Распределение ценовых приращений - страница 4
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
Спасибо за ссылки! Достаточно интересно.
Похоже создатели этих GARCH-моделей очень близко находятся к решению задачи.
Действительно у людей использующих GARCH-модели плохие результаты??? А где эти результаты торговли можно почитать-посмотреть? Могу предположить что их подводит - они не знают точно, для какого валютного инструмента какое именно t-распределение брать, ведь хоть и для всех валютных пар надо использовать t2-распределение, но для каждой пары существует свой коэффициент масштаба, отличный от 1. Это придает дополнительную сложность расчетам.
С уважением,
Alexander_K
Не за что. Таких таблиц я могу предоставить много - для любых валютных пар, котировки которых предоставляет брокер.
Нулевые приращения я трактую на бытовом уровне - как если бы в валютном обменнике цену покупки увеличили, а цену продажи оставили такой как была в предыдущий день.
Много таблиц не надо, важна методика анализа.
Почитав википедию "Распределение Стьюдента", я не заметил ни одного примера, где бы гистограмма частот имела провал до нуля в середине. Замечу, что речь вообще не шла о каком-либо совместном распределении двух случайных величин. В первом сообщении Вы говорили об анализе двух разных рядов, Bid и Ask.
Если оставить только осмысленные данные об изменениях курса Ask, которые нулевыми не бывают, в середине гистограммы частот встречаемости возникнет провал. Ширина провала для Ваших данных составляет два пятиразрядных пункта, а в ДЦ с 4-мя знаками будет двадцать пятиразрядных пунктов. Это никак не сказывается на том, что именно t-распределение Стьюдента с 2 степенями свободы будет самым подходящим? Это ведь нешуточный вывод, он означает, что у приращений не существует дисперсии... Делать столь серъезный вывод на основе "бытовых" добавлений в гистограмму частот я бы не стал. Как Вы обосновываете свой вывод о типе распределения?
Много таблиц не надо, важна методика анализа.
Почитав википедию "Распределение Стьюдента", я не заметил ни одного примера, где бы гистограмма частот имела провал до нуля в середине. Замечу, что речь вообще не шла о каком-либо совместном распределении двух случайных величин. В первом сообщении Вы говорили об анализе двух разных рядов, Bid и Ask.
Если оставить только осмысленные данные об изменениях курса Ask, которые нулевыми не бывают, в середине гистограммы частот встречаемости возникнет провал. Ширина провала для Ваших данных составляет два пятиразрядных пункта, а в ДЦ с 4-мя знаками будет двадцать пятиразрядных пунктов. Это никак не сказывается на том, что именно t-распределение Стьюдента с 2 степенями свободы будет самым подходящим? Это ведь нешуточный вывод, он означает, что у приращений не существует дисперсии... Делать столь серъезный вывод на основе "бытовых" добавлений в гистограмму частот я бы не стал. Как Вы обосновываете свой вывод о типе распределения?
Да, на этот вопрос надо обязательно ответить - поэтому ненадолго вернулся :)
1. Не вижу в гистограмме приращений Ask никаких провалов - посмотрите слева от гистограммы "карманы" значений. Все достаточно красиво и строго. В нуле - максимальное значение, и далее по убывающей. То же самое будет и для Bid. А вот если использовать какую-либо комбинацию Ask и Bid то - да, гистограмма потеряет свою форму.
2. Самое главное. Приведу формулы:
Функция распределения: F(x) = (1+(x/sqrt(s^2+x^2))/2
Плотность вероятности: P(x) = 1/sqrt((s^2+x^2)^3)
Квантильная функция: Q(p) = 2*s*(p-1/2)*sqrt(2/a), где a=4*p*(1-p)
Применены следующие обозначения:
X – приращение цены
S – коэффициент масштаба (в общем случае не равен стандартному отклонению)
Проверьте сами для пары EURUSD, для которой s=1.647.
3. Данные формулы являются частным случаем нестандартизированного t-распределения и их можно найти в литературе, посвященной изучению распределения Стьюдента с 2 степенями свободы.
4. Мною было, при помощи генераторов случайных чисел, получено множество различных распределений, но именно это наиболее точно описывает ценовые приращения. Причем, повторю - оно одно и то же для всех валютных пар, просто для каждой валютной пары свой коэффициент s.
5. А вот дальше я и хотел бы узнать - что с этим делать? Посоветовали изучать модель GARCH, чем и буду заниматься в ближайшем времени.
С уважением,
Alexander_K
Спасибо за ссылки! Достаточно интересно.
Похоже создатели этих GARCH-моделей очень близко находятся к решению задачи.
Действительно у людей использующих GARCH-модели плохие результаты??? А где эти результаты торговли можно почитать-посмотреть? Могу предположить что их подводит - они не знают точно, для какого валютного инструмента какое именно t-распределение брать, ведь хоть и для всех валютных пар надо использовать t2-распределение, но для каждой пары существует свой коэффициент масштаба, отличный от 1. Это придает дополнительную сложность расчетам.
С уважением,
Alexander_K
Ну вообще эту модель даже в ВУЗах проходят, она как бы общепринятая и с этим все ок. Я смотрю с точки зрения индивидуального трейдера. Возможно, какие-то организации с большим опытом и базой извлекают из этого хорошую пользу, по крайней мере могут оценить риски для портфелей и проч. Но применительно к спекуляциям на форексе я не встречал примеров эффективного использования, опять же, как вы заметили, может быть из-за сложностей в статанализе да и самих моделей. Т.е. примеров нет, может быть у кого-то они есть и кинут ссылок. Вот СанСаныч что-то предложил, надо будет вникнуть.
