Warum ist die Normalverteilung nicht normal? - Seite 10
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Ich wette mit Ihnen um 5.000 Dollar, dass diese Behauptung falsch ist.
Nun ja, es ist eine etwas gewagte Behauptung von Sergei, dass es eine signifikante statistische Signifikanz für die Steigerungen gibt. Sie liegt objektiv gesehen unterhalb des Sockels.
Nun, ja, es ist ein bisschen gewagt von Sergei zu behaupten, dass die Steigerungen statistisch signifikant sind. Sie liegt objektiv gesehen unterhalb des Sockels.
Gibt es irgendwelche Studien? Vielleicht gibt es einen Link zu einem anderen Thema. Ich würde wirklich gerne verstehen, welche Muster getestet wurden und wie.an IlyaA
Ich verstehe, dass wir über das Verhältnis zwischen den aktuellen und den zukünftigen Inkrementen sprechen. Und ich vermute stark, dass der ACF der ersten Messwerte der Beweis dafür sein wird, aber ein Wert wie 0,4 (oder so) ist, gelinde gesagt, fragwürdig, um einen solchen Vorteil zu demonstrieren. Aber vielleicht hat Sergei etwas Neues im Sinn. Und es gab so viele Studien, dass es schwer ist, sich alles auf einmal zu merken.
PS: Und es gibt noch eine weitere Spitzfindigkeit: Die Formel zur Schätzung des ACF ist für diese Reihen nicht ganz geeignet, außerdem müssen die Zuverlässigkeit des ACF selbst und die Fehlerschätzungen für jede gefundene Verzögerung geschätzt werden. So einfach ist es dort nicht.
Wetten Sie um 5.000 Dollar, dass diese Aussage falsch ist?
Zweifeln Sie an der Autokorrelation der Volatilität? Und es ist eine Beziehung zwischen Preisstufen, wenn auch modulo.
Meines Erachtens geht es dabei um das Verhältnis zwischen aktuellen und zukünftigen Schritten. Und ich vermute stark, dass der Beweis der ACF der ersten Messwerte sein wird, aber ein Wert wie 0,4 (oder so) ist, um es milde auszudrücken, fragwürdig, um einen solchen Vorteil zu demonstrieren. Aber vielleicht hat Sergei etwas Neues im Sinn. Und es gab viele Recherchen, so dass es schwer ist, sich alles auf einmal zu merken.
So werden bei der Candlestick-Analyse nicht nur Inkremente, sondern auch Sperrextrema und Volumen verwendet. Ich erinnere mich, dass es vor einem Monat einen Thread über einen EA gab, der auf der Candlestick-Analyse basiert. Ich denke, es begann positiv. Aber ich habe nicht daran teilgenommen. Und ich frage mich, ob jemand nicht nur die Schlusskurse, sondern auch andere Merkmale von Kerzenständern insgesamt untersucht hat.Im Übrigen kann die Summe nicht-stationärer Reihen stationär sein und HP haben. Solche Reihen werden als kointegrierte Reihen bezeichnet. Clive Granger erhielt dafür den Nobelpreis für Wirtschaftswissenschaften. Ich habe es nicht selbst überprüft, aber elite behauptet zum Beispiel, dass der Yen-Wechselkurs mit dem Verbraucherpreisindex (VPI) kointegriert ist. Genauer gesagt mit dem Unterschied zwischen den Verbraucherpreisen in den USA und Japan http://monetarism.ru/cointegration.shtml
nach Avals
Nicht, dass ich mich in die Streitereien anderer Leute einmischen will :o), aber Sergei hat eindeutig geschrieben: "Ich kann so viele Beweise für das Vorhandensein statistisch signifikanter Abhängigkeiten zwischen Preiserhöhungen anführen, wie ich will". Ihre Argumente können kaum als Beweis für diesen Fall anerkannt werden, da noch nicht klar ist, was direkt mit den Inkrementen "passiert" (die Kollegen haben nichts nachgewiesen). Aber wenn man annimmt, dass es keine solche Abhängigkeit für die "Quelle" (d.h. direkt den Forschungsgegenstand) gibt, ist es ziemlich seltsam, auf ihrer Existenz zu bestehen. Nun, wenn wir davon ausgehen, dass Volatilität = RMS ist, liegt die Korrelation der ersten Lags der Volatilität für eine Reihe von Inkrementen mit recht langen Fenstern (etwa 500 Stichproben) ungefähr in der Größenordnung von 0,114-0,2 (was, um es milde auszudrücken, ein wenig außerhalb der "Gegenwart" liegt).
