Piyasa fenomenleri - sayfa 23
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Yavaş yavaş modellere ve fenomene yaklaşıyor. Dolayısıyla, rastgele bir yapıya sahip stokastik modeller, modellerin kendilerini ve aralarındaki geçişin bir tanımını ima eder (yani, bu modellerin ürettiği bir süreci diğeriyle kesmenin bazı olasılıksal mantığı). VR'nin 100 Ito diferansiyel denklemle tanımlandığını söyleyebiliriz ve hemen modellerin belirlenmesi sorunu ortaya çıkar - ve hangi fonksiyonlar ve hangi yer değiştirme katsayıları ve her biri için hangi difüzyon katsayıları, sistem durumlarının ilk olasılık vektörü nedir, Genel olarak - görev önemsiz değil.
Aslında burada, herhangi bir başlangıç zaman serisini iki alt sürece ayrıştıran bir dönüşüm buldu. Daha önce buna benzer bir şey görmedim ama belki de bu rastgele fonksiyonların kurallı gösteriminin özel durumlarından biridir. Kim bilir, ben profesyonel bir matematikçi değilim. Özü, parmaklıklardan "elemek"tedir. Önemli değil, henüz matematiği yayınlamayacağım, fikirleri ve konsepti çözmem gerekiyor. Dönüşümden sonra sadece iki işlemin elde edilmesi önemlidir, bu işlemler doğrusaldır, ancak daha karmaşık bir yapıya sahiptir.
rastgele süreç. İşlem, özelliklerine göre M 15'lik artışlara uyarlanır
Dönüşümden sonra şunu elde ederiz:
Rastgele bir süreç için b ( alpha ) ve b ( omega ) katsayıları modellerde, modülde aynı olacak, uzunluklardaki fark buna göre bir veya başka dinamiğin baskınlığını gösterecek ve rastgele bir işlem için, ayrılmış işlemlerin iç yapısı çizgiye yakın olacaktır. Hala bazı teorik konular ve daha gelişmiş algoritmaların geliştirilmesi var, ancak bu farklı bir hikaye.
Bu arada, ayrıştırma özellikleri rastgele VR özelliklerinden farklı olduğu için alıntı sürecinin rastgele olmadığına dair bir dolaylı (henüz kesin olarak kanıtlanmamış) bir ifade daha var (peki ... her şey henüz tam olarak burada değil).
Dolayısıyla, haller (süreçler) arasında geçiş olasılıkları sorusu hala var. Bu geçişler "Markovyen" olarak kabul edilebilirse, Kolmogorov-Champen formülüne göre, belirli bir ufuk için gelecekte sistemin durumunun olasılıklarını elde etmek mümkün olacaktır.
En havalı fenomen hakkında (bu, araştırmaya izin veriliyormuş gibi, sadece hazır fenomenlerin bir dalı değil mi?). Yani, eminim " stokastik kalıplar " (TA'nın bununla hiçbir ilgisi yok), çok güçlü bir güven, umarım onaylanırlar. Yanılıyor olmam mümkün ve sonra zaten hissediyorum, hayal etmek korkutucu, paukas sonuçta, kayıp karlar hesabı ödeme için sunulacak.
Açıkları neden analiz etmeniz gerektiğini anlamıyorum, trendler yüksek ve düşük tarafından çizilir, işte Dow teorisi:
peki, açık ve kapalı, çubuğun kapanmasında yapay olarak indirilir veya yükseltilir, bazen çubuğun kapanmasında "mumun rengini yeniden çizen bir oyun var" gibi görünüyor
Ama cidden, düzenli zaman aralıklarında sürecin ölçümlerine ihtiyacımız var (mühendislik terimlerinde olduğu gibi, DSP daha tanıdık ve daha doğrudur).
mon, biraz ivme arıyorsun
Teorime göre, DC'den aldığımız her şey, tüm OHLC - her şey yapay. Ama cidden, düzenli aralıklarla sürecin ölçümlerine ihtiyacımız var (mühendislik terimlerinde olduğu gibi, DSP daha tanıdık ve daha doğrudur). OHLC'nin özellikleri bana çok farklı görünmüyor.
