¿Por qué la distribución normal no es normal? - página 15
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Si hay que creer en su cifra, cuanto mayor sea el plazo, mayor será la Correlación.
¿Incluso hay correlaciones positivas en mayores...?
Observe de nuevo la Fig. En ella se muestran en rojo los coeficientes de correlación (CC) entre muestras vecinas para la primera serie de diferencias del EURCHF en función del Timeframe seleccionado. Recuerde que se considera que el coeficiente de correlación es grande, y que la relación entre las muestras es "fuerte", si el coeficiente de correlación se acerca a 1. Por el contrario, si KK tiende a cero, entonces no hay (o es débil) conexión entre las muestras, o es no lineal (para Price VR así, podemos olvidarnos de ella - si hay alguna conexión, es lineal y simple). Un control de calidad positivo significa que hay efectos de grupo en la serie de precios inicial, es decir, "si la tendencia ha comenzado, es más probable que continúe", "la tendencia es fronda", etc. El control de calidad negativo caracteriza al mercado como un "retroceso", esto es cuando la tendencia es probable que se gire en la siguiente lectura (barra) en lugar de continuar su movimiento en la dirección elegida.
Se puede ver en la figura que el CK para el precio RPR es notablemente diferente de cero en todas las TFs y disminuye (se acerca a cero en valor absoluto) con el crecimiento de la TF, lo que sugiere la relajación de las relaciones y, en consecuencia, la disminución de la fiabilidad de la previsión para grandes TFs. Este hecho se contradice con su "...Si cree en su cifra, cuanto mayor sea el marco temporal mayor será la Correlación".
Para dar un ejemplo, tengo valores de control de calidad de color azul para el ruido blanco creado por un generador de números aleatorios (RNG). Como es de esperar, sus RNG QRs rondan el cero, lo que nos indica que no hay ninguna relación significativa entre las muestras. El hecho de que el QC del RNG no sea exactamente cero, sino que tome valores pequeños pero diferentes, es de naturaleza estadística y está relacionado con la longitud finita del PA inicial y no tiene nada que ver con la "no idealidad" del RNG utilizado. Es bien visible, cómo con el crecimiento de la TF, la amplitud de un ruido "cero" crece debido a la reducción del número de muestras de VP recibidas de una misma serie de minutos inicial. Así, el PA con TF500 m es 500 veces más corto que el PA con TF1m.
Ahora sobre la significación estadística del resultado obtenido. Si se comparan los correlogramas de las series de precios reales y los sintéticos de la misma longitud, se observa claramente el rango de error relacionado con la longitud limitada de los datos de entrada. Como no hay otras fuentes de error que puedan afectar al resultado, podemos afirmar con seguridad que, dentro del corredor de "ruido" claramente visible en el gráfico, los valores de CA son estadísticamente significativos.
Grasn escribió >> Pues sí, es una afirmación algo atrevida de Sergei sobre el valor estadístico significativo de los incrementos. Es objetivamente hablando por debajo del zócalo allí.
Este soy yo siendo un artista tratando de explicar lo que es estadísticamente correcto mirando la imagen. Para ser precisos, no necesitamos comparar el comportamiento de dos QC(TF) para evaluar la validez de las estadísticas. Tenemos que cortar el PA original en 100 trozos idénticos y construir un QC(TF) para cada uno de ellos. Obtendremos 100 valores QC no coincidentes para cada TF. Encontramos el valor medio de cada uno y trazamos este punto en el gráfico. A continuación, tenemos que trazar el intervalo de confianza dentro del cual se encuentran nuestros valores (para un determinado TF). Para ello, conociendo el IM hallamos la desviación estándar (DE) y trazamos los bigotes verticales de cada punto en el gráfico. Estos bigotes corresponden al intervalo de confianza del nivel 1/e, la probabilidad de estar en este intervalo para CB es del 68%. Eso es todo. Si los valores QC obtenidos no tocan el cero con sus bigotes, entonces podemos decir que existe una relación estadísticamente significativa entre las muestras adyacentes en la RRR de la serie de precios. Véase la figura siguiente:
El QC(TF) para el LFG dentro de los límites estadísticos es "cero", lo que es de esperar. El KK(TF) para las series de precios es estadísticamente significativo y diferente de cero, lo que indica la presencia de dependencias evidentes entre las barras para diferentes TF. En el caso de las grandes TF, la longitud de las series utilizadas es claramente insuficiente.
