Обсуждение статьи "Курс Монетки и основанный на нем Индикатор Трендовости" - страница 2
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
вот тут и кроеться ошибка
1. переход от непрерывной модели к дискретной должен быть сделан правильно.
2. обе модели могут быть одинаковыми (непрерывная и дискретная), но нужно выполнить условие, шаг в + и в -, должен быть одинаковый. Его величина.
3. взяли для анализа бары, что бы ваше утверждение было истинным "Они одинаковые. Только в одной модели интегралы, а в другой суммы." докажите что все бары одинаковые. Докажете ?
4. Такое свойство есть только у одного графика, графика в виде ренко...вот его можете заменять на +1 -1 (https://www.mql5.com/ru/code/9447#25419)
Дискретная модель монетки превратится в чистый (привычный нам) рынок, если мы возьмём цену монетки равной 1 пункту, а за время каждого тика будем бросать монетку 1000 раз.
Непрерывная модель превратится в чистый рынок если мы поделим непрерывное время на тики, а цену округлим до 1 пункта.
Обе модели сходятся к чистому рынку и одинаковы при вышеописанных условиях.
Спасибо за ссылку на статью. Прочитал. Там предлагают использовать модель ARFIMA, вы случайного блуждания. Это разные модели. Былобы интересно почитать следующую статью, и вашу и автора. Где доказывается что предлагаемые Вами модели рынка адекватны. Не просто утверждается на словах, а доказывается математически ... и приводиться расчет этой цифры...
З.Ы. Просто многие ухватяться за это красивое слово адекватность, а вот как её посчтитать даже незнают. Вы в своем посте написали что 100% адекватной модели не бывает. Абсолютно с вами согласен. Вопрос на сколько предлагаемая модель адекватна рынку на 20, 30 или 99,9999999%...
И ARFIMA, и модель монетки - это методы генерации курсоподобных кривых (рядов). А вот насколько курсоподобоные кривые подобны курсу - это не простой вопрос. В следующей статье я предложу способ оценки качества курсоподобных кривых.
Адекватность модели реальности оценивается не сама по себе. Модель строят для решения конкретной практической задачи (зарабатывания на курсе, строительства здания). Если задача решена полностью, то модель считают адекватной. Если задача решена на 50%, то модель считают адекватной на 50%. Так что надо определиться с задачей. Модель монетки предназначена для генерации курсоподобных кривых. Ну что же - модель кривые генерирует. Кривые не очень сильно похожи на курс, ну так и модель проще некуда. Так что я пожалуй остановлюсь на цифре 20%.
Попробуйте смоделировать стакан, в стакане есть чёткая структура, стакан видит заявки на определённое количество пунктов вверх и вниз.
Генератором проходитесь по всем ячейкам(это уже может быть не +1 -1 а генерация случайных объёмов), затем после того как все ячейки стакана пройдены генератором, производится расчёт куда сдвигать среднюю точку стакана.
И не забывайте перезапускать SRAND после генерации 32768 rand, иначе ваша последовательность будет повторятся.
Вы предлагаете модель формирования цены? Тут всё упрётся в то, как мы будем генерировать объёмы в ячейках. Объёмы далеко не случайны. Чем дальше от средней точки - тем больше объём. Нужна конкретная модель для объёмов.
Предположим что объёмы случайны с 1 лагом. Получается генерим случайный стакан, добавляем к предыдущим значениям стакана, взаимовычитаем ближайшие к середине объёмы как реализованные сделки, после чего вычисляем новую середину стакана цикл окончен.
Попробуйте смоделировать стакан, в стакане есть чёткая структура, стакан видит заявки на определённое количество пунктов вверх и вниз.
Генератором проходитесь по всем ячейкам(это уже может быть не +1 -1 а генерация случайных объёмов), затем после того как все ячейки стакана пройдены генератором, производится расчёт куда сдвигать среднюю точку стакана.
И не забывайте перезапускать SRAND после генерации 32768 rand, иначе ваша последовательность будет повторятся.