Eh, ilgi uğruna, alfa yüksek deliklerde ve omega - düşük deliklerde izlenmeye çalışılabilir.
Soru yok, sadece önümüzdeki Pazar, laboratuvara gittiğimde. Temelde değişmeyeceklerini düşünüyorum, dönüşümün tüm özellikleri bile yaklaşık olarak aynı kalacak.
Herkese
Bir kez daha dikkat edeceğim, meslektaşlarım nasıl bilmiyorum ama RMS dahilinde alınan artışlar bir trend verince çok şaşırdım . İtiraf ediyorum, başıboş dolaşmak gibi bir şey bekliyordum. Bu gerçekten bir trend. Belirleme katsayısı örneğinde gösterdim, ancak modeli orijinal seriye uydurma kalitesini karakterize ettiği için bu çok kötü bir gösterge, yani. lineer regresyon herhangi bir seriye, hatta rastgele bir seriye mükemmel bir şekilde uyabilir ve örneğin, 10 yıllık bir geçmiş üzerindeki zaman serilerinin %95'inin ortalama hata içinde a + b * x ile açıklandığını gösterecektir. Bir zamanlar fraktal özellikleri, özellikle Hurst üssünün tahminini çeşitli şekillerde kullandım (R / S analizi, varyans sapmaları ...). Uzun bir süre için hesaplanır, ancak rastgele yürüyüşlerin aksine, belirli bir LAMBDA için güvenle bir eğilim gösterir.
Hala ilginç incelikler var, ancak çok daha sonra bir iplik gibi.
model varsayımları.
...
Taki, eskisinden çok daha ilginç.
İşte soru şu, her iki süreçteki okumalar arasında anlamlı bir ilişki var mı (doğrusal bir eğilim, bu tam olarak doğru değil). Fikir basittir, eğer tüm dönüşümlerden sonra böyle bir bağımlılık ortaya çıkarsa, o zaman süreçler (her ikisi de) gerçekten onları rastgele bir yürüyüşten ayıran özelliklere sahiptir.
Bu arada, süreçlere bölünmek için de aynısı kullanılabilir. Onlar. RMS kesmesine değil, .. ile bölün, örneğin, otokorelasyona göre bilmiyorum.
Taki, eskisinden çok daha ilginç.
İşte soru şu, her iki süreçteki okumalar arasında anlamlı bir ilişki var mı (doğrusal bir eğilim, bu tam olarak doğru değil). Fikir basittir, eğer tüm dönüşümlerden sonra böyle bir bağımlılık ortaya çıkarsa, o zaman süreçler (her ikisi de) gerçekten onları rastgele bir yürüyüşten ayıran özelliklere sahiptir.
Bu arada, süreçlere bölünmek için de aynısı kullanılabilir. Onlar. RMS kesmesine göre değil, .. ile bölün, örneğin, otokorelasyonla bilmiyorum.
kalıplar/bağımlılıklar nereden geliyor? Değere bağlı olarak biraz zaman çerçevesi ve üzerindeki artışların bir kısmını bir yığına, bir kısmını diğerine aldık. Ayrıca, birkaç nokta veya referans noktasındaki bir kayma, bu "süreçlerin" bileşimini değiştirebilir. Ticaret mantığı böyle bir bölünme ile nereden geliyor? m15'te 20 pip omega olarak anılacaktır, ancak 21 olsaydı, bu tamamen farklı bir konudur - bu alfadır :) Böyle bir dönüş ayırma matrisi nereden geldi? Bu matris, bir "sürecin" daha fazla negatif, diğer pozitif olanlar alacağını gösterdiğinden, uygulanmasından sonra, rastgele bir yürüyüşte bile ortaya çıktığından nasıl farklı olabilirdi? Tabii ki, birinin yıkılması ve diğerinin yıkılması çıktı.
Taki, eskisinden çok daha ilginç.
Soru bu, her iki süreçte de okumalar arasında anlamlı bir ilişki var mı? Fikir basittir, tüm dönüşümlerden sonra böyle bir bağımlılık ortaya çıkarsa, süreçler gerçekten onları rastgele bir yürüyüşten ayıran özelliklere sahiptir.
