торговая стратегия на базе Волновой теории Эллиота - страница 206
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
2. Пусть имеется нормально распределённая случайная величина с нулевым матожиданием и положительной коррелограммой.
Если ряд достаточно длинный, мы можем выделить на нём сколь угодно продолжительные участки направленного движения цены. Будем называть такай тренд детерминированным. Выделение детерминированного тренда принципиально возможно с помощью цифровых фильтров низких частот или их производных. Например, пересечение двух скользящих средних с разными периодами есть не что иное, как приближение к производной от сглаженного временного ряда. Понятно, что это работает, как того требует математика: производная больше нуля, значит, функция растёт, меньше - падает. Вот, только мало кто знает, что работает это только для рядов с положительной ФАК, а ВСЕ валютные ряды, на всех ТФ имеют отрицательную ФАК! И, как следствие, метод на рынке не работает, или работает, но случайно...
Продолжаем тему.
Основные задачи анализа временных рядов
Принципиальные отличия временного ряда от последовательности наблюдений, образующих случайную выборку, заключаются в следующем:
• во-первых, в отличие от элементов случайной выборки члены временного ряда не являются независимыми;
• во-вторых, члены временного ряда не обязательно являются одинаково распределенными.
Это означает, что свойства и правила статистического анализа случайной выборки нельзя распространять на временные ряды. С другой стороны, взаимозависимость членов временного ряда создает свою специфическую базу для построения прогнозных значений анализируемого показателя по наблюденным значениям.
Классификации основных факторов, под воздействием которых формируются значения временного ряда.
Как правило, выделяются 4 типа таких факторов.
1. Долговременные, формирующие общую (в длительной перспективе) тенденцию в изменении анализируемого признака. Обычно эта тенденция описывается с помощью той или иной неслучайной функции (аргументом которой является время), как правило, монотонной. Эту функцию называют функцией тренда или просто – трендом.
2. Сезонные, формирующие периодически повторяющиеся в определенное время года колебания анализируемого признака. Поскольку эта функция должна быть периодической (с периодами, кратными «сезонам»), в ее аналитическом выражении участвуют гармоники (тригонометрические функции), периодичность которых, как правило, обусловлена содержательной сущностью задачи.
3. Циклические (конъюнктурные), формирующие изменения анализируемого признака, обусловленные действием долговременных циклов экономической или демографической природы (волны Кондратьева, демографические «ямы» и т.п.).
4. Случайные (нерегулярные), не поддающиеся учету и регистрации. Их воздействие на формирование значений временного ряда как раз и обусловливает стохастическую природу элементов ряда, а, следовательно, и необходимость интерпретации членов как наблюдений, произведенных над случайными величинами. Будем обозначать результат воздействия случайных факторов с помощью случайных величин («остатков», «ошибок »).
Конечно, вовсе не обязательно, чтобы в процессе формирования значений всякого временного ряда участвовали одновременно факторы всех четырех типов. Выводы о том, участвуют или нет факторы данного типа в формировании значений конкретного ряда, могут базироваться как на анализе содержательной сущности задачи, так и на специальном статистическом анализе исследуемого временного ряда. Однако во всех случаях предполагается непременное участие случайных факторов. Таким образом, в общем виде модель формирования данных (при аддитивной структурной схеме влияния факторов) выглядит как сумма всех или некоторых факторов.
Ладно, продолжим:
Пусть имеется нормально распределённая случайная величина с нулевым матожиданием и положительной коррелограммой. Если ряд достаточно длинный, мы можем выделить на нём сколь угодно продолжительные участки направленного движения цены. Будем называть такай тренд детерминированным.
Neutron, правильно ли я понял, что детерминированным можно признать только тот ряд, который обладает нулевым матожиданием и положительной коррелелограммой?
2. Пусть имеется нормально распределённая случайная величина с нулевым матожиданием и положительной коррелограммой.
