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hmmm... jetzt merke ich, dass es irgendwie funktioniert hat.... :D))))
aber, Donnerwetter, ungewollt....
Das Phänomen des Langzeitgedächtnisses hat einen weiteren "Winkel" - es sind die langen Schwänze der Verteilung selbst. Grob gesagt (nicht einmal "annähernd wissenschaftlich") befindet sich das gesamte Gedächtnis in diesen sehr langen Schwänzen. D.h. das Auftreten eines (bestimmten) Umgehungsereignisses (es gibt Feinheiten in der Berechnung) ist bei einem Prozess mit langen Schwänzen der Inkremente (im Gegensatz zu) deutlich erhöht.
PS: Die Verzerrung der Flugbahn ist die Summe der Inkremente auf einem Diagramm mit einer bestimmten Länge.
Dicke Schwänze, Inselbildung usw. treten durchaus in ARCH/GARCH-Verteilungen auf, die kein Richtungsgedächtnis haben - nur die Volatilität. D.h. das Vorhandensein von "fat tails" bestätigt nicht das Vorhandensein eines Langzeitgedächtnisses, das zur Erzielung von Gewinnen genutzt werden kann (auf der Grundlage der Preisdifferenz eines Vermögenswerts zu verschiedenen Zeitpunkten)
Ich habe vergessen, meinen Beitrag zu ergänzen:
у феномена долговременной памяти есть и другой "ракурс" - это сами длинные хвосты распределения. Если очень грубо (даже не "околонаучно") - вся память в этих самых длинных хвостах сидит. Т.е. существенно повышается появление события (какого то заданного) уклонения (есть тонкости в подсчете) у процесса с длинными хвостами приращений (в отличии от).
Derselbe Effekt der Hervorhebung der Alpha- und Omega-Prozesse kann erzielt werden, indem man den zitierten inkrementellen Fluss in "weniger Lambda" und "mehr Lambda" unterteilt. Dabei ist lambda eine Schätzung der Grenze des langen Schwanzes der inkrementellen Verteilungen. Die genaue Lambda-Schätzung ist schwer zu finden, aber das ist, wie ich zunächst die beiden Prozesse (für M15 EURUSD L wäre etwa 2-3 RMS):
PS: Probieren Sie es aus, falls jemand daran interessiert ist (ich werde es nur frühestens am Sonntag veröffentlichen). Beeindruckend zu sehen :o)
Sergey, haben Sie spezifische Studien mit Bestätigungen (vorzugsweise auf mql4)?
ja, aber auf MathCAD, und hier:https://www.mql5.com/ru/forum/134424/page12 ist eine Fortsetzung des Phänomens. Das beschriebene Phänomen wurde auf der Grundlage von Langzeitgedächtnisanalysen (eine lange Zeit, mein Lieblingsthema) und langwieriger Forschung mit Frequenzen gefunden.
Die dicken Schwänze, die Isoverhinness usw. sind in den ARCH/GARCH-Modellverteilungen, die keine Erinnerung an die Richtung haben, sondern nur an die Volatilität, perfekt dargestellt.
Zunächst einmal erlauben ARCH/GARCH keine qualitative Simulation von "strengen" Quotientenprozessen. Normalverteilungen, t-Verteilungen, ich glaube, es gibt eine Variante für die Konditionale, und einige weitere mit komplexer Identifizierung des Modells selbst, meist durch die Likelihood-Methode. Vielleicht gibt es das - dann geben Sie mir bitte die Quelle an. Ich möchte Sie jedoch daran erinnern, dass eine Qualitätsprognose nicht möglich ist, wenn die Verteilung des Prognosemodells nicht mit der Verteilung der Quelle übereinstimmt (dies ist grundsätzlich unmöglich), was die ARCH/GARCH-Modelle bei den realen Kursen zeigen. Leider können sie das nicht. Wenn nicht - zeigen Sie mir einfach, wie es geht, das wäre interessant. Ich kenne auch die Akronyme :o)
D.h. das Vorhandensein von dicken Schwänzen bestätigt nicht das Langzeitgedächtnis, mit dem man Gewinne erzielen kann (aus der Differenz der Vermögenspreise zu verschiedenen Zeitpunkten)
Ich habe mir die Schwänze nicht angeschaut, ich habe die Fraktalanalyse für meine Studien verwendet. Und der Einfluss von Schwänzen ist an sich schon interessant, sie haben einen enormen Einfluss auf Ausweichmanöver, enorm.