Bu süreçler için korelasyon henüz bakmadı. Ve ben bakmadım. Bunun ana nedeni, diziden yalnızca sınıflandırmaya giren okumaları "çıkarmış olmam". Ortaya çıkan delikler basitçe göz ardı edilir. Onlar. orijinal konsepte göre, sadece bir çizgiden daha karmaşık bir yapıya sahip deterministik bir eğilim var, ancak deterministik. Ve bu "eğilim" süreci, daha karmaşık bir başka "öldürücü süreç" (kuyruklar, kulaklar, dışarı çıkan her şey) tarafından kesintiye uğratılır (tam olarak kesintiye uğrar veya yok edilir). Trendin gürültüyle karışmadığını, ancak biri yaratıcı, diğeri yıkıcı olmak üzere iki çok karmaşık sürecin rekabet ettiğini belirtmek önemlidir.
Kullanmak? - neredeyse basit :o) "Taşıyıcı süreci" doğru bir şekilde (makul sınırlar içinde) tahmin etmek ve daha sonra, örneğin Monte Carlo p yöntemini kullanarak, gelecekteki yıkımı değerlendirmek ve en olası seviyeleri tahmin etmek mümkündür. "felaket" sonrası fiyat birikimi.
Ve bence, bir trendin doğuşunun ve onun yıkımının bu sonsuz sürecinde, bu aynı "stokastik kalıplar" var olmalı. Onlara farklı açılardan geldi ve işte başka bir yaklaşım. Ama felsefe biraz değişiyor, bir trend olduğu ortaya çıkıyor, şirketin, toplumun, ülkenin, her neyse, doğası gereği önceden belirlenmiş. O yalnızdır, yani. boğalar ve ayılar yok. Ve bu eğilimin ideal koşullar altında var olamayacağı çevresel koşullar da vardır. toplumun kendisi onu yok edebilir (trend). Ama hepsi şarkı sözleri, dikkat etme.
Bu arada, süreçlere bölünmek için de aynısı kullanılabilir. Onlar. RMS kesmesine göre değil, .. ile bölün, örneğin, otokorelasyonla bilmiyorum.
Prensip olarak, her şey doğru, filtrelemenin tek yolu bu değil.
NOT ÖNEMLİ : t.z ile filtreleme yapmak mümkün değildi. DSP bu işlem hiç işe yaramadı!!! Ancak böyle ilkel bir yöntem sonucu verdi. Burada "çoklu" önekiyle bağlantılı her şeyin iyi çalışması gerektiğini düşünüyorum.
Önümüzdeki Pazar bu süreçlerin çeşitli özelliklerini değerlendirmeye çalışacağım.
kalıplar/bağımlılıklar nereden geliyor? Değere bağlı olarak biraz zaman çerçevesi ve üzerindeki artışların bir kısmını bir yığına, bir kısmını diğerine aldık. Ayrıca, birkaç nokta veya referans noktasındaki bir kayma, bu "süreçlerin" bileşimini değiştirebilir. Ticaret mantığı böyle bir bölünme ile nereden geliyor? m15'te 20 pip omega olarak anılacaktır, ancak 21 olsaydı, bu tamamen farklı bir konudur - bu alfadır :) Böyle bir dönüş ayırma matrisi nereden geldi? Bu matris, bir "sürecin" daha fazla negatif, diğerlerinin ise pozitif getiriler alacağını gösterdiği için, uygulanmasından sonra, rastgele bir yürüyüşte bile ortaya çıktığından nasıl farklı olabilirdi? Tabii ki, birinin yıkılması ve diğerinin yıkılması çıktı.
burada o kadar basit değil. Alex'in yazısını hatırlatıyor:
Diğer bir fenomen ise uzun süreli hafızadır.
Çoğumuz (tabii ki bunu yapanlar) piyasa hafızasını Pearson korelasyonuyla, daha doğrusu otokorelasyonla ölçmeye alışığız. Böyle bir korelasyonun oldukça kısa vadeli olduğu ve mukavemetten 5-10 bar arasında değişen gecikmelerle anlamlı olduğu iyi bilinmektedir. Bundan genellikle, piyasanın bir hafızası varsa, o zaman çok kısa ömürlü olduğu sonucuna varılır.
