Construcción de un sistema de comercio mediante filtros digitales de paso bajo - página 23
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En algún lugar de la web vi una descripción más detallada de sus planteamientos. No es exactamente minucioso, pero aún así. Pero no me interesan los detalles, sino, digamos, los planteamientos metodológicos generales. Y en qué se basan, y si es la media o algo más, no es tan importante. Además, el valor de conocer las sutilezas de la construcción de LRMAs a partir de promedios es muy tentativo, en términos de comprensión de los procesos.
Y esto, de hecho, explicar a los de pocas luces lo que Gorchakov está hablando. He leído algo, he leído algo, pero no he deducido la idea ni su profundidad :)
No puedo entenderlo, pero de alguna manera logré leer su archivo *.ppt, su informe. ¿Cómo ha ocurrido eso? No hay nada tan detallado, pero sigue siendo muy interesante esa mística...
Descárgalo de nuevo. Hay un archivo doc para 2003. Para 2005 es realmente un ppt, pero no se trata de esto. :)
En algún lugar de la red vi una descripción más detallada de sus planteamientos. No es exactamente exhaustivo, pero aún así. Pero no me interesan los detalles, sino, digamos, los planteamientos metodológicos generales. Y en qué se basan, y si es la media o algo más, no es tan importante. Además, el valor de conocer los entresijos de la construcción de LRMAs a partir de promedios es muy provisional, en términos de comprensión de los procesos.
Y esto, de hecho, explicar a los de pocas luces lo que Gorchakov está hablando. He leído algo, he leído algo, pero no he deducido la idea ni su profundidad :)
Todo es interesante si se lee con atención. Por supuesto, los indicadores son muy breves, pero es la opinión de un trader en activo sobre series y modelos de precios, en su día profesional de la estadística aplicada (creo que es lo que dijo de sí mismo). Para mí es uno de los trabajos más interesantes después del informe de Shiryaev. Gran parte de lo que hay se puede confirmar. Incluyendo las diferencias a corto plazo entre el mercado y la martingala (esto es a la cuestión de la estacionariedad mencionada aquí). El material no es lo suficientemente nuevo, así que no sé si ha habido un mayor desarrollo de las ideas. No sé, para cada frase puede haber una página de texto abreviado.
Todo es interesante si se lee con atención. Por supuesto, los indicadores son muy breves, pero es una opinión de un trader en activo sobre series y modelos de precios, antaño profesional de la estadística aplicada (creo que es lo que dijo de sí mismo). Para mí es uno de los trabajos más interesantes después del informe de Shiryaev. Gran parte de lo que hay se puede confirmar. Incluyendo las diferencias a corto plazo entre el mercado y la martingala (esto es a la cuestión de la estacionariedad mencionada aquí). El material no es lo suficientemente nuevo, así que no sé si ha habido un mayor desarrollo de las ideas. No sé, podrías escribir una página de texto abreviado para cada frase.
Y aquí está "nuestra respuesta a Chamberlain": http://monetarism.ru/articles/06/05/02/0644217.shtml
Parece que Gorchakov encontró asimetría donde no existe. Podemos concluir que si tuvo resultados positivos al aplicar su idea al comercio real, fueron en gran medida accidentales, porque la premisa subyacente era fundamentalmente errónea.
Todo es interesante si se lee con atención. Por supuesto, los indicadores son muy breves, pero es la opinión de un trader en activo sobre series y modelos de precios, en su día profesional de la estadística aplicada (creo que es lo que dijo de sí mismo). Para mí es uno de los trabajos más interesantes después del informe de Shiryaev. Gran parte de lo que hay se puede confirmar. Incluyendo las diferencias a corto plazo entre el mercado y la martingala (esto es a la cuestión de la estacionariedad mencionada aquí). El material no es lo suficientemente nuevo, así que no sé si ha habido un mayor desarrollo de las ideas. No sé, se podría escribir una página de texto con improperios por cada frase de ahí.
