una estrategia de negociación basada en la teoría de las ondas de Elliott - página 226
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Además, para la volatilidad H deberías haber utilizado no a sino b,
entonces sería realmente la volatilidad H, de lo contrario es otra cosa.
He utilizado un gráfico de ticks para el análisis. Y debes haber usado un gráfico de minutos. Creo que por eso hay una discrepancia en los resultados obtenidos. En cuanto al segundo punto, discrepo. En la disertación, la volatilidad H se define como la relación entre la suma de todos los movimientos absolutos de los precios y ... Es decir, en el sentido de que estos incrementos son primeras diferencias y esto es a y no b.
a Yurixx
Yura, estos son los patrones... ¿Has leído el lugar correspondiente de la tesis de Pastukhov? Tal vez, yendo de forma secuencial, habría que tratar primero las cadenas de Markov y luego pasar a cosas más complicadas. Sobre todo porque Pastukhov demuestra que, en principio, es posible obtener ingresos por arbitraje de los procesos de Markov. Y es poco probable que haya preoptimizado el ST sobre datos históricos :-)
Y otra pregunta: ¿dónde está tu Mathcad? Según tengo entendido, no hay problema con la distribución, porque en la tienda más cercana, el CD agrietado cuesta unos 120 rublos.
El número 2 es el mismo para muchas otras personas que han calculado este parámetro.
Además, para la volatilidad H no hay que usar a, sino b,
entonces sería realmente la volatilidad H, de lo contrario es otra cosa.
He utilizado un gráfico de ticks para mi análisis. Y probablemente usaste un gráfico de minutos. Creo que la discrepancia en los resultados se debe a eso. En cuanto al segundo punto, discrepo. En la disertación, la volatilidad H se define como la relación entre la suma de todos los movimientos absolutos de los precios y ... es decir, en el sentido de que estos incrementos son las primeras diferencias, y esto es a, no b.
No, yo y Pastukhov y ForAxel (no estoy seguro aquí, pero no importa) y algunas otras personas
ticks usados. Los resultados son más o menos los mismos: alrededor de 2. Y esta no es la primera diferencia,
para obtener resultados diferentes.
En otras palabras, ¿no preestabilizó la fila?
En la definición original del método no hay ningún requisito de estacionariedad.
Al menos yo no lo he encontrado.
Formalmente su (b(i)-b(i-1)) - es la diferencia, pero es la diferencia entre valores adyacentes
en la serie original, y en Pastukhov es múltiplo de valores adyacentes de H. De nuevo, formalmente nadie
prohíbe tener h=0,0001, pero en la región de valores pequeños de h se suele observar
artefactos de aproximadamente este tipo (está marcado con un punto azul en la imagen):
Entiendo que sería más razonable realizar una partición en H de las series de ticks iniciales,
por ejemplo con h=0,0010. Y ya a esta serie aplicar FAC y otros.
Estoy de acuerdo con el último punto.
P.D. ¡Veo que han corregido la imagen!
En el ámbito de los "valores pequeños" su resultado tiende al mío: ¡1,35!
Y no es un artefacto, sino la realidad que se nos ha dado.
Este Shepherdiano primero - "valores adyacentes múltiplos de H" y luego el cálculo de la volatilidad H como la suma de los módulos de los incrementos de los múltiplos de H es, de hecho, la residualización y el centrado de la serie sintética.
Se ha cambiado la cifra por una más adecuada.
Residualización - que sea así, pero a nivel de múltiplos de H, lo tienes a nivel de pips,
esta es la diferencia. Ya escribí, repito, en esencia el fraccionamiento H es un análogo del más simple
supresión del ruido. Ya es una serie diferente.
P.D. ¡Veo que has corregido la foto!
En el ámbito de los "valores pequeños" su resultado tiende al mío: ¡1,35!
Y no es un artefacto, sino una realidad que se nos ha dado.
No son los valores reales, es una representación diagramática convencional, muestra convencionalmente
cómo se comporta normalmente este parámetro en función del valor de la partición H.
La cifra puede ser diferente, y depende de diferentes cosas, de diferentes filas de datos.
He aquí algunas reflexiones sobre el tema http://forex.kbpauk.ru/showflat.php?Cat=0&Board=mts&Number=139469&page=0&fpart=3
En general, hasta ahora no se han detectado patrones estables en el ámbito de los valores pequeños,
excepto que son diferentes de los teóricos.
Además, no son tan interesantes, ya que suelen ser más pequeños que la extensión.
Compruébalo. Estoy bastante satisfecho.
Puede que tengas razón: no hay prisa. Bueno, si voy a ser coherente, entonces antes de tratar con las cadenas de Markov yo, personalmente, todavía tengo que tratar con algunas cosas muy elementales. Por ejemplo, ¿qué es? En definitiva, estudiar la teoría de la probabilidad y la estadística matemática. Me temo que es demasiado elemental, ¡podría no ser capaz de soportarlo!
Tengo Mathcad en funcionamiento. Pero tiene un inconveniente: no hace nada sin mí.
Y todavía no puedo participar en este proceso. Antes de hacer algo, primero hay que entender el qué y luego el cómo. En el campo de la investigación estadística, mi comprensión de la misma se mantiene al nivel de un ama de casa, por lo que mis esfuerzos se dirigen un poco en otra dirección, donde entiendo más.
Si nos referimos a esos indicadores de poder de BL y BR sobre los que escribí antes, he llegado a la conclusión de que no hay beneficio en usarlos y debemos cavar en otro lugar. Por cierto, esta conclusión es especulativa porque no dispongo de estimaciones estadísticas que la confirmen. Y he construido la distribución del eje indicador-cambio de precios (como has sugerido). El resultado: la distribución de las variaciones de precios es casi independiente del valor del indicador para el que se extrae la muestra.
No tiene por qué ser un proceso de Markov, se puede hablar simplemente de cadenas de Markov.
Incluso se puede hablar de cadenas.