Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1109
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
Все мы ищем какие-то необыкновенности, читаем тексты радиоинженеров - зачем тратить на все это время?
Поведение дисперсии приращений цен финансовых активов имеет весьма замысловатый вид и толстые хвосты - это самое примитивное. Для моделирования всех этих диковин в дисперсии (а перед этим и в средней) было создано более 100(!) моделей GARCH - они ведь об этом, так нет, опять какой-то там Ферма....
Если про дисперсию (нестационарность), так нет чтобы систематически, модель за моделью GARCH, да через тестер. чтобы хоть что-то увидеть. Так нет, гораздо интереснее гнать пургу.
На мой взгляд, основная причина поиска таких необыкновенностей - существенная нестационарность (приращений) цены, не сводимая стандартными методами к стационарности. Любая регрессия же так или иначе сводит всё к стационарности.
Возможно, есть какие-то адекватные подходы к построению нестационарной регрессии - с коэффициентами зависящими от времени. Наверное, это можно как-то сделать обобщив понятие стационарности.
Поэтому он и сравнил с теоремой Ферма, которую 300 лет доказать не могли )
Есть существенная разница) Теорема Ферма изначально была сформулирована математически корректно. В нашей области этого нет и вряд ли возможно.
А вот это, вообще-то, правильно:
И потому никаких подобий между разными таймфреймами нет и быть не может. А что это означает? А то, что с «одним аршином» к пятиминуткам и дневкам подходить надо с очень большой осторожностью и с недоверием относиться к тем, кто формулирует это в качестве аксиомы.
Ну, и это тоже, до кучи:
Дополню тем, что написал в комментарии: важный гносеологический вывод: если мы строим методы торговли по прошлым дневкам или даже часовикам (если в часах много тиков), то «копать глубже» функций второй степени нелинейности от приращений цен или приращений логарифмов цен (цены в тексте легко меняются на логарифмы цен без потери сути) бессмысленно.
Не очень понятно сформулирован второй вывод, ясно, что логарифмированные приращения типа ретурнов вполне рулят, а первый вывод, ИМХО - чушь.
Может у него просто теоретически нечем обосновать подобие таймфреймов, но я практически убеждался, что оно есть, более того это проявляется даже на инструментах совпадающих по одной из валют.
Я тоже не знаю как это объяснить математически, возможно это психологический фактор, ведь для анализа инструмента и принятия решений, большинством используются те же графики из стандартного набора таймфреймов.
Пойдем на свиданье. Только одна приходи,
без кузнеца, нам кузнец не нужен)))
radikal.ru/video/uz7qxNNhyO8
Не очень понятно сформулирован второй вывод, ясно, что логарифмированные приращения типа ретурнов вполне рулят, а первый вывод, ИМХО - чушь.
Может у него просто теоретически нечем обосновать подобие таймфреймов, но я практически убеждался, что оно есть, более того это проявляется даже на инструментах совпадающих по одной из валют.
Я тоже не знаю как это объяснить математически, возможно это психологический фактор, ведь для анализа инструмента и принятия решений, большинством используются те же графики из стандартного набора таймфреймов.
Первый вывод как раз хорош тем, что от меньших ТФ к большим плывут стат характеристики.
выходит, что хорошо для статистики, для трейдинга смерть:)
с Горчаковым знакомы? опять какие-то мысли на смрадлабе пишет
https://smart-lab.ru/blog/499678.php
Даже если допустить применимость здесь ЦПТ (например, из-за гэпов есть сомнения в ограниченности дисперсий xi в совокупности), то из-за нестационарности приращений мы не знаем их матожиданий в будущем и, соответственно, матожидание их суммы нам также будет неизвестно. То есть, цена будет распределена по нормальному закону, но с неизвестными параметрами. Не очень понятно, какую пользу можно извлечь из этого.
PS. Автор статьи написал об этом в комментарияхот меньших ТФ к большим плывут стат характеристики.
Они вообще плывут, по всех измерениях, в линейном времени и в его масштабе, от инструмента к инструменту и тд. главный вопрос КАК ЭТО ПРОИСХОДИТ, какова функциональность изменений статистик, в частности на сколько регулярны функции изменений, если статистики меняются не непрерывно(хотя бы кусочно постоянно) и как либо регулярно то беда, тогда только инсайд остаётся чтобы шиковать с рынка.
Но регулярность изменений стат-характеристик финансовых ВР во времени присутствует, регулярность дисперсии всем очевидна, она ловится даже линейно, более высокие моменты также сравнительно предсказуемы, хотя толку от них меньше для наших целей, но самое лакомое это знак будущего приращения, с ним всё плохо, на грани шума и это печально, яхты и острова откладываются.
главный вопрос КАК ЭТО ПРОИСХОДИТ
имхо, не как, а когда интереснее )))
как, я писал и тут и не тут и были еще похожие сообщения: цена ходит внутри дня закрывая ближайшие исторические максимумы/минимумы (High / Low) этим создается эффект нормального распределения, а потом происходит ??? импульс? вообщем БА-БАХ и цена вместо того, чтобы повторить движение которые выполняла в течении ближайшего часа (или другого интервала времени), идет импульсом в одном направлении тем самым уничтожая ранее созданное нормальное распределение
сейчас найду программу статистика, там рисунок красивый получался
Они вообще плывут, по всех измерениях, в линейном времени и в его масштабе, от инструмента к инструменту и тд. главный вопрос КАК ЭТО ПРОИСХОДИТ, какова функциональность изменений статистик, в частности на сколько регулярны функции изменений, если статистики меняются не непрерывно(хотя бы кусочно постоянно) и как либо регулярно то беда, тогда только инсайд остаётся чтобы шиковать с рынка.