La evaluación de la probabilidad es puramente matemática - página 11
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Esta es la razón por la que no me gusta el Forex. No sé los demás, pero yo no entiendo en absoluto el precio de las divisas. Y luego hay dos... ¿Qué factores fundamentales se suman al precio? En la renta variable todo es preciso y claro, se compra una parte de la renta variable que tiene un valor real. Con este cálculo, entiendo, en primer lugar, que estoy comprando una parte de la empresa y, en segundo lugar, puedo entender qué precio estoy pagando, alto o bajo. En algunos casos (muy raros) puedo decir con garantía que he pagado por la empresa menos de lo que vale y aunque mañana quiebre obtendré beneficios. Y si funciona y da beneficios, me dará beneficios. Es rentable para todos.
Con el forex no está claro. Perseguimos los precios, pero sólo los entendemos cuando comprendemos lo que estamos pagando. Algunas personas piensan que no hay precios en forex, sí los hay... Sólo se presenta como una relación de estos precios. ¿Qué estoy pagando (cambiando mi moneda) y qué poseo después del pago y quién se beneficia de ello?
Creo que el comercio de divisas sólo es necesario en tiempos de represión. Cuando ahorras tu dinero en la moneda de otro país más fuerte.
Se cree que la inflación determina el precio de una moneda, pero eso determina sobre todo la tasa de depreciación de la moneda. Una moneda con una expectativa de vencimiento < 0. Por supuesto que hay una inflación positiva, pero no con nosotros y no en muchos otros países. Por lo tanto, el comercio de divisas en sí mismo no es sensato.
¿Ha pensado alguna vez que la moneda es lo mismo que las acciones, sólo que la palabra empresa ha sido sustituida por la palabra estado...?
https://www.mql5.com/ru/code/8295 sí es posible y cualquier persona que piensa puede descargar este indicador - instalarlo y ver que hay un patrón en forex
Lo instalé y no entendí nada. Mi indicador no se parece al que se ve en la imagen adjunta. Pero tampoco entiendo su imagen. Por alguna razón el ACF es excepcionalmente monótono. ¿Cómo puede ser? En mi opinión, ACF muestra la correlación (conexión) entre la barra "0" y "1", entre "0" y, etc. ¿Por qué esta relación debería disminuir de forma monótona y suave?
No quiero buscar un error probable en su indicador y para mí es prismático por las siguientes razones.
Deberías coger un paquete ya preparado que haga cálculos estadísticos y utilizarlo. Para ACF, por ejemplo, STATISTICA. Este paquete en particular existe desde hace más de 20 años y cientos de miles o millones de usuarios antes que nosotros han coincidido en las fórmulas y han sacado todos los errores que los desarrolladores han cometido. Es metodológicamente correcto utilizar los resultados del trabajo de otras personas.
Ocultar el funcionamiento interno del paquete permite concentrarse en la preparación de los datos brutos y la interpretación de los resultados. Al menos el paquete calcula automáticamente los intervalos de confianza, cosa que su indicador no hace y no está claro si se puede confiar en el resultado que obtiene.
Tengo ese paquete en alguna parte y calcularé el ACF y lo publicaré. Por lo que recuerdo (puede que me equivoque) el ACF del paquete tiene un aspecto completamente diferente, lo que ha dado lugar a diversas especulaciones.
No podemos tener una referencia. El ARPSS tiene una opinión diferente: la autocorrelación puede utilizarse para juzgar el modelo de la serie.
Me da pereza buscarlo. Sólo para reiterar el principio de la prueba.
1. Elija un marco temporal, por ejemplo M15. Trazar en un intervalo histórico bastante largo (digamos 10 000-20000 barras) la distribución de la frecuencia de los incrementos de precio (número de veces en función de los puntos). Obtenemos (aproximadamente, pero debido a la gran cantidad de datos es una buena aproximación) la función de densidad de probabilidad. (Estoy bastante seguro de que es exponencial, pero para este problema el tipo de distribución no es importante).
2. Hacemos la suposición muy realista de que si tomamos un segmento de la historia desplazado 1 barra a la izquierda (o a la derecha) de lo que tomamos en el punto 1, la distribución de probabilidad cambiará muy poco.
3. medimos de la misma manera y sobre el mismo periodo de la historia la función de densidad de probabilidad para un incremento del precio durante 2 barras.
