利用数字低通滤波器建立交易系统 - 页 18

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NorthernWind:

该图显示了一天中收益的变化性（在5分钟内）。这里不存在也不应该有任何静止性。很明显，如果H-L范围发生变化，那么由于统计学上的原因，回报率应该发生变化。


对不起，也许我们没有理解一些东西，或者混淆了术语。我们来看看一个例子。我们有一排数字1 2 3 4 5，我们做两个程序。第一个人在行中加入一个随机数，得到一个数字-2 3 1 5 7。另一个程序（从每个连续的数字中我们减去前一个数字），我们得到一个数字1 1 1。 因此，我们得到两个序列--一个是非平稳的，另一个是固定的。


所以这句话 "很明显，如果范围H-L发生变化，由于统计学的原因，回报率应该发生变化 "是不正确的。是的，第二个系列可能不是静止的，但不是因为这个原因。尽管我仍然怀疑它是非稳态的。

 

没有什么东西会在任何地方丢失。H-L本质上是一种变化的分布，是一种与牛没有严重关联的粗略估计。在检索方面，如果你把它们当作变化，你会得到同样的东西。它的变化范围相同，但只是接近。在图表中，我们可以看到H-L和回报率相差2倍，--理论上应该是这样，数据上也是如此。还有很多其他的小点，与理论很一致。

除此之外，不可能这样，如果两个系列的数据从一个获得，-一个是静止的，另一个不是，为什么？进行了原始操作，它们在数据中改变了什么？2变成5的事实毫无意义，变化的规模是一样的。

另外，图中，实际的数据 - 什么可以是不可理解的，当你可以看到，在数据的特点的变化达到2-3倍。这不是5%，而是200-300%。

 
2: 顺便说一句，Mathemat，我不太理解你对模型的厌恶。
请解释我为什么对模型有厌恶感--如果这就是我想做的事，一个市场模型。当然，也正是那种容易复制的模式。我不需要一个能让我赚更多钱的市场模式。

我需要一个能让我在H4上测试两个系统A和B后，坚定而自信地说："系统A以73%的概率在1年的任何 时间间隔内会出现超过30%的缩减"，或 "系统B以61%的概率在1年的任何 时间间隔内不会超过6%，以94%的概率-不超过18%，以99.9%-不超过37%。"我把赌注押在第二项上......。

没有任何系统能够永远产生金钱，我可能同意你的说法，bstone。但事实上，在统计学上保证在某个设定的时间段内有限的提款的系统，在一个非viner过程中是可能的，我莫名其妙地相信了。但在维纳过程中，你也不能给出这样的保证......
 
当我从基辅飞往多伦多时，这个话题就像雨后的蘑菇一样成长起来....我坐在这里，正在阅读，正在吸收。:-)
 
Mathemat:
2: 顺便说一句，Mathemat，我不太理解你对模型的反感。
请解释一下为什么我对模型有厌恶感。
对不起，我脸红了:).其实我是指这个
数学。
我知道的唯一静止性测试是Dickey-Fuller测试。但它假定了一些过程的模型（在这种情况下，是一阶自回归）。但如果这个模型是我们事先不知道的呢？
让我重复一遍--生成的算法将是模型。而它将在参数上被削尖，你将试图重现它的静止性。
我只是想做一个，一个市场模型。当然，也正是这种容易复制的模式。我不想要一个能让我赚更多钱的市场模式。
嗯，但赚钱的模式会更简单:)。因为它不打算重现市场的所有特征（作为一个旨在测试任意的TS的模型），而只是那些对赚钱很重要的特征。
 
lna01: 同样，生成算法将成为模型。而且它将对你试图重现其静止性的参数进行锐化。
...
嗯，但赚钱的模式会更简单:)。因为它不打算重现市场的所有特征（就像为测试一个任意的TS而设计的模型），而只是那些赚钱的基本特征。
你只是在读我的心 - 或者我在读你的心...关于第1点，"它是为了什么而锐化的"：到目前为止，模型在广义上重现静止过程（MO、RMS、ACF）就足够了。

关于第2点：是的，但这已经暗示了某种旨在揭示这些不变量的算法。在两个假人的情况下，这些是一些不变量，当使用额外的指示器时，它们是其他的。而如果是ZZ+Fibo，那么这些不变量是非常复杂的，用这种思路进行测试是非常困难的。
 
Mathemat:
现在，只要模型能在广义上再现静止过程（MO、RMS、ACF）就足够了。
MO、RMS、ACF的什么值？
在两个擦拭器的情况下，这些是一些不变量，当使用额外的指示器时，它们是其他的。而如果是ZZ+Fibo，这些不变量就会变得非常复杂，用这种思路进行测试是非常困难的。
这就是我的想法（或从你那里偷听到的）--特定TS的合成材料看起来更真实。但这并不能否定我对你的这个项目 的一些怀疑态度。
 
lna01: MO、RMS、ACF的哪个值？
那么，将声称静止的那个。目前，它返回了（值得怀疑，但仍有希望）。
 
Mathemat:

那么，将声称静止的那个。目前是（怀疑，但仍有希望）。

顺便说一下。在这里，我想起了，打探了一下......。S.V. Bulashev在他的书"Statistics for Traders"中给出了一个例子，证明价格比率的对数分布遵循指数分布规律（使用皮尔逊准则）。

然而，"非稳态 "一词在他的书中出现过一次--他承认 "资产交换价格的动态可以表示为一个随机和非稳态的过程"。

因此，有两个新的想法：
  1. 试图分析的不是回报率，而是系列ln(Close[i+1]/Close[i])，其中i的值越小，对应于一个较早的条形。
  2. 也许没有人需要这种静止性，因为布拉舍夫证明了这个系列受制于指数SAM，同时意识到他正在处理一个随机的和非静止的过程
 
好吧，布拉谢夫应该读一读--到目前为止还没有读。好吧，无论如何，"交易所交易资产价格的动态可以表示为一个随机和非平稳的过程 "这一事实是显而易见的（即价格，而不是回报）。

那么，这里是最简单的线性变换，它将非稳态转化为稳态：具有独立增量的维纳是非稳态的，而它的第一差值（回报）系列是真正的稳态，高斯噪声。
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