От теории к практике - страница 1458
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
Миллионерами требуется быть от тех математиков, которые претендуют на описание финансовых рядов)
Ну во-первых компьютеры могут не работать из-за банального отказа какой-нибудь микросхемы, к изготовлению которой сборщик компьютера не имеет никакого отношения.
Не обязательно исследователь финансовых рядов должен внедрять свои исследования для зарабатывания трейдерством. Любые результаты исследований, если они открывают что-то новое, ценны сами по себе. Нельзя же, например, обвинять Нильса Бора в том, что он по результатам своих исследований ядра не создал ядерный реактор.)
В реальности, статистик всегда имеет дело с конечными выборками и потому речь всегда лишь о приближённом выполнении этой теоремы. Но при росте объёма выборки это приближение улучшается и называется это состоятельностью оценки.
Статья в русской вики про теорему Гливенко-Кантелли - бред, читайте в английской версии или в каком-нибудь нормальном учебнике.да нет, в принципе теорема работает, вот накидал индикатор сейчас для проверки, чтобы не спорить
получилось практически линейное распределение:
и эта линия от нуля такая
насчет бреда - лично мне всё там понятно
#property strict
#property version "1.1"
#property indicator_separate_window
//#property indicator_chart_window
#property indicator_buffers 1
double STAT[],CHART[],CL,min,pnt;
int i,indBars,ind;
//+------------------------------------------------------------------+
int init()
{
pnt=MarketInfo(Symbol(),MODE_POINT);
//---
SetIndexBuffer(0, STAT);
SetIndexStyle(0,DRAW_LINE,STYLE_SOLID,1,clrRed);
SetIndexLabel(0,"STAT");
//---
return(0);
}
//+------------------------------------------------------------------+
void deinit()
{
//ObjectsDeleteAll();
}
//+------------------------------------------------------------------+
void start()
{
ArrayInitialize(STAT,EMPTY_VALUE);
indBars=Bars-1;
ArrayResize(CHART,indBars+1);ArrayInitialize(CHART,0);
for(i=indBars; i>=0; i--)CHART[i]=iClose(Symbol(),Period(),i);
ArraySort(CHART,WHOLE_ARRAY,0,MODE_ASCEND);
min=CHART[0];
ind=-1;
for(i=indBars-1; i>=0; i--)
{
if(CHART[i+1]!=CHART[i])
{
ind=ind+1;
STAT[ind]=(CHART[i]-min)/pnt;
}
}
return;
}
да нет, в принципе теорема работает, вот накидал индикатор сейчас для проверки, чтобы не спорить
получилось практически линейное распределение:
и эта линия от нуля такая
насчет бреда - лично мне всё там понятно
#property strict
#property version "1.1"
#property indicator_separate_window
//#property indicator_chart_window
#property indicator_buffers 1
double STAT[],CHART[],CL,min,pnt;
int i,indBars,ind;
//+------------------------------------------------------------------+
int init()
{
pnt=MarketInfo(Symbol(),MODE_POINT);
//---
SetIndexBuffer(0, STAT);
SetIndexStyle(0,DRAW_LINE,STYLE_SOLID,1,clrRed);
SetIndexLabel(0,"STAT");
//---
return(0);
}
//+------------------------------------------------------------------+
void deinit()
{
//ObjectsDeleteAll();
}
//+------------------------------------------------------------------+
void start()
{
ArrayInitialize(STAT,EMPTY_VALUE);
indBars=Bars-1;
ArrayResize(CHART,indBars+1);ArrayInitialize(CHART,0);
for(i=indBars; i>=0; i--)CHART[i]=iClose(Symbol(),Period(),i);
ArraySort(CHART,WHOLE_ARRAY,0,MODE_ASCEND);
min=CHART[0];
ind=-1;
for(i=indBars-1; i>=0; i--)
{
if(CHART[i+1]!=CHART[i])
{
ind=ind+1;
STAT[ind]=(CHART[i]-min)/pnt;
}
}
return;
}
1) Советую использовать mql5 (можно строить нормальные графики) и функцию MathCumulativeDistributionEmpirical()
2) Распределение цен не имеет смысла из-за их очевидной зависимости. Обычно изучают распределение приращения цен.