Если ряд достаточно длинный, мы можем выделить на нём сколь угодно продолжительные участки направленного движения цены. Будем называть такай тренд детерминированным. Выделение детерминированного тренда принципиально возможно с помощью цифровых фильтров низких частот или их производных. Например, пересечение двух скользящих средних с разными периодами есть не что иное, как приближение к производной от сглаженного временного ряда. Понятно, что это работает, как того требует математика: производная больше нуля, значит, функция растёт, меньше - падает. Вот, только мало кто знает, что работает это только для рядов с положительной ФАК, а ВСЕ валютные ряды, на всех ТФ имеют отрицательную ФАК! И, как следствие, метод на рынке не работает, или работает, но случайно...
Продолжаем тему.
Основные задачи анализа временных рядов
Принципиальные отличия временного ряда от последовательности наблюдений, образующих случайную выборку, заключаются в следующем:
• во-первых, в отличие от элементов случайной выборки члены временного ряда не являются независимыми;
• во-вторых, члены временного ряда не обязательно являются одинаково распределенными.
Это означает, что свойства и правила статистического анализа случайной выборки нельзя распространять на временные ряды. С другой стороны, взаимозависимость членов временного ряда создает свою специфическую базу для построения прогнозных значений анализируемого показателя по наблюденным значениям.
Классификации основных факторов, под воздействием которых формируются значения временного ряда.
Как правило, выделяются 4 типа таких факторов.
1. Долговременные, формирующие общую (в длительной перспективе) тенденцию в изменении анализируемого признака. Обычно эта тенденция описывается с помощью той или иной неслучайной функции (аргументом которой является время), как правило, монотонной. Эту функцию называют функцией тренда или просто – трендом.
2. Сезонные, формирующие периодически повторяющиеся в определенное время года колебания анализируемого признака. Поскольку эта функция должна быть периодической (с периодами, кратными «сезонам»), в ее аналитическом выражении участвуют гармоники (тригонометрические функции), периодичность которых, как правило, обусловлена содержательной сущностью задачи.
3. Циклические (конъюнктурные), формирующие изменения анализируемого признака, обусловленные действием долговременных циклов экономической или демографической природы (волны Кондратьева, демографические «ямы» и т.п.).
4. Случайные (нерегулярные), не поддающиеся учету и регистрации. Их воздействие на формирование значений временного ряда как раз и обусловливает стохастическую природу элементов ряда, а, следовательно, и необходимость интерпретации членов как наблюдений, произведенных над случайными величинами. Будем обозначать результат воздействия случайных факторов с помощью случайных величин («остатков», «ошибок »).
Конечно, вовсе не обязательно, чтобы в процессе формирования значений всякого временного ряда участвовали одновременно факторы всех четырех типов. Выводы о том, участвуют или нет факторы данного типа в формировании значений конкретного ряда, могут базироваться как на анализе содержательной сущности задачи, так и на специальном статистическом анализе исследуемого временного ряда. Однако во всех случаях предполагается непременное участие случайных факторов. Таким образом, в общем виде модель формирования данных (при аддитивной структурной схеме влияния факторов) выглядит как сумма всех или некоторых факторов.
Neutron Ну вы блин загнули !!! :))))))))))))
Поверьте всё намного проще, чем вы думаете...
дружище, а с чего вы взяли, что распределение нормальное? на каждом углу ведь орут про тяжелые хвосты...
(на самом деле, оно логнормальное.)
а описывается всё чем-то типа логистического уравнения, со всеми вытекающими.
и очередное тому подтверждение - эксперименты grasn (не помню точно, но с фрактальной размерностью, или с Херстом..)
P.S. кста, есть красивая книжка Г.Хакена "Информация и самоорганизация. макроскопический подход к сложным системам."
PS Северный Ветер, а что такое Н-волатильность ?
Вот здесь http://forum.fxclub.org/showthread.php?t=32942&page=9 , примерно в середине страницы есть краткие выдержки из первоисточника.
Спасибо за линк. И тема интересная.
Не пойму только, почему там народ такой странный. Ветку про монетки утопили во флуде. Зачем ?
Похоже тема мало кого интересует, а просто хочется языки почесать.