an IlyaA
Das habe ich nicht, aber ich denke, das liegt in der Natur der Sache. Ich habe mich zum Beispiel immer für (H+L)/2 interessiert, weil der Fehler bei der Vorhersage der "Mitte" durch die Bandbreite der "Schwankungen" des Preises um eben diese Mitte herum etwas kompensiert wird.
Und ich mag diese Art von Druck, denn das Wichtigste ist, dass er, wenn Risk verliert, im Gegenzug lernt, wie man den Markt schlägt,
aber Neutrons Erwartung, bei dieser Wette zu gewinnen, ist die gleiche wie zu verlieren.
Und alles hängt von der Ehrlichkeit der Streitparteien ab. Ich denke, dass Neutron im Falle einer Einigung zahlen wird, aber was ist mit Risiko?
Wenn ich also Neutron wäre, würde ich nicht einmal darauf antworten.
Sind Sie ein Bürge?
Dann gehen wir zur Bank und legen 10.000 Dollar in ein Bankschließfach.
Schreiben Sie die Behauptung von Neutron, und wenn ich sie widerlege, nehme ich das Geld.
an IlyaA
Ich verstehe, dass wir über das Verhältnis zwischen den aktuellen und den zukünftigen Inkrementen sprechen. Und ich vermute stark, dass der ACF der ersten Messwerte der Beweis dafür sein wird, aber ein Wert wie 0,4 (oder so) ist, gelinde gesagt, fragwürdig, um einen solchen Vorteil zu demonstrieren. Aber vielleicht hat Sergei etwas Neues im Sinn. Und es gab so viele Studien, dass es schwer ist, sich alles auf einmal zu merken.
PS: Und es gibt noch eine weitere Spitzfindigkeit: Die Formel zur Schätzung des ACF ist für diese Reihen nicht ganz geeignet, außerdem müssen die Zuverlässigkeit des ACF selbst und die Fehlerschätzungen für jede gefundene Verzögerung geschätzt werden. Dort ist es nicht so einfach.
Betrachtet man die Korrelation zwischen benachbarten Inkrementen, so ist die Korrelation tatsächlich sehr gering. Wenn Sie "Gruppen" von Inkrementen nehmen, sieht das Bild ganz anders aus. Bitten Sie mich nicht um eine strenge Berechnung, die Schlussfolgerungen sind rein empirisch und meine eigenen.
nach Avals
Nicht, dass ich mich in die Streitereien anderer Leute einmischen will :o), aber Sergei hat eindeutig geschrieben: "Ich kann so viele Beweise für das Vorhandensein statistisch signifikanter Abhängigkeiten zwischen Preiserhöhungen anführen, wie ich will". Ihre Argumente können kaum als Beweis für diesen Fall anerkannt werden, da noch nicht klar ist, was direkt mit den Inkrementen "passiert" (die Kollegen haben nichts nachgewiesen). Aber wenn man annimmt, dass es keine solche Abhängigkeit für die "Quelle" (d.h. direkt den Forschungsgegenstand) gibt, ist es ziemlich seltsam, auf ihrer Existenz zu bestehen. Nun, wenn wir davon ausgehen, dass Volatilität = RMS ist, liegt die Korrelation der ersten Lags der Volatilität für eine Reihe von Inkrementen mit ziemlich langen Fenstern (etwa 500 Stichproben) ungefähr in der Größenordnung von 0,114-0,2 (was, um es milde auszudrücken, ein wenig aus der "Gegenwart" ist).
Die Tatsache, dass die Volatilität autokorreliert ist, wurde von Robert Engle nachgewiesen, der übrigens im selben Jahr wie Granger (2003) den Nobelpreis für Wirtschaftswissenschaften erhielt. Vor allem für das ARCH-Modell, das genau auf der Autokorrelation der Varianz beruht. Sie wird häufig im Risikomanagement eingesetzt. Kurz gefasst http://www.dengi-info.com/archive/article.php?aid=312