Zunächst einmal erlauben ARCH/GARCH keine qualitative Simulation von "strengen" Quotientenprozessen. Normalverteilungen, t-Verteilungen, ich glaube, es gibt eine Variante für die Konditionale, und einige weitere mit komplexer Identifizierung des Modells selbst, meist durch die Likelihood-Methode. Vielleicht gibt es das - dann geben Sie mir bitte die Quelle an. Ich möchte Sie jedoch daran erinnern, dass eine Qualitätsprognose nicht möglich ist, wenn die Verteilung des Prognosemodells nicht mit der Verteilung der Quelle übereinstimmt (dies ist grundsätzlich unmöglich), was die ARCH/GARCH-Modelle bei den realen Kursen zeigen. Leider können sie das nicht. Wenn nicht - zeigen Sie mir einfach, wie es geht, das wäre interessant. Ich weiß genauso viel über Akronyme :o)
Was kann ich Ihnen geben? Wie erzeugen Sie GARCH? Es spielt keine Rolle, wie gut ARCH/GARCH oder andere Implementierungen reale Kurse beschreiben (Sie können Google fragen ;)), der Punkt des Beitrags war, dass das Vorhandensein von dicken Schwänzen nicht auf ein Lang- oder Kurzzeitgedächtnis hindeutet, sondern zum Beispiel eine elementare Manifestation von Autokorrelation und Volatilitätsclusterung ist. Wenn Sie praktisch eine BSB erhalten möchten, die der realen Verteilung nahe kommt, finden Sie oben ein Skript, das eine BSB auf der Grundlage der Volatilität eines realen Instruments erzeugt. Dicke Schwänze, Stacheligkeit usw. wie echte Zitate. Oder meinen Sie etwas anderes mit "qualitativ "streng" zitierte Prozesse simulieren"?
Worauf basiert also Ihre Aussage "alles Gedächtnis sitzt in diesen sehr langen Schwänzen" unverständlicherweise? Wie sind Sie zu diesem Ergebnis gekommen? Wenn auf dieser:
Ich habe auch nicht auf die Schwänze geschaut, sondern die Fraktalanalyse zur Untersuchung verwendet. Und der Einfluss von Schwänzen ist an sich schon interessant, sie haben einen enormen Einfluss auf Ausweichmanöver, enorm.
es ist nicht klar, was und wie Sie analysiert haben und was die Ausflüchte waren
P.S. Was das Phänomen auf der ersten Seite angeht - ich habe es zweimal überprüft und nicht verstanden. Haben Sie versucht, Angebote von anderen DCs und/oder anderer Software zu prüfen?
Was soll ich Ihnen geben? Wie kann ich GARCH generieren? Es spielt keine Rolle, wie gut ARCH/GARCH oder andere Implementierungen reale Notierungen beschreiben (das können Sie Google fragen ;)),
Fragen Sie lieber erst Google. Das ist, wenn ernst und ohne :o)
Die Essenz des Beitrags war, dass das Vorhandensein von dicken Schwänzen nicht auf ein Lang- oder Kurzzeitgedächtnis schließen lässt, sondern dass es beispielsweise eine elementare Manifestation von Autokorrelation und Volatilitätsclusterung gibt.
Ihr Beitrag enthielt zwei Hauptpunkte.
Ich habe Ihnen auf jeden Fall geantwortet.
Wenn Sie eine annähernd reale Verteilung wünschen, finden Sie oben ein Skript, das eine BSB auf der Grundlage der Volatilität eines realen Instruments erzeugt. Dicke Schwänze, Stacheligkeit usw. wie echte Zitate. Oder meinen Sie etwas anderes mit "qualitativ "streng" zitierte Prozesse simulieren"?
Ich habe klar und deutlich gefragt - über Ihre Praxis der Verwendung von ARCH/GARCH. Um es noch deutlicher zu machen: Es ist unwahrscheinlich, dass Sie oder irgendjemand anderes mit ARCH/GARCH allein nachhaltig Geld verdienen kann. Diese Methoden haben keine praktischen Vorteile. Leider. Verstehen Sie es nicht falsch (in literarischer Hinsicht), wenn solche "Monster" (insbesondere dieses - Volterry-Serie):
keine Anführungszeichen und Volatilität "nehmen", dann können primitive ARCH/GARCH erst recht nicht damit umgehen ....
Ihre Aussage "alles Gedächtnis sitzt in diesen sehr langen Schwänzen" basiert also unverständlicherweise auf. Wie sind Sie zu diesem Ergebnis gekommen?
Ich schrieb - Fraktalanalyse und es klappte nicht nur bei mir, hier kann man sich der Gültigkeit absolut sicher sein.
es ist nicht klar, was und wie Sie analysiert haben
Für meine Fraktalanalyse habe ich mehr als ein Jahr gebraucht. Natürlich habe ich sie nicht jeden Tag gemacht, aber sie war eng genug, wenn möglich. Ich werde nicht alles posten, tut mir leid.
Und was ist mit den Ausflüchten?
Ich habe den Begriff "Ausweichflugbahn" definiert, vielleicht nicht gut, aber es ist ein Standardbegriff.
P.S. Was das Phänomen auf der ersten Seite angeht - ich habe es zweimal überprüft und nicht verstanden. Haben Sie versucht, Angebote von anderen DCs und/oder anderer Software zu prüfen?
