От теории к практике - страница 273
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
Кажется понял.
Шаг1 - Сделать свой тактовый генератор, с рандомными паузами между тактами как у того распределения. На каждом такте - брать текущую bid/ask цену, сделать из них временной ряд.
Шаг2 - Ещё не понял, надо подумать. Торговать такой временной ряд я не смогу, это уже HFT.
Шаг 2 скорее всего машка с насаженным на неё случайным процессом. Когда процесс выходит за свои средние пределы идет торговля на возврат обратно к машке... Наверно как-то так если простым языком..
Я правильно понимаю что по коэффициенту K из распределния Эрланга можно судить о честности дилинга?
Скорее всего о качестве его инфраструктуры.))
Я правильно понимаю что по коэффициенту K из распределния Эрланга можно судить о честности дилинга?
Немного специфического юмора:
Думаю, чем больше k, тем лучше для нас))) ведь если k=1, то это чистая экспонента, пуассоновский процесс, в общем, все очень плохо. Это когда сравнивать начинаешь между очень плохо и так, средне, может что-то на профит и накапает)))
Думаю, чем больше k, тем лучше для нас))) ведь если k=1, то это чистая экспонента, пуассоновский процесс, в общем, все очень плохо. Это когда сравнивать начинаешь между очень плохо и так, средне, может что-то на профит и накапает)))
Для нейросетей и решения задач прогнозирования - да, чем больше k, тем лучше.
Остаюсь при своем мнении - параметр k должен выбираться принудительно, в зависимости от модели, используемой трейдером. У меня k=1.
Есть еще одна причина по которой мне нужен параметр К=1, т.е. эмуляция пуассоновского потока.
И эта причина - необходимость использования загадочного параметра, отвечающего за тренд/флет.
Абсолютно убежден, что этот параметр - коэффициент негэнтропии системы, который вычисляется как отношение параметра текущего распределения вероятностей, к параметру распределения Гаусса.
Так вот, гипотеза - при К=1, т.е. при моделировании реального тикового потока пуассоновским процессом, коэффициент негэнтропии системы будет вычисляться корректно, в остальных случаях - нет.
Для нейросетей и решения задач прогнозирования - да, чем больше k, тем лучше.
Остаюсь при своем мнении - параметр k должен выбираться принудительно, в зависимости от модели, используемой трейдером. У меня k=1.
Александр, Вы ведь не договариваете для чего Вам нужен k=1, именно для расчета разницы между текущим состоянием и состоянием без последействия, на этой разнице у Вас и рассчитывается коэффициент торгов, который показывает динамику между сессиями.
Александр, Вы ведь не договариваете для чего Вам нужен k=1, именно для расчета разницы между текущим состоянием и состоянием без последействия, на этой разнице у Вас и рассчитывается коэффициент торгов, который показывает динамику между сессиями.
И это тоже, безусловно.
Таким образом, вот эта разница между реальным тиковым потоком и его эмуляцией нужна для 2 вещей:
1. для вычисления интенсивности торгов (решено)
2. для вычисления негэнтропии (в процессе...)
Есть еще одна причина по которой мне нужен параметр К=1, т.е. эмуляция пуассоновского потока.
И эта причина - необходимость использования загадочного параметра, отвечающего за тренд/флет.
Абсолютно убежден, что этот параметр - коэффициент негэнтропии системы, который вычисляется как отношение параметра текущего распределения вероятностей, к параметру распределения Гаусса.
Так вот, гипотеза - при К=1, т.е. при моделировании реального тикового потока пуассоновским процессом, коэффициент негэнтропии системы будет вычисляться корректно, в остальных случаях - нет.
Возможно ли теоретически подстроить имеющийся реальный процесс, приблизить к нормальному распределению, скажем так же как в случае при k--> к бесконечности в распределении Эрланга, только не брать это как целое, а как часть, где часть этого распределения стремиться к нормальному, проецируя на весь процесс, как бы его заменяя, чтобы правильно рассчитать коэффициент интенсивности торгов, ведь на сегодняшний момент он не совсем корректен именно из за "хвоста" Эрланга, где еще сидит экспонента с Коши. Ведь весь Ваш успех насколько я поняла можно отдать именно применению этого коэффициента. Поправьте меня, если я не права.
Возможно ли теоретически подстроить имеющийся реальный процесс, приближенный к нормальному, скажем так же как в случае при k--> к бесконечности в распределении Эрланга, только не брать это как целое, а как часть, где часть этого распределения стремиться к нормальному, проецируя на весь процесс, как бы его заменяя, чтобы правильно рассчитать коэффициент интенсивности торгов, ведь на сегодняшний момент он не совсем корректен именно из за "хвоста" Эрланга, где еще сидит экспонента с Коши. Ведь весь Ваш успех насколько я поняла можно отдать именно применению этого коэффициента. Поправьте меня, если я не права.
Честно говоря, я не рассматривал случаи К > 1, а наверное, следовало бы. Там, безусловно, что-то должно быть.
В свое оправдание скажу, что я ставил целью максимально быстрое решение задачи - чтобы немедленно начать пополнять портмоне.
Как только я понял, что только работа в потоке Эрланга (уже при К=1 !!!!!) дает хорошие результаты, то я почему-то стал больше думать о деньгах, нежели о физике и математике. Увы, человеческие слабости, подогреваемые моим тестюшкой и женой, мне так же присущи...
Поэтому, случаи с К>1, надеюсь, кем-то будут рассмотрены и получен не просто хороший, а безудержный профит.
Честно говоря, я не рассматривал случаи К > 1, а наверное, следовало бы. Там, безусловно, что-то должно быть.
В свое оправдание скажу, что я ставил целью максимально быстрое решение задачи - чтобы немедленно начать пополнять портмоне.
Как только я понял, что только работа в потоке Эрланга (уже при К=1 !!!!!) дает хорошие результаты, то я почему-то стал больше думать о деньгах, нежели о физике и математике. Увы, человеческие слабости, подогреваемые моим тестюшкой и женой, мне так же присущи...
Поэтому, случаи с К>1, надеюсь, кем-то будут рассмотрены и получен не просто хороший, а безудержный профит.
При k--> к бесконечности мы получим аналог нормального распределения, я же предлагаю поступить иначе, не искать такое k, а здесь и сейчас преобразовать остатки которые у нас в хвосте, мы же их не дополучили просто в результате задержки по дороге.
Возможно, что Вы и я говорим об одном и том же, только Вы со стороны негэнтропии, а я со стороны Эрланга.