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Aquí, lo he encontrado. Mierda, el archivo no cabe. Ver el mensaje privado.
He recibido los libros. En primer lugar, los revisaré para ver si hay alguna discrepancia en las definiciones. En fin, me pondré a ello para empezar ;)
Gracias por su interés.
Tradujo el cálculo a C#. El algoritmo ha imitado completamente la metodología de Peters. El gráfico se muestra a continuación.
Original
Bueno, qué puedo decir. Los resultados son mucho más parecidos a los del libro. La propia línea también se ha asemejado a la real. Tiene una pendiente positiva durante todo el periodo (coincidencia con la teoría), es más suave al principio y se vuelve más quebrada al final (coincidencia). Sin embargo, es deprimente que el coeficiente de la pendiente no cambie (en realidad es el coeficiente de Hurst).
Esto podría significar lo siguiente:
1. el proceso en estudio tiene una memoria infinita. Pero la memoria debe ser finita porque estamos estudiando un mercado real del SP 500.
2. el proceso estudiado es indistinguible de un paseo aleatorio (quizás lo sea). Entonces el coeficiente de Hurst debe ser igual a 0,5 para todo el intervalo de la curva. Si este es el caso, entonces:
3. Me he equivocado:
Me gustaría mucho confirmar el tercer punto. Espero que los resultados sean independientes.
A favor del punto 3, dice que
Z.I. Una estimación preliminar de la tangente de la pendiente de la RS da valores de alrededor del 46% (1,6 de tiempo a 1,66 de oscilación), lo que significa que no hay tendencia ni antitendencia y es una característica obligatoria de la SB.
Tras analizar los resultados, me he dado cuenta de que el error puede seguir estando en el hecho de que Peters no mencionó nada por una razón sobre la restauración de los rendimientos en el gráfico acumulativo . ¡Eureka! No acumula nada, sino que trabaja con series independientes de incrementos como ln(Pi / Pi-1). Mi serie, en cambio, era una suma de rendimientos: S += ln(Pi/Pi-1). Entonces cambié el código y me salté esta operación. Los resultados han mejorado notablemente:
Los resultados del gráfico medio empezaron a converger fundamentalmente con los cálculos de Peters. Es cierto que hay algunas imprecisiones en las minucias, en particular sigue habiendo una diferencia entre los niveles máximos y mínimos. También las curvas locales de las rectas son diferentes, pero los puntos principales se muestran con precisión. Se puede observar que después de un cierto tiempo que supera el 1,9, el ángulo de inclinación ha disminuido.
Lo que parece interesante es que el gráfico acumulativo de los rendimientos (el primero de la izquierda) sigue exactamente el camino aleatorio. Hasta ahora no puedo dar una explicación para este efecto. Lógicamente, el panorama no debería cambiar fundamentalmente dependiendo de si tomamos los rendimientos o sus series acumulativas, pero está perfectamente claro que no es así. ¿Pero por qué?
Parece que empieza a surgir un panorama muy interesante.
p.d. Al parecer, hay algunas diferencias sin fundamento entre Peters y yo en el tratamiento de los datos, por lo que los gráficos no son muy diferentes después de todo..
Hasta ahora lo tengo así. Pero hay algo que no me gusta aquí. He marcado los puntos correspondientes, pero tengo que cortar el exceso -- los datos de la imagen original se limitan a valores alrededor de log(k)=0,8 y log(k)=2,4
Lo investigaré más a fondo.