Zeigen Sie mir im Detail, was Sie getan haben und was nicht? Nehmen Sie M15, UERUSD für 10 Jahre, vielleicht fünf. Nehmen Sie den Prozess Öffnen(n)-Öffnen(n-1), erstellen Sie Histogramme mit verschiedenen Schritten und zeigen Sie sie hier. Aber markieren Sie sie mit Punkten, nicht mit Balken. Es wird alles klar sein, und so kann ich sagen, dass die Erde flach ist, und ich werde Recht haben ... in gewissem Sinne.
Ich habe vergessen, meinen Beitrag zu ergänzen:
Derselbe Effekt der Hervorhebung der Alpha- und Omega-Prozesse kann erzielt werden, indem man den zitierten inkrementellen Fluss in "weniger Lambda" und "mehr Lambda" unterteilt. Dabei ist lambda eine Schätzung der Grenze des langen Schwanzes der inkrementellen Verteilungen. Die genaue Lambda-Schätzung ist schwer zu finden, aber das ist, wie ich zunächst die beiden Prozesse (für M15 EURUSD L wäre etwa 2-3 RMS):
PS: Probieren Sie es aus, falls jemand daran interessiert ist (ich werde es nur frühestens am Sonntag veröffentlichen). Beeindruckt von dem, was Sie sehen :o)
Das ist imho ein viel schöneres Rezept, um das Phänomen zu erfassen, als das ursprüngliche (mit der Matkadischen Histogramm-Funktion als Blackbox). Aber es ist auch nicht ohne dunkle Flecken, also werden wir wohl bis Sonntag warten müssen.
Ich dachte sofort an alsu und die von ihm propagierte Quantilsregression.
Farnsworth, nichts für ungut, ich urteile nach meinen eigenen Erfahrungen, auch wenn ich kein solches Material besitze. Vielleicht hilft das. Nur vernünftige Dinge, die Sie traditionell schreiben, aber die ganze Zeit fühlt es sich an wie ein halber Schritt weg von der Verlagerung der Forschung auf Handelslatten. Die Nettobilanz im Nachhinein aus der Forschung ist daher gleich oder nahe Null. Oft werden gute Forscher mit einem mathematischen Hintergrund selbst zu Geiseln ihres Wissens. Sie können und wollen immer tiefer graben, wo Sie mit so vielen Annahmen und Ausnahmen enden, dass das primäre Konzept für den Handel unbrauchbar wird. Wenn es hilft, versuchen Sie, einfacher zu schauen. Ich habe ein "Muster" gefunden, ich sollte versuchen, es zu handeln. Sie ist sehr unklar geworden und sollte daher verworfen werden. Der Zweck des Geldes. Und oft wird das Ziel zur Forschung und es ist nicht mehr eine Arbeit mit Geld, Nerven usw., sondern ein Hobby. Das ist nicht gut. Entschuldigen Sie die Lyrik, vielleicht hilft sie ja.
Zu Ihrer Bemerkung: Ich will ehrlich sein, schlicht und einfach. Ich sehe den Markt nur als Geschäft, was bedeutet, dass ich a priori hoch Anforderungen an die Qualität des von mir erstellten Produkts, und natürlich ist das im Moment nicht mein Kerngeschäft. Ja, es gibt Erfolge, und zwar gute (die ich beim Testen in den Realmodus versetzt habe), und ich könnte abgeschnittene Berichte wie Paukas abschütteln und überall schreiben, dass "es so ist, als könne man nicht" usw. Aber ich bin ehrlich in Bezug auf meine Leistungen und verstehe, dass dies noch kein Geschäft ist (in meiner Vorstellung davon). Stellen Sie ein Zelt auf der Twerskaja auf (zum Beispiel), und Sie werden damit Geld verdienen? - Sehr sogar. Die Risiken? Natürlich gibt es sie, aber sie sind vernachlässigbar im Vergleich zu der fast zufälligen Kette von Ereignissen.
Sehen Sie, ich bin von Natur aus kein Spieler, deshalb handle ich anders, ich gehe kein Risiko ein. Vor vielen, vielen, vielen Jahren, als ich die hohe Kunst besaß und ein TA- UND VA-Apologet war, habe ich geglaubt und war cool, bis ich erkannte, an welchem Rand des Abgrunds ich mich bewegte, und sogar mit verbundenen Augen (ähem, wieder einmal TA/VA getreten). Ja, die Aufgabe ist schwierig, aber Sie schreiben so, dass alle 99,999% der Forumsteilnehmer bereits solche robusten Systeme entwickelt haben (Zelte an der Twerskaja aufgeschlagen), nur ich bin übrig:o) Tja ... was soll ich sagen, ich werde versuchen, meine Kollegen einzuholen, sie zu überholen - und ihnen das Einkaufszentrum wegzunehmen, äh ... eines ist nicht genug - zwei Einkaufszentren und alle Zelte :o)