От теории к практике - страница 443
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
Пока, за месяц +4%. Но, в сравнении с результатами в одной из соседних веток, это ни о чём.
Кстати, доходность сама по себе ни о чем не говорит. У умных людей принято ее озвучивать только в совокупности с просадкой и указанием периода.
Алексей, есть ли у тебя данные - как меняется распределение приращений какой-либо пары из года в год? Можно ли говорить о том, что при выборке тиков за год, непараметрические статистические моменты (медиана, медианное отклонение и т.п.) приращений практически одинаковы?
У меня такое подозрение, что, да - из года в год мы имеем дело с одним и тем же распределением вероятности, а нестационарность проявляется только на разных участках скользящего временного окна.
Всё же предпочитаю обращение на "вы", если вы не против. Мне так удобнее.
В вашем вопросе есть неявное предположение, что на него можно ответить однозначно, исследуя выборку приращений. Это неверно для процесса с нестационарными приращениями. Помимо выборки должна быть параметрическая модель процесса. И выборка лишь позволяет уточнить эти параметры. То есть, при одной и той же выборке и разных моделях ответ может отличаться.
Разбиение процесса на стационарные куски - это лишь одна из таких параметрических моделей. Проблема в том, что такое разбиение далеко не единственно - разные люди всегда по-разному разметят тренды и ответы на ваш вопрос у них будут различаться.
Alexander_K2:
А вот если бы у меня была С=const,
т.е. скорость должна быть постоянной? Тогда получается, что считать скорость от приращений цены нельзя.
Дисперсия диффузионного процесса D=sqrt(C*lambda*t)
Это усредненная величина, для теоретиков. Случайный процесс может реализоваться совершенно разными траекториями при одних и тех же C, t, и lambda.
Поэтому будет намного точнее измерять уже реализовавшуюся дисперсию (боллинджер и т.п.), а не вычислять теоретически подразумеваемую.
Очередная двойка вам по пониманию случайных процессов)
Я к чему это спрашиваю.
Вот сегодня ночью, моя ТС просто чудом избежала ночных трендов по AUDCAD и AUDCHF. Перед 00.00 резко упала скорость, тиковый объем и т.п. Соответственно уменьшилась дисперсия. И это в скользящем окне = 4 часа!
А вот если бы у меня была С=const, т.е. средняя скорость при t --> к бесконечности, то ничего страшного бы не было.
Ваш метод анализа цен очевидно не согласован с вашей торговой системой. При торговле вам важен каждый такой небольшой тренд, а при подсчете выборочного распределения (и любых выборочных величин) вы все эти тренды смешиваете в одну кучу и усредняете\компенсируете их между собой. Произведите случайное перемешивание выборки приращений и вы увидите, что график цен станет совсем другим, а выборочные характеристики останутся прежними. Выборка никогда не даст вам всю необходимую информацию, нужна модель процесса.
Т.е., по-Вашему, выбор неких скользящих окон и расчет в них средних величин, это неверный путь???
А вообще кто его знает верный путь. Я вот думаю, что это окно может меняться в зависимости от ситуации.
А вообще кто его знает верный путь. Я вот думаю, что это окно может меняться в зависимости от ситуации.
Вполне согласен. Только эта зависимость тоже будет меняться со временем (нестационарность). То есть, на мой взгляд, любой Грааль в реальности будет подвержен постоянному износу, а иногда и внезапным поломкам)
Собрал такой измеритель. (Для анимации нажать на картинку)
Параметр Market Calm был так назван потому...., а просто ... придумал формулу , а что оно будет не пойму.
Все-таки, думаю, что если смотреть непараметрические статистики, то знАчимая выборка приращений всегда имеет их одинаковые значения.
Вот как было абсолютное медианное отклонение для скользящей тиковой выборки (из 1.000.0000 элементов) = 0.00002 так и останется навсегда для конкретной пары.
Медианное отклонение плохо "замечает" изменение хвостов распределения, потому оно и устойчивее к выбросам чем стандартное отклонение. В ценах же нет ошибок измерения, которые надо отбросить, наоборот - выбросы очень важны.
Вот так выглядит распределение функции "памяти" для EURUSD в скользящем окне = 1 час за последние 3 недели:
Справа видим гигантский "хвост", который говорит, что на тех участках, где он появляется, т.е. появляется "память", ни о какой модели Орнштейна-Уленбека и о "возврате к средней" речи быть не может.
Но как определить пороговое значение - пока не знаю. По персентилям, конечно. Но =0.99 или 0.999 - не знаю. Пока не могу обосновать.
Вот опять постится мракобессие во всей своей красе)) Скорость прихода котировок зависит от нагрузки сервера и интернета - даже ежу понятно.
Ни к памяти, ни к моделям форекса это не имеет никакого отношения.