Este material es la prueba de mi afirmación anterior. Otra cuestión es la importancia de las dependencias encontradas. Desgraciadamente, para nosotros como operadores, estas relaciones sólo tienen valor práctico si el producto de la volatilidad de un instrumento en IR para el TF seleccionado supera sus costes de transacción (spread de una empresa de corretaje). Esto no se observa y para encontrar un algoritmo de negociación rentable es necesario utilizar métodos adicionales de análisis de BP, en particular para encontrar "ventanas" de tiempo con valores altos del producto de la volatilidad sobre KK y evaluar su ergodicidad (estabilidad).
>> ¿Cómo es eso?
Ugh.
"Pensamiento largo, leer el localizador" (sus últimos mensajes en el foro mql).
Resumido a grandes rasgos: su pregunta es demasiado práctica para una rama tan académica... :)
// En general, me parece que entablar una relación tan íntima con el mercado ante el público es algo indecoroso.
// La gente no nos entenderá y tendrá razón. Y si lo hacen... - seguiremos equivocándonos. ;)
Adelante, haz caca en privado. Informaré esta noche cuando llegue a casa del trabajo.
Como artista, he tratado de explicar lo que es la validez estadística mirando un cuadro. Para ser precisos, no necesitamos comparar el comportamiento de dos FCs para evaluar la plausibilidad. Tenemos que cortar el PA original en 100 trozos idénticos y construir un QC(TF) para cada uno de ellos. Obtendremos 100 valores QC no coincidentes para cada TF. Encontramos el valor medio de cada uno y trazamos este punto en el gráfico. A continuación, tenemos que trazar el intervalo de confianza dentro del cual se encuentran nuestros valores (para un determinado TF). Para ello, conociendo el IM hallamos la desviación estándar (DE) y trazamos los bigotes verticales para cada punto del gráfico. Estos bigotes corresponden al intervalo de confianza, la probabilidad de estar en este intervalo para CB es del 68%. Eso es todo. Si los valores QC obtenidos no llegan a cero con sus bigotes, podemos hablar de relaciones estadísticamente probables entre lecturas adyacentes en el BPR de la serie de precios.
Podría haber otro tipo de falta de fiabilidad en las actas del EURCHF. El instrumento es poco líquido, y por la noche es atraído por la corriente continua según su propia lógica no siempre clara. Obviamente, filtra una parte de las posibles combinaciones de su EURUSD y USDCHF mayor durante el minuto actual. Probablemente es posible utilizar (todos los mismos pipsers noche), pero no van a permitir ganar dinero normal. Levantarán el esparcimiento, cambiarán los filtros, etc. Esto se debe a que se trata de una pérdida directa para las empresas de corretaje y a que no hay solapamiento en esos momentos.
Por lo tanto, se confía más en los minutos de los mayores líquidos en las horas líquidas del día. Esto eliminará las dependencias de los filtros de cotización que no le permitirán utilizarlos de todos modos.
Muchos bukafs.
El material dado es una prueba de mi afirmación hecha anteriormente. Otra pregunta es sobre la importancia de las dependencias encontradas. Desgraciadamente, para nosotros como operadores, estas relaciones sólo tienen valor práctico si el producto de la volatilidad de un instrumento en KK para el TF seleccionado supera sus costes de transacción (spread de una empresa de corretaje). Esto no se observa y para encontrar el algoritmo de comercio rentable es necesario utilizar métodos adicionales de análisis de BP relacionados con la búsqueda de "ventanas" de tiempo con altos valores del producto de la volatilidad en KK y la evaluación de su ergodicidad (estabilidad).
