Marktphänomene - Seite 41

 
Neutron:

Schlussfolgerungen:

1. Die kumulative Summe der kleinen Inkremente ist ungefähr gleich der Summe der großen Inkremente. Mit anderen Worten: Egal, wohin der Markt langsam und in kleinen Schritten driftet, er wird immer wieder zu seiner ursprünglichen Position zurückkehren, wenn er mehrere große und scharfe Bewegungen macht.

Es gibt zufällige Wanderungen, die von Kleinanlegern gesetzt werden, und starke Korrekturbewegungen, die von Großanlegern orchestriert werden?

2. ?

Gut, ich will jetzt noch keine voreiligen Schlüsse ziehen. Ich schlage vor, dass Sie später wiederkommen.

Wenn Sie daran interessiert sind, scheinen mir dies lohnende Ziele zu sein:

(1) eine verständlichere Klassifizierung der Aufteilung der "Mischung", d.h. des ursprünglichen Angebots, zu finden. D.h. ein angemesseneres "Ausklingen"

(2) Verstehen Sie die Eigenschaften des "betta" Prozesses, wenn es vorhersehbar ist, dann ist es cool, sagte - milde

 

Bedingt können wir den Tag in zwei Bereiche mit hoher und niedriger Volatilität für das ausgewählte Instrument unterteilen. Als Hypothese können wir (auf der Grundlage der gewonnenen Daten) davon ausgehen, dass der Markt dazu neigt, die in der Zeit mit geringer Volatilität erzielten Kursbewegungen zurückzugewinnen. Wichtig ist dabei, dass kräftige Korrekturen nicht wahllos über einen Tag verteilt werden, sondern sich auf den Bereich mit höherer Volatilität konzentrieren. Dann ergibt sich ein wohldefinierter TS.

Es ist notwendig, sich die Meinung der Kollegen anzuhören...

 
Neutron:
Sie müssen sich die Meinung der Kollegen anhören...

Warum? Glauben Sie, dass dies Auswirkungen auf die Eigenschaften von dicken Schwänzen haben wird? Das glaube ich nicht. Dass sie den "Rhythmus" vorgeben und ihr Gewicht bei der Gestaltung von Zitaten sehr groß ist, wird bereits nach kurzer Recherche deutlich. In der Tat organisieren alle großen Abweichungen von Flugbahnen Sequenzen von "fetten Schwänzen". Wie sie diese genau organisieren, ist ein Rätsel.

PS: Sie sind einer der Peers, also geben Sie Ihre Meinung ab. Wenn Sie das für Blödsinn halten, kein Problem. Ich weiß bereits, dass es nicht so ist. Es geht darum, sie gründlich zu studieren und in die Praxis umzusetzen. Aber solange diese Sache in der Warteschlange ist.

:о)

 
Neutron:

Bedingt können wir den Tag in zwei Bereiche mit hoher und niedriger Volatilität für das ausgewählte Instrument unterteilen. Als Hypothese können wir (auf der Grundlage der gewonnenen Daten) davon ausgehen, dass der Markt dazu neigt, die in der Zeit mit geringer Volatilität erzielten Kursbewegungen zurückzugewinnen. Wichtig ist dabei, dass kräftige Korrekturen nicht wahllos über einen Tag verteilt werden, sondern sich auf den Bereich mit höherer Volatilität konzentrieren. Dann ergibt sich ein wohldefinierter TS.

Es ist notwendig, sich die Meinung der Kollegen anzuhören...

Sie möchten .... hinzufügen beizeiten :o))))
 
Neutron:

Bedingt können wir den Tag in zwei Bereiche mit hoher und niedriger Volatilität für das ausgewählte Instrument unterteilen. Als Hypothese können wir (auf der Grundlage der erhaltenen Daten) davon ausgehen, dass der Markt dazu neigt, die in der Zeit mit geringer Volatilität erzielten Kursbewegungen zurückzugewinnen. Wichtig ist dabei, dass kräftige Korrekturen nicht wahllos über einen Tag verteilt werden, sondern sich auf den Bereich mit höherer Volatilität konzentrieren. Dann ergibt sich ein wohldefinierter TS.

Es ist notwendig, sich die Meinung der Kollegen anzuhören...

Wo ist der Beweis, dass es in Ihrer Stichprobe fette Schwänze gibt?
 

