FR Volatilidad H
Leí los materiales de Shiryaev y la disertación de Pastukhov en verano. Creo que el tema es muy interesante, pero siempre me falta tiempo y conocimiento. Los desarrollos tuyos y de Yurixx son impresionantes, pero son principalmente en EUR. Me gustaría usar mis propias manos para desarrollar este tema para otras monedas en MT4 también. ¿Quién tiene esos conocimientos y experiencia? En primer lugar me interesa el cálculo de N a partir de h. Desgraciadamente, todavía no se me dan bien los cadetes.
Recuérdame otra vez qué es N y cómo piensas utilizarlo.
Recuérdame otra vez qué es N y cómo piensas utilizarlo.
".......I, por ejemplo, mirando este cuadro - aquí tengo escrito que si N de h es mayor que dos, entonces compramos en los momentos adecuados. Es decir, en este caso actuamos en la misma dirección en que se mueve el mercado. Si N es menor que dos, entonces debemos hacer lo contrario. Aunque los precios suban, hay que vender. ....".
Aunque tanto en la foto como en la disertación de Pastukhov todo es diferente cada vez (bueno, ahí es nada). La esencia del método es clara. No comprendo el sentido físico de R(H) y por lo tanto no estoy seguro de calcularlo correctamente. Por lo tanto, quiero preguntarle cómo se calcula todo esto. Tal vez, sería más claro si alguien ya lo ha hecho en MQL4.
De hecho, el gráfico es simétrico respecto al eje de ordenadas, he tomado el módulo de la diferencia para mejorar la estadística. Obviamente, esta distribución no es normal. Según tengo entendido, todo su razonamiento se basa en el postulado de la distribución normal de los segmentos de cagy zigzag... Por favor, formule la pregunta de nuevo.
P.D. Por cierto, si encontramos el valor medio (no máximo, sino c.t. ) de FR, es igual a 19,3 para la partición dada, que es <2H y no contradice nada.
Sí, en general la pregunta era sobre la construcción de un FR experimental. Hice lo mismo que tú, y di a entender que por razones obvias el segmento ZZ > 0. No tuve en cuenta el cartel. Por lo tanto, me basé en el área de definición [0,∞] y el valor cero de FR en cero. De todo ello se desprende que la distribución normal no es adecuada ni siquiera como función modelo.
Ahora, por supuesto, me di cuenta de que teniendo en cuenta el signo se obtiene un FR simétrico. Eso deja sólo la bajada a cero. Pero eso también es una cuestión oscura. Cuando el precio no cambia, no se traducen nuevas cotizaciones, no tiene sentido. Así que sólo tenemos (o casi sólo) diferencias no nulas en el flujo de datos.
Su imagen (si lo entiendo bien) es un nuevo argumento. En una escala logarítmica se obtiene casi una línea recta. Esto significa que el exponente está en el primer grado, no en el segundo. Esto ya es interesante.
Y en cuanto al valor de la volatilidad H para el proceso de Wiener, lo he descubierto. Cualquiera que sea la posición en la que se encuentre el precio, la probabilidad de que pase H hacia arriba desde ese punto es igual a la probabilidad de que pase H hacia abajo. Y no depende del valor del precio actual, ni de los valores del precio anterior, ni de H. Y a partir de esto, se puede llegar a tener una visión explícita de la FR. Hay que ver de qué se deriva la distribución para el movimiento browniano, probablemente la misma. El valor 2H de la media también es, a mi entender, resultado de esta disposición.
Pero, por cierto, existe otra relación para el proceso de Wiener, que puede utilizarse como criterio de arbitrabilidad. Como para la distribución gaussiana el valor de la media y el sko se calcula explícitamente, tenemos sko/media = raíz(pi/2). Y esto también es cierto para cualquier parámetro de la partición H. Es interesante comprobar lo que realmente tenemos, por ejemplo, para esa distribución en su imagen.
Es una opinión:
No me interesa la estrategia de kagi, etc. Pero la propia R(H) como característica independiente del instrumento en cuestión. Me gustaría investigarlo. Creo que hay algo en él...
".......И, например, глядя на эту картинку – вот тут вот у меня написано, что если N от h больше двойки, то мы покупаем в соответствующие моменты. Т.е. мы в этом случае действуем сонаправленно с движением рынка. Если N меньше двойки, то поступать надо наоборот. Даже если цены растут, то надо тем не менее продавать. ...."
Todo está claro, esta es la definición de la volatilidad H (Hv). Se puede demostrar que para las series temporales obtenidas mediante la integración de una variable aleatoria con expectativa cero (proceso de Wiener o movimiento browniano unidimensional), la volatilidad H es idénticamente igual a 2. En otras palabras, la dispersión media de la jaula con el paso H tiende a 2H (Hv=2H/H=2). Por otro lado, el rendimiento de cualquier BP de estrategia comercial (TS) de tipo Wiener tiende a cero. Por ello, la diferencia entre Hv y 2 puede considerarse como una posible arbitrabilidad de la ST: s=(Hv-2)*H - rendimiento medio de la ST por una transacción en puntos, en función de H. Además, si s<0, tenemos una ST contratendencia, si s>0 - una ST tendencial.
Rosh escribió (a):
Eso existe:
Sí, hace tiempo que sabemos que en todos los instrumentos, y para todas las particiones H, la dreproducibilidad de la ST, a largo plazo, se encuentra dentro del spread. Además, probablemente se puede demostrar que las particiones H son el límite asintótico de los rendimientos para todo tipo de estrategias de arbitraje.
Pero, por cierto, existe otra relación para el proceso de Wiener que puede utilizarse como criterio de arbitraje. Como la distribución gaussiana tiene una media y sko explícitas, tenemos sko/media = raíz(pi/2). Y esto también es cierto para cualquier parámetro de la partición H. Es interesante comprobar lo que realmente tenemos, por ejemplo, para esa distribución en su imagen.
Para los FR simétricos es cierto: sko=SQRT(Sum[(M-x)^2]/[n-1]), mean=Sum[(M-x)]/n), entonces sko/mean != root(pi/2).
Explique, ¿qué quiere decir con eso?
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Este hilo es la continuación de la conversación sobre las divisiones de kagi.
Yura, veamos la FR de los segmentos en zigzag de cagy para el EURJPY 10^6 ticks BP, trazados para H=10.
El gráfico es en realidad simétrico con respecto al eje de ordenadas, tomé el módulo de la diferencia para mejorar las estadísticas. Obviamente, esta distribución no es normal. Según tengo entendido, todo tu razonamiento se ve repelido por el postulado de la distribución normal de los segmentos cagados... Por favor, formule la pregunta de nuevo.
P.D. Por cierto, si encuentras el valor medio (no máximo, sino t.t. ) de FR, es 19,3 para esta partición, que es <2H y no contradice nada.