¿Escribes todo esto a propósito para poder terminar diciendo: tristemente, todo es basura)? No es el primer post tuyo del que me doy cuenta. Pero con gusto leí desde el principio. Ahora, por supuesto, no todos, pero sigue siendo interesante.
En mi opinión, cualquier dependencia puede utilizarse en la ST, ya que el mercado no puede describirse con una única fórmula de todos modos.
Таким образом, Сергей, статдостоверность определяется вовсе не "близостью" или "дальностью" КК от нуля, а статистическим разбросом полученного результата.
¿Y dónde he escrito que la validez de las estadísticas se define por el "rango"? Determinado por la evaluación de errores (y no del todo una propagación, si usted vuelve a leer cuidadosamente mi post) Lo que significa que 0,4 - ningún valor significativo simplemente por definición, y un error en su cálculo comerá otro 20%-30% de su "cuerpo". Sergey, no hay correlación, simplemente no la hay. Acéptalo como un hecho y tómatelo con calma. Exactamente por estas razones (o mejor dicho, por estas razones también) es inútil predecir por unos pocos recuentos, es inútil hacerlo de cualquier manera, incluyendo NS, hay que predecir de una manera fundamentalmente diferente.
Como artista, traté de explicar lo que es la significación estadística mirando un cuadro.
Sergey, no soy un matemático profesional (supongo que tú tampoco lo eres :o), pero es obvio que una parte de tus conclusiones científicas sobre la correlación y especialmente la significación estadística son cuestionables, por decirlo suavemente. Pero eso no nos impide mantener nuestras opiniones. :о)
Las actas del EURCHF pueden tener un tipo diferente de falta de fiabilidad. El instrumento es poco líquido, y por la noche es atraído por la CC según su propia lógica no siempre clara. Obviamente, filtra una parte de las posibles combinaciones de sus principales EURUSD y USDCHF en el mismo minuto. Esto puede ser posible utilizar (todos los mismos pipsers noche), pero no permitirán ganar dinero normal. Levantarán el esparcimiento, cambiarán los filtros, etc. Esto se debe a que se trata de una pérdida directa para las empresas de corretaje y no hay solapamiento en esos momentos.
Por lo tanto, se confía más en los minutos de los mayores líquidos en las horas líquidas del día. Esto eliminará las dependencias de los filtros de cotización, que no dejaremos utilizar de todos modos.
Si no se negocia en DC, no habrá esos problemas. Creo que tiene sentido hablar de precios reales y no de CC.
Sergei, no hay adicción, simplemente no la hay. Acéptalo como un hecho y tómatelo con calma.
Bueno, es parecido a la religión... ¡No, esa no es nuestra manera!
Pero eso no le impide mantener sus opiniones. :о)
Comercie con una persona que no sea de la C.C. y no tendrá esos problemas. Creo que tiene sentido hablar de precios reales y no de CC.
Estamos hablando de la adecuación del estudio. En los datos que no son de CD, el panorama puede ser diferente, y los problemas son distintos. En el mercado "real" (ECN por ejemplo) puede que no haya operaciones en este momento para este instrumento y el spread será una locura.
Bueno, es parecido a la religión... ¡No, no es nuestro camino!
De eso se trata. Si cambiáramos de opinión cada vez sin una razón REAL, la historia de la Humanidad sería muy diferente :-)Pues qué quieres que te diga, hasta ahora has demostrado (pero lo has hecho de forma brillante :o) que la correlación de los primeros incrementos de retardo es diferente de cero. En este caso (desde fuera), la religión es la santa creencia de que 0,4, está en algún lugar - 0,6, y 0,6 ya es, ya sabes, no más de 0,99, en el sentido de que es alrededor de 0,97, pero no menos de 0,9 seguro :o) :о) Así es como resulta hasta ahora :o)
Sergei, de artista a artista, coge dos series con correlación 0,4 y míralas, incluso a simple vista.