Marktphänomene - Seite 64
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Es gibt spezielle Stationaritätstests, die Sie kennen (z. B. DF). Ich kenne es nicht, habe nur davon gehört.
Ich habe ein Bild von KPSS gegeben.
Es ist ein insgesamt sicheres Kabel.
Zeigen Sie mir Ihren Beitrag (oder zumindest das Thema), ich möchte keine Zeit damit verschwenden, danach zu suchen. Zumal das Thema hier auch sehr würdig ist.
Ich habe auch keine Lust dazu, und die Frage ist nicht kompliziert. Nach dem Thematischen Enzyklopädischen Wörterbuch ist dieser Begriff nur für Verteilungen mit einem Modus definiert. Außerdem ist bekannt und intuitiv einleuchtend, dass viele von ihnen für beliebige Werte des "Kurtosis-Koeffizienten" überhaupt keine oder nur sehr kleine Ausläufer haben.
Nun, das gilt für jede Verteilung, nur bei Multimode ist es schwierig.
faa: Nach Peters: Die Verteilung ist leptokursiv: scharfe Spitzen und dicke Schwänze. Nach Mandebrot ist die Verteilung nicht normal, sondern Pareto, wobei die Varianz überhaupt unendlich ist.
Dies hat nichts mit seiner Stationarität zu tun. Der Random Walk mit völlig unabhängigen Renditen, die nach Cauchy mit einem festen Parameter symmetrisch gegen Null verteilt sind (d. h. eine formal stationäre Verteilung der Renditen), hat dicke Schwänze und das zweite Momentum ist unendlich. (Eigentlich hat Cauchy noch nicht einmal das erste Momentum definiert.)
Gleichzeitig ist es einfach, einen Wert mit gleitenden Parametern einer Normalverteilung zu erzeugen, deren Verteilung zwar dünne Schwänze hat, aber nicht stationär ist.
In meinem Rezept gibt es ein Phänomen, das das Potenzial zur praktischen Anwendung hat. Ich werde es in einer Minute skizzieren.
Wir haben eine stationäre Reihe von Zufallszahlen, die Autokorrelation zwischen benachbarten Termen ist nahe Null. Außerdem können diese Bedingungen nur teilweise und nicht strikt erfüllt werden... Für unsere Zwecke eignet sich eine Reihe von Inkrementen eines Währungspaares; ich habe EURUSD M5 - von Terminal A-ri open[0]-open[1] vom 8. März 2011 bis 20. Januar 2012:
Da ist sie, meine Traumreihe, da ist sie:
Der Durchschnitt der gesamten Reihe liegt nahe bei Null - 0 bis fünf Dezimalstellen. Nun zur Grundlage des Phänomens. Wenn der Wert zum Zeitpunkt t = X(t) größer ist als der Durchschnitt der Reihe, dann wird der nächste Wert zum Zeitpunkt t+1 = X(t+1) mit einer Wahrscheinlichkeit von 75 % kleiner sein als der vorherige. Umgekehrt gilt: Ist der Wert zum Zeitpunkt t kleiner als der Durchschnitt, dann ist der Wert zum Zeitpunkt t+1 mit einer Wahrscheinlichkeit von 75 % größer als der vorherige Wert. 75%. (Auf Wunsch verweise ich auf den Artikel zu diesem Thema).
Wenn open[0]-open[1] größer als Null ist, dann ist der erwartete Anstieg bis zur nächsten Eröffnung mit einer Wahrscheinlichkeit von 75 % nicht größer als open[0]-open[1] (es könnte zu einem negativen Anstieg kommen und der Kurs wird fallen). Der Preis kann ebenfalls steigen, aber wahrscheinlich nicht mehr als der Abstand, der durch die Differenz der beiden vorherigen Open festgelegt wurde. Bisher ist noch nichts Praktisches herausgekommen. Nur grundlegende Heuristiken.
Achtung: eine Frage für Kenner. Wenn sich der Kurs innerhalb eines Balkens über open + (open[0]-open[1]) hinausbewegt hat und open[0]-open[1] größer als Null ist, wird der Kurs mit einer Wahrscheinlichkeit von 75 % in den Bereich < open + (open[0]-open[1]) zurückkehren ?
Antwort: Bitte, Alexey. Nein, global (über die gesamte Stichprobe) ändert sich das Wahrscheinlichkeitsbild. Wenn der Preis die durch die vorherigen Werte festgelegte Schwelle überschritten hat, wird er mit einer Wahrscheinlichkeit von fast 50 % an die Stelle zurückkehren, an der er sich gemäß der Ausgangshypothese 0,75 befinden sollte.
Und jetzt ein bisschen Perversion. Versuchen wir, mit den Dimensionen open[0]-open[1] zu spielen. Möglicherweise gibt es eine zusätzliche Abhängigkeit von der Bandbreite der Preisbewegung (Volatilität).
Also, der Höhepunkt:
Die Abbildung zeigt den Fall nur für open[0]-open[1] <0 (obwohl ich die umgekehrte Situation erwähnt habe, aber trotzdem, symmetrisch) . In der Übersichtstabelle werden in Spalte K die Werte von open[0]-open[1] moduliert und auf 4 Dezimalstellen gerundet, d. h. alle Varianten, die in meiner ursprünglichen Serie enthalten sind. Spalte N ist die Anzahl der Fälle. In der Spalte M sind die Wahrscheinlichkeiten angegeben, dass der innerhalb des Balkens um den Wert open[0]-open[1] fallende Kurs bei der zukünftigen Eröffnung höher sein wird als open + open[0]-open[1]. Das heißt, es wird die Möglichkeit der probabilistischen Vorhersage und sogar ... pssst... Gewinn.
Kurz gesagt, es kann verwirrend sein, zu schreiben. Das ist etwas, worüber man nachdenken sollte.
Das Diagramm zeigt: die blaue Linie ist die Wahrscheinlichkeit, dass der Kurs in den vorhergesagten Bereich zurückkehrt, die rote Linie ist die Anzahl der Fälle, die Abszissenreihe ist die Spanne von open[0]-open[1] von kleiner zu größer.
Für open[0]-open[1] mit größeren Werten modulo neigt der Kurs also dazu, nach dem Durchbrechen des durch den vorherigen Wert von open[0]-open[1] festgelegten Niveaus in den vorhergesagten Bereich zurückzukehren (Rollback), obwohl die Wahrscheinlichkeit dieses Rollbacks weniger als 75 % beträgt.
Hier sind die Ergebnisse des simulierten Handels (ich habe einen Spread von 10 fünfstelligen Punkten angenommen):
Eine Zeile für den Verkauf, eine für den Kauf und deren Betrag. Auf der Ordinatenachse befinden sich die PUNKTE.
Ich beantworte Fragen, solange ich noch Kraft habe.
Das war's.
alexeymosc:
Wenn der Wert zum Zeitpunkt t = X(t) größer ist als der Durchschnitt der Reihe, dann....Gibt es eine Wahrscheinlichkeitsabhängigkeit von der Amplitude von Open[0]-Open[1]?
Was ich noch hinzufügen möchte... Andere Rahmen und Paare haben die gleiche Fähigkeit, vorhersehbar zu funktionieren. Aber ich habe es nicht überprüft.
Und noch etwas - es sollte nicht schwierig sein, einen Expert Advisor zu erstellen (nur eine einstellbare Bedingung, das Schließen einer Position durch eine neue Taktbedingung). Vielleicht zeichne ich es selbst (in meinem nächsten Leben), vielleicht interessiert es jemanden und...