Übrigens, ich habe es mir gemerkt! Zum Thema Volatilität gibt es ein sehr gutes Buch mit dem Titel "Probabilistic-Statistical Methods of Volatility Decomposition of Chaotic Processes" von Korolev V.

http://www.ozon.ru/context/detail/id/6298517/

Книга посвящена всестороннему описанию вероятностных математических моделей хаотических процессов и методов их статистического анализа. Рассматривается удобный класс математических моделей стохастических хаотических процессов - подчиненные винеровские процессы (процессы броуновского движения со случайным временем). В качестве аргументации в пользу указанных моделей используется асимптотический подход, основанный на предельных теоремах для обобщенных дважды стохастических пуассоновских процессов (обобщенных процессов Кокса), которые в определенном смысле являются наилучшими математическими моделями неоднородных (и даже нестационарных) хаотических потоков на временных микромасштабах. Такой подход приводит к тому, что распределения приращений рассматриваемых процессов имеют вид сдвиг/масштабных смесей нормальных законов, и дает возможность получить не только сами формальные вероятностные модели хаотических стохастических процессов, но и в некотором смысле дать разумное теоретическое объяснение их адекватности на основе минимальных предположений о внутренней структуре изучаемых характеристик. На основе представления распределений (логарифмов) приращений процессов эволюции финансовых индексов или процессов плазменной турбулентности в виде смесей нормальных законов в книге предложена многомерная интерпретация волатильности рассматриваемых процессов. Для статистического анализа хаотических случайных процессов предложен метод скользящего разделения смесей (СРС-метод), который позволяет спонтанно разложить волатильность рассматриваемого процесса на динамический и диффузионные компоненты. Большое внимание уделено аналитическим и асимптотическим свойствам смесей нормальных распределений. Систематически рассматриваются статистические процедуры численного разделения смесей, такие как ЕМ-алгоритм и его модификации, сеточные методы разделения смесей. Обсуждаются вопросы оптимальной реализации этих методов. Рассмотрены примеры применения СРС-метода к анализу влияния информационных интервенций на финансовых рынках и к анализу данных, полученных в экспериментах с плазменной турбулентностью.

Для аспирантов, студентов и преподавателей вузов, интересующихся современным состоянием исследований в области вероятностно-статистического моделирования хаотических стохастических процессов, а также для научных работников, инженеров, специалистов в области применения методов математической и прикладной статистики к анализу характеристик финансовых рынков и плазменной турбулентности.

Schlüsselwörter: verallgemeinerte Cox-Prozesse, Mischungen von Normalverteilungen, untergeordnete Wiener Prozesse, Volatilität.

nur in diesem Thema, fast (es gibt viele interessante Ideen) :o))))

 

Leute, ich habe mir den halben Thread durchgelesen und hätte fast Hämorrhoiden bekommen, als ich die unbekannten, ziemlich komplizierten Theorien eingegeben habe.

Glauben Sie wirklich, dass Sie so tief graben müssen, um eine rentable Strategie zu entwickeln?

 
911:

Leute, ich habe mir die Hälfte dieses Threads durchgelesen und hätte fast Hämorrhoiden bekommen, als ich die unbekannten, ziemlich komplizierten Theorien eingegeben habe.

Glauben Sie wirklich, dass Sie so tief graben müssen, um eine rentable Strategie zu entwickeln?

Wenn es sich um ein stabiles Unternehmen handelt, dann ja. Wenn das Ziel darin besteht, etwas anderes zu machen, dann kann man alles machen.
 
Farnsworth:

Übrigens, ich habe es mir gemerkt! Zum Thema Volatilität gibt es ein sehr gutes Buch mit dem Titel "Probabilistic-Statistical Methods of Volatility Decomposition of Chaotic Processes" von Korolev V.

http://www.ozon.ru/context/detail/id/6298517/

nur in diesem Thema, fast (es gibt eine Menge interessanter Ideen) :o))))

Gott, ich habe die Nase voll von diesen klugen Köpfen von der Universität! Seit der Sowjetzeit sind sie klug und clever. Der hellste Vertreter ist Gaidar.
 
faa1947:
Gott, ich habe die Nase voll von diesen Klugscheißern von den Universitäten! Seit der Sowjetzeit sind sie klug und clever. Der hellste Vertreter ist Gaidar.

Aber ich frage mich: Würden Sie Ihr Herumstochern mit Eview nicht als Cleverness bezeichnen? In diesem Sinne sind Sie auch ein leuchtendes Beispiel! Vielleicht sogar besser als Gaidar - er hatte kein Eview, und Hedrick und Prescott waren zu dieser Zeit noch keine Nobelpreisträger.

;)))