Ну вообще эту модель даже в ВУЗах проходят, она как бы общепринятая и с этим все ок. Я смотрю с точки зрения индивидуального трейдера. Возможно, какие-то организации с большим опытом и базой извлекают из этого хорошую пользу, по крайней мере могут оценить риски для портфелей и проч. Но применительно к спекуляциям на форексе я не встречал примеров эффективного использования, опять же, как вы заметили, может быть из-за сложностей в статанализе да и самих моделей.
Добрый день, Максим!
У меня еще то, старое советское образование, когда об этом и слыхом не слыхивали. Просто дочь попросила проанализировать эти приращения, вот я и занялся.
На данный момент просто не имею представления - каким образом эти красивые формулы и графики применить на практике. Cейчас я поизучаю этот GARCH - если там действительно строгая теория, подтвержденная практическими результатами, тогда - так и быть - выделю дочери денег на эту игру :)))
С уважением,
Alexander_K
Добрый день, Максим!
У меня еще то, старое советское образование, когда об этом и слыхом не слыхивали. Просто дочь попросила проанализировать эти приращения, вот я и занялся.
На данный момент просто не имею представления - каким образом эти красивые формулы и графики применить на практике. Cейчас я поизучаю этот GARCH - если там действительно строгая теория, подтвержденная практическими результатами, тогда - так и быть - выделю дочери денег на эту игру :)))
С уважением,
Alexander_K
Вот посмотрите еще заметки от практикующего трейдера http://www.quantalgos.ru/?s=garch который серьезно владеет мат. аппаратом и моделями.
вообще интересный блог у него. Я как бы сам многого не знаю и не освоил еще.
Да, на этот вопрос надо обязательно ответить - поэтому ненадолго вернулся :)
1. Не вижу в гистограмме приращений Ask никаких провалов - посмотрите слева от гистограммы "карманы" значений. Все достаточно красиво и строго. В нуле - максимальное значение, и далее по убывающей. То же самое будет и для Bid. А вот если использовать какую-либо комбинацию Ask и Bid то - да, гистограмма потеряет свою форму.
Я не просто так просил Вас прокомментировать второй рисунок в сообщении https://www.mql5.com/ru/forum/218475/page2#comment_5989670. На нем видно, что частота ценовых приращений в ряде Bid была много меньше, чем в ряде Ask. Это в реальности. У Вас же при вставке нелегальных значений прироста цены на нуль в случаях, когда изменение было в другом ряду, общее число приращений цены для двух разных рядов всегда совпадает. Это признак фальсификации данных. Происходит подмена объекта анализа, в ряд приращений Ask вставляются события, имевшие место в другом ряду.
Анализ по Вашей методике ряда Ask невозможен в случае, если ряда Bid нет. У нее нет смысла как у методики анализа ряда, она требует сразу двух рядов.
Отлично.
Говоря простым языком, определенному значению приращения цены соответствует конкретное значение (см. формулу плотности вероятности в моих постах выше) вероятности появления такого приращения (так называемый вес), исходя из знания того, что распределение приращений является t2-распределением с коэффициентом s. Таким образом для реальной цены Bid или Ask, для определенного объема выборки, мы можем получить состоятельную оценку математического ожидания Bid или Ask в виде взвешенного среднего значения и состоятельную оценку дисперсии цены в виде взвешенной дисперсии (весом конкретного значения Bid или Ask считаем значение вероятности текущего приращения).
Далее, рассматривая этот объем выборки как динамический ряд типа FIFO и усредняя взвешенную дисперсию получаем для нашего скользящего математического ожидания некую условную среднюю дисперсию.
При выходе за границы данной условной дисперсии можно заключать сделку.
В этих рассуждениях есть все-таки слабые звенья - неопределенность необходимого объема выборки (по сути - выбор таймфрейма) и неопределенность объема исторических тиковых данных (усреднение должно проводится за 1000000 тиковых исторических данных или более?)
Буду дальше читать. Если у кого есть соображения - пишите.
Я не просто так просил Вас прокомментировать второй рисунок в сообщении https://www.mql5.com/ru/forum/218475/page2#comment_5989670. На нем видно, что частота ценовых приращений в ряде Bid была много меньше, чем в ряде Ask. Это в реальности. У Вас же при вставке нелегальных значений прироста цены на нуль в случаях, когда изменение было в другом ряду, общее число приращений цены для двух разных рядов всегда совпадает. Это признак фальсификации данных. Происходит подмена объекта анализа, в ряд приращений Ask вставляются события, имевшие место в другом ряду.
Анализ по Вашей методике ряда Ask невозможен в случае, если ряда Bid нет. У нее нет смысла как у методики анализа ряда, она требует сразу двух рядов.
Еще раз повторю - мной собирались данные от совершенно случайно выбранного брокера (я даже не буду говорить какого, чтобы не делать рекламу) с демо счета NDD.
Возможно, демо-сервер выдает часть неверных данных или наоборот выдает не все котировки - спорить не буду. Но, все-таки, с практической точки зрения, я не могу требовать от брокера большей точности (наверное это бесперспективный путь), и работал с тем, что есть.
Отлично.
Говоря простым языком, определенному значению приращения цены соответствует конкретное значение (см. формулу плотности вероятности в моих постах выше) вероятности появления такого приращения (так называемый вес), ...
Если у кого есть соображения - пишите.
Полагаю что брать голые приращения и работать с ними мало эффективно. Приращения нужно привязывать к некоему контексту (фильтру, событиям, условиям). Т.е. по идее корректнее было бы дифференцировать (разбить) временной ряд на компоненты по некоторым признакам и обрабатывать их отдельно друг от друга. Такими признаками могут быть: