Piyasa fenomenleri - sayfa 8
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
Pakukas, bu fenomen var, görmemelerinin nedenleri çok basit:
ya o ise? Sakalını keskin bir sarıya mı boyadın? Tamam, sadece avatardaki sakalı yeniden boya. Ve eğer orada değilse, forumdan ayrılacağım ve TA ve VA'yı kullanamamanızı kesinlikle rahatsız etmeyeceğim. geliyor mu? :hakkında)))
Pakukas, bu fenomen var, görmemelerinin nedenleri çok basit:
ya o ise? Sakalını keskin bir sarıya mı boyadın? Tamam, sadece avatardaki sakalı yeniden boya. Ve eğer orada değilse, forumdan ayrılacağım ve TA ve VA'yı kullanamamanızı kesinlikle rahatsız etmeyeceğim. geliyor mu? :hakkında)))
Adil değil. Forum zarar görecek. Kayıp, önemli. "... Orada değilse...", avatarınız sakallı olacaktır.
Vay, ne kadar agresifsin? olacak dedim. Beklemeli.
Her durumda, avatarı boyamaya razı olmayın. Bu başka bir dolandırıcılık. - "en azından avatarda" gibi
Kendinizinkini boyayabilirsiniz, birkaç ay içinde siyahlaşacak, ancak avatar üzerinde bir incir büyümeyecek. Daha sonra buna bir fenomen ve TA'nın tabutuna başka bir çivi denilecek.
Ortaya koymak istediğim fenomen birileri tarafından biliniyor olabilir, olmayabilir ya da herkes tarafından bilinmiyor olabilir. Her halükarda, hiçbir yerde bundan bahsedildiğini görmedim. EURUSD M15'i (yaklaşık 10 yıllık alpari verileri) alalım ve artışlarını görelim.
10 yıl boyunca, Alpler, verilerin 4 basamaklı (5. işarete indirgenmiş) bir kısmına sahiptir, kısmı aslında 5 basamaklıdır. 0.0001 veya 0.00001'lik adımlarla bir histogramınız var mı?
Ve histogramda hangi artışlarla "düşüşler" görünüyor?
Farnsworth :5 işareti çok uzun zaman önce uygulanmadı (belki bir yıl, hatta daha az) ve genel olarak konuşursak, bu sonucu etkilemez. Bu, eğer dikkatlice bakarsanız, "alfa" ve "omega" süreçlerinin dinamiklerinden görülebilir . Histogramın adımı 0.0001'den büyüktür, şu anda kesin olarak söyleyemem, ancak fenomen kendini 500 bölüm sayısında gösterir, yani. Kabaca söylemek gerekirse, Maks(Açık)-Min(Açık) 500'e bölünmüştür. Değişken sürekli olsaydı bunun bir etkisi bile olmazdı.
Not: "Histogramlar" benim tarafımdan değil, MathCAD tarafından oluşturulmuştur. Muhtemelen şaşıracaksınız, onları nasıl inşa edeceğimi de biliyorum. Histogram oluşturma hatası aramanız gerektiğini düşünmüyorum, sadece verileri kontrol edin.
Genel olarak konuşursak, bu tür "dağılımların üst üste binmesi" benim için ortaya çıktı ve bu sadece 4 ve 5 basamaklı bir veri karışımı üzerinde oldu. 5 karakterin tarihinin çok daha kısa olması, bölünmeye engel olmaktan çok katkıda bulunuyor.
Bu nedenle, doğrulama için, 4 haneli zamanlar ve 5 haneli zamanlar için dağılımı ayrı ayrı oluşturmaya değer olurdu, karıştırmıyorsam, yaklaşık 2009'dan beri Alpari'de.
PS Bu arada herkese merhaba :)
Bu arada bu çok hassas bir soru. Burada kuklacılar-2 ellerinden gelenin en iyisini yaptı. Gerçek kuklacılar değil, DC olanlar. Bu arada, bu başka bir fenomen, ancak oldukça olumsuz.
Dağılımlar üzerinde çalışırken, uzun zaman önce tek aralıklı aralıkları seçmeyi bıraktım. Daha çok niceliklere bölünme gibi. Ancak burada bile bir yakalama var: bazı bireysel dönüş değerlerinde (örneğin, 0,0004), konsantrasyonları niceliklere göre niteliksel olarak aralıkları seçmek için çok yüksek.
Verilerin örnekleme hatası (0.0001), histogramların kalitesini etkilemek için çok büyük. Bu arada, Prival dolaylı olarak bunun hakkında konuşuyor. Onlar. biçimsel olarak sürekli olarak kabul edilebilecek dağılım, çok sürekli değil, çok aşağılık - ayrık-sürekli.
Örnek: 1999'dan bu yana tarihte 1H veya 4H EURUSD getirileri alın ve bu sette 0.02, 0.04, ..., 0.98 niceliklerini (50 nicelik) oluşturmaya çalışın. Excel, elbette, resmi olarak doğru bir şekilde yapacak, ancak her aralığa düşen değerlerin sayısını tekrar sayarsanız, bunlar çok farklı olacaktır (yaklaşık olarak çakışmaları gerekir). Ve yüzdelere göre değil, bazen de farklılık gösterecekler!
İlk başta bu çok can sıkıcıydı, ama sonra bir çözüm buldum: Geri dönüşlere kasten küçük bir rastgele değer, 0.0001'den çok daha az eklemeye başladım. Ve her şey yolunda gitti: nicelikler gerçek niceliklere benzer hale geldi, yani. her nicel aralığa düşen değerlerin sayısı artık birimlere göre farklılık gösterir, yani. yüzde onda biri ila yüzde biri.
Böyle bir "deney" pratik olarak verileri etkilemez, çünkü bu veriler, yayılma sırasının bir miktarı kadar DC filtresi tarafından zaten bozulmuştur.
Genel olarak konuşursak, bu tür "dağılımların üst üste binmesi" benim için ortaya çıktı ve bu sadece 4 ve 5 basamaklı bir veri karışımı üzerinde oldu. 5 karakterin geçmişinin çok daha kısa olması ayrılığı engellemekten çok ona katkı sağlıyor.
Bu nedenle, doğrulama için, 4 haneli zamanlar ve 5 haneli zamanlar için dağılımı ayrı ayrı oluşturmaya değer olurdu, karıştırmıyorsam, yaklaşık 2009'dan beri Alpari'de.
PS Bu arada herkese merhaba :)
Birkaç gün sonra kontrol edeceğim, ancak fenomeni keşfettiğimde bölümleri analiz ettim - her şey stabil. Tekrar ediyorum, bu süreçlerin kendi dinamiklerinde görülebilir:
Beşinci basamak etkilenmez, adım 0.0001'den çok daha büyük kullanılır . Eh, evet, sözde 1-1.5 yıl. Bir tür tereddüt var gibi görünüyor, ama sanırım sınıflandırmayı çok iyi tanıtamayan bendim.
Diğer bir fenomen ise uzun süreli hafızadır.
Çoğumuz (elbette bunu yapanların çoğu) piyasa hafızasını Pearson korelasyonu ile ölçmeye alışığız - daha doğrusu otokorelasyon . 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.
Diğer bir fenomen ise uzun süreli hafızadır.
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.