От теории к практике - страница 577
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
1. Скорость = Сумма приращений (Абсолютных) / время
2. Лямбда = Сумма приращений (Абсолютных)/ количество реальных котировок
3. Время = окно наблюдения
4. Стандартное отклонение D = Sqrt(Скорость * Лямбда * Время)
5. У меня на графике матожидание +- ст.отклонение*квантиль.
Насчет кубического корня...
Попробовал считать ст.отклонение как СУММ(ABS(returns))/СТЕПЕНЬ(N,0.3333333) или даже СУММ(ABS(returns))/СТЕПЕНЬ(N,0.4) вместо СУММ(ABS(returns))/СТЕПЕНЬ(N,0.5).
Вроде лучше работает, но еще не уверен. Надо еще посмотреть-почитать...
Итого получается: Стандартное отклонение D =Sqrt(сумма приращений*сумма приращений*время
------------------------------------------------------------
время* количество реальных котировок )
итого: сумма приращений/Sqrt(количество реальных котировок), время тут вообще выпадает, так?
Итого получается: Стандартное отклонение D =Sqrt(сумма приращений*сумма приращений*время
------------------------------------------------------------
время* количество реальных котировок )
итого: сумма приращений/Sqrt(количество реальных котировок), время тут вообще выпадает, так?
Если считать среднюю скорость за время = окну наблюдения, то - да, если мгновенную, скажем за тик - нет...
Попроси Женю или еще кого сделать -
1.Индюк+конверт
2.Эквити(спред в 2 раза больше)
Вставил формулу - посмотрел рез и т.д.
Потом можно и га прикрутить...
Ну, да - сумма приращений в скользящем окне, если я правильно понял. Классный индикатор, но с трендами неважно борется. Но - классный... Но - неважный... Чё-то я запутался...
Я щас книгу читаю. Лучшее, что нашел за последнее время. Там многое можно встретить из того, что мы в этой теме обговорили + нейросети.
Еще раз публикую.
Итого получается: Стандартное отклонение D =Sqrt(сумма приращений*сумма приращений*время
------------------------------------------------------------
время* количество реальных котировок )
итого: сумма приращений/Sqrt(количество реальных котировок), время тут вообще выпадает, так?
Забавно. Если еще взять ДЦ с 4-разрядным котированием, то "сумма приращений (Абсолютных)" равна произведению 0.0001 * N, где N - "количество реальных котировок", и
Стандартное отклонение D = 0.0001 * N / N^0.5 = 0.0001 * N^0.5 = Sqrt (N/100). То есть весь фокус в том, что берется вместо реальных котировок. Как они прореживаются.
Забавно. Если еще взять ДЦ с 4-разрядным котированием, то "сумма приращений (Абсолютных)" равна произведению 0.0001 * N, где N - "количество реальных котировок", и
Стандартное отклонение D = 0.0001 * N / N^0.5 = 0.0001 * N^0.5 = Sqrt (N/100). То есть весь фокус в том, что берется вместо реальных котировок. Как они прореживаются.
Тема интересная, но никак не связана с рынком.
Какие-то странные картинки, фамилии и термины, ну никак не связано в рынком.
Нет никаких приращений, это не та область, в которой их нужно искать.
...
Попробовал считать ст.отклонение как СУММ(ABS(returns))/СТЕПЕНЬ(N,0.3333333) или даже СУММ(ABS(returns))/СТЕПЕНЬ(N,0.4) вместо СУММ(ABS(returns))/СТЕПЕНЬ(N,0.5).
Вроде лучше работает, но еще не уверен. Надо еще посмотреть-почитать...
Мне кажется, если вместо ABS(returns) брать ABS(returns)^4, будет острее реакция на отклонения от среднего, а Вы, вроде бы, их и ловите.
Тема интересная, но никак не связана с рынком.
Какие-то странные картинки, фамилии и термины, ну никак не связано в рынком. Нет никаких приращений, это не та область, в которой их нужно искать.
Там, начиная с Главы 2 читать надо. И формы распределений - такие же как на Форексе. И нейросетью параметры этих распределений определяют. В общем, годная книга.
Инструмент нормальный сделай. На лету - вставил формулу посмотрел рез.
Чтоб хавал несколько миллионов наблюдей и график был масштабированный.
Вот я о чем...
Понял. Принято.
Мне кажется, если вместо ABS(returns) брать ABS(returns)^4, будет острее реакция на отклонения от среднего, а Вы, вроде бы, их и ловите.
:)
бл что же это так интересно все, сутками можно сидеть.. только денег нифига не приносит )
:))) Сам в шоке... Чего-то не хватает...
Но, Колдун упрямо советует довести до ума одну тему. Ну, чё, надо довести - доведем. Боюсь, только без нейросети все равно не обойтись. Вон в книге (см.выше), ребята нейросетью умело определяют параметры текущего распределения "на лету". Возможно, этого и не хватает....
Ведь квантиль у меня всегда константа, получаемый из квантильной функции распределения Гаусса, а это очень грубое приближение. Квантиль также должен вычисляться динамически. Вот тут-то нейросеть может пригодиться очень сильно.