4. Además, es una prueba contraria. Supongamos que los incrementos vecinos son independientes. Como el incremento del precio de dos barras es la suma algebraica de los incrementos de la primera y la segunda barra y la densidad de la distribución de los incrementos en las barras vecinas es la misma (véase el paso 2), según la regla conocida, la densidad de probabilidad de la suma debe ser una simple convolución de la densidad de cada uno de los valores sumados. Realizando la convolución y comparándola con la distribución obtenida en el paso 3, nos aseguramos de que no están ni siquiera cerca la una de la otra (ahí se ve todo a simple vista, no hace falta ni comprobarlo). Al llegar a una contradicción, concluimos que nuestra suposición sobre la independencia de los incrementos vecinos es incorrecta.
Eso es todo, es bastante riguroso y sin "ficción científica". Este método es adecuado para comprobar la independencia de los incrementos de cualquier serie. Además me gustaría señalar que si los incrementos de una serie se distribuyen por la ley exponencial (parece que es así para el precio) que se conserva en los plazos más altos (lo que probablemente es cierto), la prueba mencionada se puede obtener fácilmente de forma teórica debido al cálculo de la integral de convolución adecuada. Sin embargo, en la teoría de la probabilidad se sabe desde hace tiempo que la distribución exponencial no es estable.
No me lo saqué de la cabeza antes de publicarlo en el código, sino que lo probé largo y tendido con lecturas de algoritmos de cálculo de ACF conocidos y probados. Coincidía completamente, comprobaba hasta 16 decimales (quizás más, no recuerdo exactamente ahora, pero no había diferencia con la función incorporada en MathCad).
Y sobre
Почему эта связь должна монотонно и гладко убывать?
No me lo saqué de la cabeza antes de publicarlo en el código. Lo probé largo y tendido con lecturas de algoritmos de cálculo de ACF conocidos y probados. Coincidía completamente, comprobaba hasta 16 decimales (quizás más, no recuerdo exactamente ahora, pero no había diferencia con la función incorporada en MathCad).
Y sobre
El ACF tiene una función whit delta, porque no hay relación entre los datos, son aleatorios. Pero para forex, si el ACF se construye correctamente, hay una relación, los datos están correlacionados y la naturaleza (tipo) del ACF puede ayudar a determinar el tipo de proceso. No siempre es lo mismo que en el ejemplo que he publicado. La sección seleccionada muestra que en este momento el movimiento corresponde a la cadena oscilatoria de 2º orden.A juzgar por el indicador, no se diferencian las series de precios antes de calcular el ACF. Por lo tanto, no tiene sentido compararlo con el ACF. Pero tiene sentido aplicar el indicador a la integral CGS.
p.d. Creo que es imposible sacar conclusiones sobre las dependencias a partir de este indicador (o se necesitan fundamentos serios)
A juzgar por el indicador, no se diferencian las series de precios antes de calcular el ACF. Por lo tanto, no tiene sentido compararlo con el ACF. Pero tiene sentido aplicar el indicador a la integral CMP.
p.s. Es imposible sacar conclusiones sobre la presencia de dependencias a partir de las lecturas de este indicador (o se necesita una fundamentación seria).
A juzgar por las lecturas del indicador, no está diferenciando las series de precios antes de calcular el ACF. Por lo tanto, no tiene sentido compararlo con el ACF de BGS. Pero tiene sentido aplicar el indicador a la integral de la EGB.
p.d. No creo que se puedan sacar conclusiones sobre las dependencias a partir de este indicador (o se necesita una fuerte justificación).
Primero justifique por qué necesita aplicar la diferenciación. Un coche se mueve a una determinada velocidad y construyendo la ACF de la velocidad veremos que tiene velocidad (correlacionada), en palabras sencillas "la tendencia es más probable que continúe...". Al aplicar la diferenciación ya no se investigará la velocidad, sino la aceleración, que a su vez puede ser aleatoria.
Z.U. Concluir que la velocidad es aleatoria porque la aceleración es aleatoria es, en principio, erróneo. Podemos estar moviéndonos a una velocidad constante (con tendencia al alza) y la aceleración será BGS...
Estoy de acuerdo con la presencia/ausencia de dependencias. Pero yo discutiría sobre la diferenciación: cada operación de diferenciación anula un orden de dependencia, si se representa polinómicamente. Así que aunque consigamos que no haya dependencia en la serie diferenciada, no significa que no la hubiera en la serie original.
5 puntos. Le daría un 10, pero eso es lo que estropea la puntuación :-) "sobre la presencia/ausencia de dependencias estoy de acuerdo..."