Про Н-волатильность слишком лаконично, чтобы можно было понять все, но достаточно, чтобы получить представление.
Интересно доступ к самой диссертации открытый ? Можно ее достать через Инет ?
Grasn
Neutron, правильно ли я понял, что детерминированным можно признать только тот ряд, который обладает нулевым матожиданием и положительной коррелелограммой?
Нет, детерминированным быдет тренд порождённый интегрированием нормально распределённой случайной величины с нулевым матожиданием и положительной коррелограммой.
...дружище, а с чего вы взяли, что распределение нормальное? на каждом углу ведь орут про тяжелые хвосты...
(на самом деле, оно логнормальное.)
Для определённости. Распределение не обязательно должно быть нормальным. Реально, оно хорошо апроксимируется двупараметрическим экспоненциальным распределением. Это даёт те самые толстые хвосты.
Neutron Ну вы блин загнули !!! :))))))))))))
Поверьте всё намного проще, чем вы думаете...
Неправда! Вы питаете илюзии на предмет Форекса. Проще не получается.
Проверено.
Grasn
Neutron, правильно ли я понял, что детерминированным можно признать только тот ряд, который обладает нулевым матожиданием и положительной коррелелограммой?
Нет, детерминированным быдет тренд порождённый интегрированием нормально распределённой случайной величины с нулевым матожиданием и положительной коррелограммой.
Не очень понял. Получается, что понятия детерминированного ряда не существует? Давай последовательно идти. Из твоих слов я уяснил следующее. У нас есть некий ряд, о характеристиках которого мы допустим, не знаем.
1-ое что делаем, проверяем соответствие перечисленных ранее параметров (матожидание и положительная коррелограммой) и если условия выполняются переходим к интегрированию.
Или сразу интегрируем ряд и смотрим его характеристики?
Или мы ряд интегрируем какой то случайной величиной обладающей этими параметрами? Но как?
...
Про Н-волатильность слишком лаконично, чтобы можно было понять все, но достаточно, чтобы получить представление.
Интересно доступ к самой диссертации открытый ? Можно ее достать через Инет ?
отправная точка http://forex.kbpauk.ru/showflat.php?Cat=0&Board=mts&Number=139469&page=0&fpart=all
сам диссер есть у паука, в разделе книги, но там нужна регистрация. у меня то же есть.
Grasn
Не очень понял. Получается, что понятия детерминированного ряда не существует? Давай последовательно идти. Из твоих слов я уяснил следующее. У нас есть некий ряд, о характеристиках которого мы допустим, не знаем.
1-ое что делаем, проверяем соответствие перечисленных ранее параметров (матожидание и положительная коррелограммой) и если условия выполняются переходим к интегрированию.
Или сразу интегрируем ряд и смотрим его характеристики?
Или мы ряд интегрируем какой то случайной величиной обладающей этими параметрами? Но как?
Сергей, те временные ряды которыми мы оперируем (ценовой ряд) уже являются интегрированными рядами первого порядка (как правило). Путём взятия последовательных разностей, мы получим стационарный ряд остатков, свойства которого и будем изучать. Это правильный ход. Открывая позицию, мы, по сути, оперируем не абсолютной величиной курса инструмента, а её ожидаемым приращением за время удержания позиции, т.е. работаем с рядом разностей. Я уже говорил, что всё многообразие торговых стратегий, сводится к одному-единственному действию - предсказанию направления движения цены после открытия позиции...
Сейчас рано выводить критерий обнаружения детерминированного тренда. Нам необходимо построить целостную и по возможности, внутренне не противоричивую картину ценообразования, только потом станут понятны пути построения оптимальной прогностической модели. Я надеюсь.
отправная точка http://forex.kbpauk.ru/showflat.php?Cat=0&Board=mts&Number=139469&page=0&fpart=all
сам диссер есть у паука, в разделе книги, но там нужна регистрация. у меня то же есть.
Спасибо, регистрация есть, хотя бываю там только "по нужде". ИМХО Уж очень он мрачный.
Уже качнул.