно так же надо поступать и для авто-корреляций.

http://www.hr-portal.ru/statistica/gl13/gl13.php

In statistics, the term non-parametric statistics has at least two different meanings:

  1. The first meaning of non-parametric covers techniques that do not rely on data belonging to any particular distribution. These include, among others:
    • distribution free methods, which do not rely on assumptions that the data are drawn from a given probability distribution. As such it is the opposite of parametric statistics. It includes non-parametric statistical models, inference and statistical tests.
    • non-parametric statistics (in the sense of a statistic over data, which is defined to be a function on a sample that has no dependency on a parameter), whose interpretation does not depend on the population fitting any parametrized distributions. Statistics based on the ranks of observations are one example of such statistics and these play a central role in many non-parametric approaches.
  2. The second meaning of non-parametric covers techniques that do not assume that the structure of a model is fixed. Typically, the model grows in size to accommodate the complexity of the data. In these techniques, individual variables are typically assumed to belong to parametric distributions, and assumptions about the types of connections among variables are also made. These techniques include, among others:
    • non-parametric regression, which refers to modeling where the structure of the relationship between variables is treated non-parametrically, but where nevertheless there may be parametric assumptions about the distribution of model residuals.
    • non-parametric hierarchical Bayesian models, such as models based on the Dirichlet process, which allow the number of latent variables to grow as necessary to fit the data, but where individual variables still follow parametric distributions and even the process controlling the rate of growth of latent variables follows a parametric distribution.

https://en.wikipedia.org/wiki/Nonparametric

 
AlexEro:

Их часто применяют в социальных науках для "корреляций", потому что там давно известно, что технические "среднеквадратические" методы теорверы там просто тупо не работают. Для этих людей есть даже впециальный пакет непараметрической статистики


Накой всё это надо применительно к трейдингу?
 
Avals:
Накой всё это надо применительно к трейдингу?
Они давно не виделись и соскучились друг без друга. Да и как тут не доказать кто круче в терминологии?
 
AlexEro:

...

Если же распределение случайной величины неизвестно (ценовой ряд), то НУЖНО применять другие, более сложные непараметрические (ранговые, ранжированные) методы вычисления корреляций (и авто-корреляций).

https://ru.wikipedia.org/wiki/Корреляция

...

Профессор! (на последней парте робко тянется рука студента) Как корреляция может помочь заработать на рынке? Корреляция между индексом доллара и евро -0.98. Что нужно делать? Продавать евро? Покупать индекс доллара?
 

Распределение ряда приращений. Один ряд - ГПСЧ, второй - форекс.

П.С. Не использовалось "деление, умножение и прочая нескольких ГСЧ.". Все тот же тупой гпсч из экселя.

 
слева форекс? хотя по сцти более похож на форексовский должен быть правый.
 
C-4:
Профессор! (на последней парте робко тянется рука студента) Как корреляция может помочь заработать на рынке? Корреляция между индексом доллара и евро -0.98. Что нужно делать? Продавать евро? Покупать индекс доллара?

Не имею ни малейшего понятия. Не знаю, как неизвестно кем и как подсчитанная "корреляция" с незаконной валютой "евро" может "помочь заработать на рынке" в неизвестной мне, неуказанной торговой системе.

Наука статистика проверяет гипотезы.

 
AlexEro:

Не имею ни малейшего понятия. Не знаю, как неизвестно кем и как подсчитанная "корреляция" с незаконной валютой "евро" может "помочь заработать на рынке" в неизвестной мне, неуказанной торговой системе.

Наука статистика проверяет гипотезы.

Профессор, научите хотя бы иметь дело только с "законными" валютами. Как отличить незаконную валюту типа "евро" от незаконной?
 
C-4:


Как корреляция может помочь заработать на рынке?



Есть статья Статистический Carry Trading о том, как заработать на положительных свопах с помощью корреляции.

Теоретически ничего сложного и заумного. И даже на скрине к статье нарисован ответ на вопрос: "где деньги лежат?".

Другой компот, что корреляции могут менять знак на прямо противоположный и тогда вместо заработка получим убыток.

Проще говоря, решение одной проблемы включает в себя другую проблему: "как прогнозировать знак корреляции?".

1...121314151617181920212223242526...30
Новый комментарий
Причина обращения: