Die Wahrscheinlichkeitsbewertung ist rein mathematisch - Seite 11

 
exi:

Das ist der Grund, warum ich Forex nicht mag. Ich weiß nicht, wie es anderen geht, aber ich verstehe die Preisgestaltung bei Währungen überhaupt nicht. Und dann sind da noch zwei... Welche grundlegenden Faktoren wirken sich auf den Preis aus? Bei Aktien ist alles genau und klar, man kauft ein Stück Aktie, das einen realen Wert hat. Mit dieser Berechnung verstehe ich erstens, dass ich einen Teil des Unternehmens kaufe, und zweitens kann ich verstehen, welchen Preis ich zahle, ob hoch oder niedrig. In einigen (sehr seltenen) Fällen kann ich mit Sicherheit sagen, dass ich weniger für das Unternehmen bezahlt habe, als es wert ist, und selbst wenn es morgen in Konkurs geht, werde ich einen Gewinn erzielen. Und wenn es funktioniert und Gewinn bringt, wird es mir auch Gewinn bringen. Das ist für alle Beteiligten von Vorteil.

Bei Devisen ist das nicht klar. Wir jagen den Preisen hinterher, aber wir verstehen sie nur, wenn wir wissen, wofür wir bezahlen. Einige Leute denken, dass es keine Preise auf dem Devisenmarkt gibt, ja es gibt sie... Nur als Verhältnis dieser Preise dargestellt. Wofür bezahle ich (Wechsel der Währung) und was besitze ich nach der Bezahlung und wer profitiert überhaupt davon?

Ich denke, der Devisenhandel ist nur in Zeiten der Repression notwendig. Wenn Sie Ihr Geld in der Währung eines anderen, stärkeren Landes sparen.

Man geht davon aus, dass die Inflation den Preis einer Währung bestimmt, aber sie bestimmt vor allem die Abwertungsrate der Währung. Eine Währung mit einer Fälligkeitserwartung < 0. Natürlich gibt es eine positive Inflation, aber nicht bei uns und nicht in vielen anderen Ländern. Der Devisenhandel an sich ist also nicht sinnvoll.



Haben Sie schon einmal darüber nachgedacht, dass eine Währung dasselbe ist wie eine Aktie, nur dass das Wort Firma durch das Wort Staat ersetzt wurde...
 
Prival:

https://www.mql5.com/ru/code/8295 ja es ist möglich, und jeder, der denkt, kann diesen Indikator herunterladen - installieren Sie es und sehen, dass es ein Muster in Forex


Ich habe es installiert und habe nichts verstanden. Mein Indikator sieht nicht so aus wie der auf dem beigefügten Bild zu sehende. Aber ich verstehe Ihr Bild auch nicht. Aus irgendeinem Grund ist der ACF außergewöhnlich eintönig. Wie kann das sein? Meiner Meinung nach zeigt ACF die Korrelation (Verbindung) zwischen "0" und "1" bar, zwischen "0" und, etc. Warum sollte dieses Verhältnis monoton und gleichmäßig abnehmen?

Ich möchte nicht nach einem wahrscheinlichen Fehler in Ihrem Indikator suchen und für mich ist es aus folgenden Gründen prismatisch.

Sie sollten ein fertiges Paket nehmen, das statistische Berechnungen durchführt, und es verwenden. Für ACF ist das zum Beispiel STATISTICA. Dieses spezielle Paket gibt es seit über 20 Jahren, und Hunderttausende oder Millionen von Nutzern vor uns haben sich auf Formeln geeinigt und alle Fehler der Entwickler ausgemerzt. Es ist methodisch korrekt, die Ergebnisse der Arbeit anderer zu verwenden.

Wenn Sie das Innenleben des Pakets ausblenden, können Sie sich auf die Aufbereitung der Rohdaten und die Interpretation der Ergebnisse konzentrieren. Zumindest berechnet das Paket automatisch Konfidenzintervalle, was Ihr Indikator nicht tut, und es ist nicht klar, ob Sie dem Ergebnis vertrauen können.

Ich habe das Paket noch irgendwo, und ich werde den ACF berechnen und veröffentlichen. Soweit ich mich erinnere (ich kann mich irren), hat das ACF aus der Packung ein völlig anderes Aussehen, was zu verschiedenen Spekulationen Anlass gibt.

 
faa1947:

Können wir nicht eine Referenz haben. ARPSS vertritt eine andere Meinung: Die Autokorrelation kann zur Beurteilung des Modells der Reihe herangezogen werden.

Ich bin zu faul, um es nachzuschlagen. Ich möchte nur noch einmal auf das Prinzip der Beweisführung hinweisen.

1. Wählen Sie einen Zeitrahmen, zum Beispiel M15. Zeichnen Sie auf einem recht langen Zeitintervall (z.B. 10.000-200.000 Balken) die Häufigkeitsverteilung der Preiserhöhungen (Anzahl der Male je nach Punkten). Wir erhalten (näherungsweise, aber aufgrund der großen Datenmenge ist es eine gute Annäherung) die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion. (Ich bin mir ziemlich sicher, dass es sich um eine Exponentialverteilung handelt, aber für dieses Problem ist die Art der Verteilung unerheblich).

2. Wir gehen von der sehr realistischen Annahme aus, dass sich die Wahrscheinlichkeitsverteilung nur geringfügig ändert, wenn wir einen Abschnitt der Geschichte nehmen, der um einen Balken nach links (oder rechts) verschoben ist, als wir in Punkt 1 genommen haben.

3. Wir messen auf dieselbe Weise und für denselben Zeitraum der Geschichte die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion für den Preisanstieg für 2 Balken.

4. Außerdem gibt es einen Gegenbeweis. Nehmen wir an, dass die benachbarten Inkremente unabhängig sind. Da das Preisinkrement für zwei Balken die algebraische Summe der Inkremente des ersten und des zweiten Balkens ist und die Dichte der Verteilung der Inkremente auf den benachbarten Balken die gleiche ist (siehe Schritt 2), muss die Wahrscheinlichkeitsdichte der Summe nach der bekannten Regel eine einfache Faltung der Dichte jedes der summierten Werte sein. Wenn wir die Faltung durchführen und sie mit der in Schritt 3 erhaltenen Verteilung vergleichen, stellen wir sicher, dass sie nicht einmal nahe beieinander liegen (man kann alles mit bloßem Auge sehen, man muss es nicht einmal überprüfen). Da wir zu einem Widerspruch gekommen sind, schließen wir, dass unsere Annahme über die Unabhängigkeit benachbarter Inkremente falsch ist.

Das ist alles, es ist ziemlich streng und ohne "wissenschaftliche Fiktion". Diese Methode eignet sich, um die Unabhängigkeit der Inkremente einer beliebigen Reihe zu prüfen. Darüber hinaus möchte ich anmerken, dass, wenn die Inkremente einer Serie durch das Exponentialgesetz verteilt werden (dies scheint für den Preis der Fall zu sein), das bei höheren Zeitrahmen beibehalten wird (was wahrscheinlich wahr ist), der erwähnte Beweis durch die Berechnung des entsprechenden Faltungsintegrals leicht theoretisch erhalten werden kann. In der Wahrscheinlichkeitstheorie ist jedoch seit langem bekannt, dass die Exponentialverteilung nicht stabil ist.

 
Einfach ausgedrückt: Der Test zeigt, dass der bedingte PRV der Inkremente nicht derselbe ist wie der unbedingte PRV, und das ist die Definition von "Abhängigkeit".
 

Ich habe es mir nicht aus dem Kopf geschlagen, bevor ich es in den Code eingefügt habe, sondern habe es lange und ausgiebig mit Lesungen bekannter und getesteter ACF-Berechnungsalgorithmen getestet. Sie stimmte vollständig mit mir überein, prüfte bis zu 16 Nachkommastellen (vielleicht auch mehr, ich weiß es nicht mehr genau, aber es gab keinen Unterschied zur eingebauten Funktion in MathCad).

Und über

Почему эта связь должна монотонно и гладко убывать?

ACF hat eine Whit-Delta-Funktion, weil es keine Beziehung zwischen den Daten gibt, sie sind zufällig. Wenn die ACF jedoch korrekt aufgebaut ist, besteht ein Zusammenhang, die Daten sind korreliert und die Art der ACF kann helfen, die Art des Prozesses zu bestimmen. Es ist nicht immer dasselbe wie in dem von mir geposteten Beispiel. Der ausgewählte Ausschnitt zeigt, dass die Bewegung im Moment der Schwingungskette 2. Ordnung entspricht.
 
Prival:

Ich habe es mir nicht aus dem Kopf geschlagen, bevor ich es in den Code eingefügt habe, sondern habe es lange und ausgiebig mit Lesungen bekannter und getesteter ACF-Berechnungsalgorithmen getestet. Sie stimmte vollständig mit mir überein, prüfte bis zu 16 Nachkommastellen (vielleicht auch mehr, ich weiß es nicht mehr genau, aber es gab keinen Unterschied zur eingebauten Funktion in MathCad).

Und über

Die ACF hat eine Whit-Delta-Funktion, weil es keinen Zusammenhang zwischen den Daten gibt, sie sind zufällig. Wenn die ACF jedoch korrekt aufgebaut ist, besteht eine Beziehung, die Daten sind korreliert und die Art der ACF kann helfen, die Art des Prozesses zu bestimmen. Es ist nicht immer dasselbe wie in dem von mir geposteten Beispiel. Der ausgewählte Ausschnitt zeigt, dass die Bewegung im Moment der Schwingungskette 2. Ordnung entspricht.


Dem Indikator nach zu urteilen, differenzieren Sie die Preisreihen vor der Berechnung des ACF nicht. Daher ist ein Vergleich mit dem ACF sinnlos. Es ist jedoch sinnvoll, den Indikator auf das CGS-Integral anzuwenden.

p.s. Ich denke, es ist unmöglich, aus diesem Indikator Rückschlüsse auf Abhängigkeiten zu ziehen (oder man braucht ernsthafte Begründungen)

 
lea:


Dem Indikator nach zu urteilen, differenzieren Sie die Preisreihen vor der Berechnung des ACF nicht. Daher ist ein Vergleich mit dem ACF sinnlos. Es ist jedoch sinnvoll, den Indikator auf das CMP-Integral anzuwenden.

p.s. Aus den Messwerten dieses Indikators lassen sich keine Rückschlüsse auf das Vorhandensein von Abhängigkeiten ziehen (oder es bedarf einer ernsthaften Begründung).

Ich stimme zu, was das Vorhandensein bzw. Nichtvorhandensein von Abhängigkeiten betrifft. Aber ich würde über die Differenzierung streiten: jede Differenzierungsoperation hebt eine Ordnung der Abhängigkeit auf, wenn wir sie polynomial darstellen. Selbst wenn wir also feststellen, dass es in der differenzierten Reihe keine Abhängigkeit gibt, bedeutet das nicht, dass es in der ursprünglichen Reihe keine gab.
 
lea:


Nach den Indikatorwerten zu urteilen, differenzieren Sie die Preisreihen nicht, bevor Sie den ACF berechnen. Daher ist ein Vergleich mit dem ACF von BGS sinnlos. Es ist jedoch sinnvoll, den Indikator auf das GBS-Integral anzuwenden.

p.s. Ich glaube nicht, dass man aus diesem Indikator Rückschlüsse auf Abhängigkeiten ziehen kann (oder man braucht eine starke Begründung dafür).


Begründen Sie zunächst, warum Sie eine Differenzierung vornehmen müssen. einfaches Beispiel. Ein Auto bewegt sich mit einer bestimmten Geschwindigkeit, und wenn wir den ACF der Geschwindigkeit konstruieren, sehen wir, dass die Geschwindigkeit (korreliert) ist, in einfachen Worten: "Der Trend wird sich mit größerer Wahrscheinlichkeit fortsetzen...". Wenn Sie die Differenzierung anwenden, untersuchen Sie nicht mehr die Geschwindigkeit, sondern die Beschleunigung, die wiederum zufällig sein kann.

P.S. Die Schlussfolgerung, dass die Geschwindigkeit zufällig ist, weil die Beschleunigung zufällig ist, ist im Prinzip falsch. Wir können uns mit einer konstanten Geschwindigkeit bewegen (mit Tendenz nach oben) und die Beschleunigung wird BGS sein...

 
IMHO reicht es aus, die konstante Komponente zu eliminieren, wie es Prival getan hat, indem man die Regressionslinie subtrahiert.
 
alsu:
Ich stimme zu, was das Vorhandensein bzw. Nichtvorhandensein von Abhängigkeiten betrifft. Was die Differenzierung betrifft, so würde ich argumentieren, dass jede Differenzierungsoperation eine Ordnung der Abhängigkeit aufhebt, wenn sie polynomial dargestellt wird. Selbst wenn wir also feststellen, dass es in der differenzierten Reihe keine Abhängigkeit gibt, bedeutet das nicht, dass es in der ursprünglichen Reihe keine gab.

5 Punkte. Ich würde ihm eine 10 geben, aber das ist es, was die Bewertung verdirbt :-) "Was das Vorhandensein bzw. Nichtvorhandensein von Abhängigkeiten betrifft, stimme ich zu..."