Bununla birlikte, Pearson'ın korelasyonu yalnızca çubuklar arasındaki doğrusal ilişkileri ölçebilir - ve pratik olarak bunlar arasındaki doğrusal olmayan ilişkileri fark etmez. Rastgele süreçlerin korelasyon teorisine bir nedenle doğrusal denir.
Bununla birlikte, rastgele değişkenler arasında keyfi bir bağımlılık gerçeğini belirlemeyi mümkün kılan istatistiksel kriterler vardır. Örneğin, ki-kare testi - veya karşılıklı bilgi testi. Henüz ikincisiyle uğraşmadım ama ilkiyle uğraştım. Nasıl kullanılacağını açıklamayacağım: İnternette nasıl kullanılacağını açıklayan çok sayıda metodolojik yardım var.
Asıl soru şuydu: Çok uzak çubuklar arasında istatistiksel bir ilişki var mı (örneğin, aralarında bin çubuk varsa)? Ticarette nasıl kullanılacağı sorusu gündeme gelmedi.
Cevap: Evet, var ve çok önemli.
Örneğin, 1999'dan H1'e kadar EURUSD tarihini alır ve çiftin getirilerini ki-kare ile kontrol edersek, 10 ile 6000 arasındaki çubuklar arasındaki "mesafeler" aralığında, vakaların %90'ında, mevcut çubuk, geçmişteki çubuklara bağlıdır. %90! Çubuklar arasındaki mesafe 6000'den fazla olduğunda, bu tür bağımlılıklar giderek daha az yaygındır, ancak yine de ortaya çıkarlar!
Dürüst olmak gerekirse, böyle bir "keşif" beni hayrete düşürdü, çünkü. Euro'nun çok uzun süreli bir hafızaya sahip olduğunu doğrudan gösteriyor. EURUSD H1'de 6.000 bar yaklaşık bir yıldır. Bu, bir yıl önceki saatlik çubuklar arasında hala mevcut sıfırın "hatırladığı" çubuklar olduğu anlamına gelir.
H4 üzerinde, yaklaşık 1000-1500 bara kadar önemli bağımlılıklar bulunmuştur. Onlar. "piyasa hafızasının" süresi hala aynı - yaklaşık bir yıl.
Piyasanın yaklaşık 4 yıllık hafızasından bahseden Peters'i hatırlıyoruz. Ancak bir çelişki... Bunu nasıl çözeceğimi henüz bilmiyorum.
Sakinleşmeden, girdiye bağımsız olarak üretilen sentetik getiriler uygularsam ki-karemin bu tür bağımlılıklar gösterip göstermeyeceğini kontrol etmeye karar verdim. Sentetik getirilerin iki olası dağılımını seçtim - normal ve Laplacian - ve başlattım. Evet gösteriyor ama kriterin anlamlılık düzeyinde (0.01 aldım)! Başka bir deyişle, sentetikler geçmişte bağımlı çubukların yaklaşık %1'ini gösterdi - sadece kriter hatası olasılığı düzeyinde.
Sonuçlar nelerdir?
1. Euro fiyatları kesinlikle bir Markov süreci değildir. Bir Markov sürecinde, mevcut değer yalnızca bir öncekine bağlıdır. Bizim durumumuzda, çok uzak geçmişte, mevcut çubuğun bağlı olduğu çok sayıda çubuk vardır.
2. Sözde "vakıf", elbette, belirli bir rol oynar - diyelim ki, alıntıları taşımak için bir neden olarak. Ama kesinlikle tek kişi o değil. Tekniğe bakmak lazım!
3. Bu sonuç hala tamamen teoriktir ve hala uygulamalı bir değeri yoktur. Ancak, bir şey arayanlar için her şeyin kaybolmadığını açıkça gösteriyor.
Avals , evet, sonuç çıkarmak için aceleniz yok ...
Not : üstelik Alexey tarafından yazılmıştır - Bunu tamamen onaylıyorum !!!