Не обязательно исследователь финансовых рядов должен внедрять свои исследования для зарабатывания трейдерством. Любые результаты исследований, если они открывают что-то новое, ценны сами по себе. Нельзя же, например, обвинять Нильса Бора в том, что он по результатам своих исследований ядра не создал ядерный реактор.)
Не обязательно. Но в данной сфере профит - критерий истины. Поэтому если у вас цель зарабатывать, а не просто исследовать, то нет смысла читать все 100500 мильонов тыщ постов на форуме) можно сильно сэкономить годы жизни, если избирательно подходить.
Условные распределения строятся на основе совместных распределений. Только в случае независимости (по определению) функция совместного распределения равна произведению одномерных функций распределения. В случае зависимости всё гораздо сложнее - недавно здесь вспоминали копулы - это из той оперы. Стало быть, теорема Г.-К. (вроде бы она обобщается на многомерный случай) применяется для приближённого построения двумерного распределения из которого можно попытаться построить условные одномерные.
Давайте возьмем пример: построить распределение приращений, при условии что предыдущее приращение было положительным. Что здесь мешает сходимости выборочного распределения к теоретическому, при увеличении выборки?
Устойчивость чего? Есть, например, устойчивость решения диффура по Ляпунову или, например, статистическая устойчивость частоты события (в смысле сходимости к его вероятности).
Устойчивость поведения во времени. Что-то типа стационарности, но в более широком смысле. Функция (ряд) может быть нестационарна, но при этом демонстрировать схожее поведение на любом отрезке времени. Например, y=x^2 устойчива, а y=x^2 + sin(x) нет, при условии что окно анализа меньше периода sin().
Применительно к эквити, можно сформулировать так: "эквити растет (обновляет хай) на каждом из N отрезков времени". В пределе, это сходится просто к проценту прибыльных сделок. Или проценту сделок, обновляющих хай. Но, может быть, вы подскажете более грамотную формулировку.
Давайте возьмем пример: построить распределение приращений, при условии что предыдущее приращение было положительным. Что здесь мешает сходимости выборочного распределения к теоретическому, при увеличении выборки?
Если мы возьмём подвыборку и построим по ней функцию распределения, то будет ли она совпадать с таковой для всей выборки? В общем случае - конечно нет. Как пример - пусть в выборке есть числа разных знаков, а в подвыборке - только положительные.
В приведённом вами случае при независимости исходной выборки независимость подвыборки вроде бы останется. В случае зависимости исходной выборки всё будет определяться устройством этой зависимости, которая полностью определяется совместным двумерным распределением, которое может быть приближённо построенным по двумерной выборке (из пар последующих перемещений) при выполнении для неё условий теоремы Г-К.
Суть в том, что для любого набора чисел всегда можно построить выборочную функцию, но далеко не всегда это имеет смысл. Для прояснения наличия этого смысла можно использовать критерии навроде двувыборочного критерия Колмогорова-Смирнова, разбивая случайным образом исходную выборку на две подвыборки.
Устойчивость поведения во времени. Что-то типа стационарности, но в более широком смысле. Функция (ряд) может быть нестационарна, но при этом демонстрировать схожее поведение на любом отрезке времени. Например, y=x^2 устойчива, а y=x^2 + sin(x) нет, при условии что окно анализа меньше периода sin().
Применительно к эквити, можно сформулировать так: "эквити растет (обновляет хай) на каждом из N отрезков времени". В пределе, это сходится просто к проценту прибыльных сделок. Или проценту сделок, обновляющих хай. Но, может быть, вы подскажете более грамотную формулировку.
монотонность функции и/или её производных? алгоритмическая сложность?
1) Советую использовать mql5 ...
это вопрос спорный
я могу и в 4-рке тоже самое
вообще, не было у меня задач, которые я бы не смог реализовать на 4-рке
в том числе и графики
это вопрос спорный
я могу и в 4-рке тоже самое
вообще, не было у меня задач, которые я бы не смог реализовать на 4-рке
в том числе и графики
очередную позицию строго в начале очередного тренда и закрывать её при его окончании?!