Y aquí está "nuestra respuesta a Chamberlain": http://monetarism.ru/articles/06/05/02/0644217.shtml
Parece que Gorchakov encontró asimetría donde no existe. Podemos concluir que si tuvo resultados positivos al aplicar su idea al comercio real, fueron en gran medida accidentales, porque la premisa subyacente era fundamentalmente errónea.
:) el autor es un conocido payaso que tiene las ideas más generales sobre el tema de discusión. me da pereza comprobar quién tiene razón, me basta con que aparte de las estadísticas discutidas otros métodos muestren los mismos resultados.
[No, lo siento, he escarbado en los apuntes antiguos, he comprobado los criterios hace tiempo, ya lo he olvidado.
Bueno, aquí hay un poco más de lectura http://www.howtotrade2007.narod.ru/articles/stan.zip Me pregunto si el autor Stanislav Bulashev es el mismo?
Utilización del ruido negro en la modelización del mercado
ps. no lo he probado yo mismo
Utilización del ruido negro en la modelización del mercado
ps. no lo he comprobado yo mismo
He publicado un libro muy bueno: "Signal Processing with Fractals", pero en inglés. Es mejor que la presentación :o)
Una posible hipótesis es que los logaritmos de las variaciones de los precios siguen una distribución normal, pero esta distribución es no estacionaria, es decir, tanto la expectativa como la desviación estándar de la distribución pueden variar con el tiempo. En consecuencia, al procesar una muestra empírica con métodos estadísticos estándar que suponen que toda la muestra se extrae de una única población general, obtenemos una muestra no gaussiana. Esto puede expresarse en forma de colas pesadas de una distribución empírica (la curtosis calculada a partir de una muestra supera el número 3, es decir, la curtosis de una distribución normal).
Otra hipótesis es que los logaritmos de las variaciones de los precios siguen inicialmente una distribución con curtosis superior a 3. En esta situación, aunque la propia distribución sea estacionaria, la muestra empírica extraída de esta distribución puede considerarse no estacionaria en el tiempo. La cuestión es que la estimación de la expectativa matemática de una variable aleatoria x es la media aritmética de la muestra:
<X>= 1/N * suma(x(i), i =1...N )
La media aritmética de las variables aleatorias es en sí misma una variable aleatoria. La desviación estándar de la media aritmética depende de la desviación estándar de la variable aleatoria y del tamaño de la muestra:sigma(<X>) = sigma(X) / sqrt(N)
Por lo tanto, la desviación estándar de la media es menor que la desviación estándar de la propia variable aleatoria en un factor de sqrt(N), es decir, la precisión de la estimación de la expectativa matemática puede aumentar aumentando el tamaño de la muestra. Pero esto sólo es cierto para una variable aleatoria con expectativa matemática finita y varianza finita. La cuestión es que la expectativa matemática finita sólo existe para aquellas distribuciones cuya densidad de probabilidad en el infinito cae como 1 / |x|^(2+delta) o menos, y la varianza finita sólo para aquellas distribuciones cuya densidad de probabilidad en el infinito cae como 1 / |x|^(3+delta) o más ( delta - cualquier número positivo pequeño). Si modelamos un gráfico de precios utilizando como logaritmos del cambio de precios una muestra aleatoria tomada de una distribución estacionaria con varianza infinita y/o expectativa matemática infinita, y ofrecemos esta muestra para su análisis a un observador independiente, éste puede hacerse la ilusión de que trata con un proceso no estacionario en el tiempo.
Por último, no podemos excluir el caso en que no sólo los parámetros de la distribución, sino también la propia ley de distribución de los logaritmos de los precios sea no estacionaria en el tiempo, y la serie temporal de precios pueda contener los tramos descritos por la distribución con varianza infinita y/o expectativa matemática infinita.
Esto no significa que no se pueda hacer nada en el sentido de la transformación reversible de las series de precios en algo estacionario: es posible utilizar no sólo los rendimientos. Es un poco pronto para trazar la línea.
Parece que hay alguna solución al problema de la generación sintética que no está relacionada con la estacionalidad del proceso. Pero esto sigue siendo sólo una genética. Deberíamos pensarlo bien.