в статье есть одна неточность, если брать в аналоги пьяного матроса, то величина шага разная. Грубо говоря 1 шаг длинна 80 см если движеться от кабака, шаг назад (к кабаку) 60 см. А ведь тренд так и получается, также известно, что движение в низ у рынка быстрее движения вверх. А в статье все шаги одинаковы +1 или -1
Так что адекватной считать эту модель никак нельзя. Это просто монетка, свойства распределения которого давно известны и изучены.
Математиками эффект быстрого падения цен по сравнению с более медленными подъемами объясняется возросшим эффектом рычага, однако на мой взгляд это очень слабое и явно не достаточное объяснение происходящих процессов.
Еще модель можно было бы улучшить, если использовать не эквиобъемную нарезку данных, а более совершенную логарифмическую модель волатильности, при которой низкая цена порождает низкий объем, что в свою очередь ведет к низкой волатильности, а значит снижению риска и доходности торговых систем, торгующих на этих данных. Наоборот, высокая цена будет определять высокий объем и как следствие высокую волатильность. Значит риск и доходность ТС на этих промежутках будет выше. Кстати, поправки на волатильность могут оказаться весьма существенными, а значит не учитывая эти поправки можно сильно ошибиться в выводах. Особенно это хорошо заметно на акциях. Если ТС хорошо зарабатывала в периоды низкой волатильности, но ее доходность хотя и не значительно была отрицательной в периоды высокой волатильности, то это может выглядеть как полный слив, хотя на самом деле это не так. И кстати это также означает что графики в большом масштабе времени нужно рассматривать на логарифмической, а не линейной шкале. Во всех нормальных биржевых графиках такая опция есть.
А вообще любая математическая модель всегда должна быть определена экономическими предпосылками. Сама по себе модель без экономической теории - бессмысленна. Поэтому прежде чем использовать RAND, не плохо было бы почитать учебники по экономике.
Процесс ценообразования гораздо сложнее, чем "генерация случайных объемов". Попробуйте почитать как-нибудь: http://people.orie.cornell.edu/~sfs33/research.htm
Хватит румбами кормить покажи пальцем :о)
Прочитал по диагонали, из всего набора букв понял что для вычисления размера и направления шага стакана используется регрессионная модель.
Предположим что объёмы случайны с 1 лагом. Получается генерим случайный стакан, добавляем к предыдущим значениям стакана, взаимовычитаем ближайшие к середине объёмы как реализованные сделки, после чего вычисляем новую середину стакана цикл окончен.
Насколько я понял, эта модель сведётся к курсу монетки с переменной ценой. Бросаем всё ту же монетку, но при каждом броске у неё новая случайная цена из какого то ограниченного диапазона. И с каким то распределением вероятности цены.
Если распределение вероятности цены близко к нормальному (а это и получится с таким стаканом), то получим старый курс монетки с постоянной ценой. Просто сейчас мы бросаем монетку по 100 раз подряд и только после 100 бросков смотрим на результат. И цена монетки хоть и постоянная, но какая то новая.
Если распределение вероятности цены какое-то хитрое, то курс уже не будет похож на курс монетки. В нём появятся неслучайные закономерности. Можно попробовать их половить на реальном курсе, но надо сначала задаться распределением вероятности цены.
Хватит румбами кормить покажи пальцем :о)
Ок, http://people.orie.cornell.edu/~sfs33/LimitOrderBook.pdf
Вы, очевидно, прочитали статью про модель стакана. Модель - она и есть модель и не описывает в полной мере происходящего в стакане.
А вот алгоритмы предоставления ликвидности дают представление о принципах ценообразования (т.е. если вы почитаете указанную статью - вы увидите, насколько "случайно" ползают объемы в стакане).
Если распределение вероятности цены какое-то хитрое, то курс уже не будет похож на курс монетки. В нём появятся неслучайные закономерности. Можно попробовать их половить на реальном курсе, но надо сначала задаться распределением вероятности цены.