Fenómenos del mercado - página 8
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Pakukas, el fenómeno está ahí, las razones para no verlo son muy simples:
¿pero qué pasa si está ahí? ¿Pintar tu barba de un amarillo intenso? Muy bien, sólo repinta la barba de tu avatar. Y si no está ahí - me iré del foro y desde luego no me molestaré más con tu incapacidad para usar TA y VA. ¿Trato? :о)))
Pakukas, el fenómeno está ahí, las razones para no verlo son muy simples:
¿pero qué pasa si está ahí? ¿Pintar tu barba de un amarillo intenso? Muy bien, sólo repinta la barba de tu avatar. Y si no está, me iré del foro y desde luego no me molestaré más con tu incapacidad para usar el TA y el VA. ¿Trato? :о)))
No es justo. El foro sufrirá. Una pérdida, una pérdida sustancial. "... Si no está ahí...", tu avatar tendrá barba.
Oh, Dios mío, eres tan agresivo. Te lo dije, aparecerá. Tenemos que esperar.
En cualquier caso, no aceptes pintar tu avatar. Es otra estafa. Como "al menos el avatar".
Puedes teñir el tuyo, te saldrá negro en un par de meses, pero al avatar no le saldrá nada. Más adelante también se le llamará fenómeno y otro clavo en el ataúd del AT.
El fenómeno que quiero publicar puede o no ser conocido por nadie, o puede no ser conocido por todos. De todos modos, no lo he registrado en ningún sitio. Tomemos el EURUSD M15 (datos de Alpari para unos 10 años) y veamos sus incrementos.
A lo largo de 10 años Alpari tiene algunos datos de 4 dígitos (reducidos al 5º dígito), algunos son realmente de 5 dígitos. ¿Tiene un histograma de incrementos en 0,0001 o 0,00001?
¿Y para qué incrementos aparecen "dips" en el histograma?
Farnsworth:El 5º dígito se introdujo no hace mucho tiempo (quizá un año o incluso menos) y, en general, no afecta al resultado. Puedes verlo en la dinámica de los procesos alfa y omega, si los observas con atención. El paso del histograma es superior a 0,0001, no puedo decirlo exactamente ahora, pero el fenómeno aparece en el número de sitios 500, es decir, a grandes rasgos Max(Open)-Min(Open) dividido por 500. Apenas tendría efecto si la variable fuera continua.
PS: Los "histogramas" no son construidos por mí, sino por MathCAD. Te sorprenderá, también sé cómo construirlos. No creo que haya que buscar un error en la construcción del histograma, sólo comprobar los datos.
En general me han ocurrido estas "superposiciones de distribuciones", y solía ocurrir sólo en una mezcla de datos de 4 y 5 dígitos. El hecho de que el historial de 5 dígitos sea mucho más corto en lugar de dificultar la separación.
Por eso para la comprobación valdría la pena hacer una distribución separada para tiempos de 4 dígitos y tiempos de 5 dígitos, si no me equivoco, se trata de 2009 en Alpari.
P.D. Por cierto, hola a todos :)
Esta es una pregunta muy sutil, por cierto. Los Titiriteros 2 han hecho un gran trabajo aquí. No los que son verdaderos titiriteros, sino los que son DC. Por cierto, este es otro fenómeno, pero más bien negativo.
Al investigar las distribuciones, hace tiempo que dejé de elegir intervalos monocromos. Más bien dividir en cuantiles. Pero aquí también hay un problema: en algunos valores individuales de los rendimientos (por ejemplo, 0,0004) su concentración es demasiado alta para seleccionar cualitativamente los intervalos por cuantiles.
El error de muestreo de los datos (0,0001) es bastante grande para afectar a la calidad de los histogramas. Por cierto, esto lo indica indirectamente Prival. Es decir, la distribución, que formalmente puede considerarse continua, no lo es tanto, sino que es muy desagradable: discreta-continua.
Ejemplo: tome los rendimientos 1H o 4H del EURUSD en el historial desde 1999 e intente trazar los cuantiles 0,02, 0,04, ..., 0,98 (50 cuantiles) en este conjunto. Excel, por supuesto, lo hará formalmente de forma correcta, pero si recalcula el número de valores dentro de cada intervalo, diferirán mucho (aunque deberían coincidir casi). Y no se diferenciarán en un porcentaje, sino a veces en tiempos.
Al principio esto era muy agotador, pero luego encontré una solución: empecé a añadir a las devoluciones un valor aleatorio deliberadamente pequeño, mucho menor que 0,0001. Y todo funcionó: los cuantiles se asemejaron a los cuantiles reales, es decir, las cantidades de valores que caen dentro de cada intervalo de cuantiles ahora difieren por unidades, es decir, por décimas o centésimas de porcentaje.
Esta "manipulación" no tiene casi ningún efecto sobre los datos, porque éstos ya están distorsionados por el filtro de CC en un orden de magnitud de la dispersión.
En general, estas "superposiciones de distribución" me han ocurrido, y han sucedido sólo en una mezcla de datos de 4 y 5 dígitos. El hecho de que el historial de 5 dígitos sea mucho más corto contribuye a la separación en lugar de dificultarla.
Por eso para la comprobación valdría la pena hacer una distribución separada para tiempos de 4 dígitos y tiempos de 5 dígitos, si no me equivoco, se trata de 2009 en Alpari.
P.D. Por cierto, hola :)
Lo comprobaré más tarde, en un par de días, pero tras descubrir el fenómeno he analizado las parcelas: todo es estable. De nuevo, esto se puede ver en la dinámica de los propios procesos:
El quinto signo no tiene ningún efecto, el paso se utiliza mucho más de 0,0001. Pues sí, 1-1,5 años t.p.s. parece tener alguna fluctuación, pero creo que soy yo quien no ha introducido la clasificación muy cualitativamente.
Otro fenómeno es la memoria a largo plazo.
La mayoría de nosotros (de los que nos dedicamos a esto, por supuesto) estamos acostumbrados a medir la memoria del mercado mediante la correlación de Pearson, más precisamente, la autocorrelación. Es bien sabido que dicha correlación es bastante efímera y significativa, con rezagos de hasta 5-10 bares como máximo. Por ello, se suele concluir que si el mercado tiene memoria, ésta es muy efímera.
Sin embargo, la correlación de Pearson sólo es capaz de medir las relaciones lineales entre barras, y prácticamente ignora las relaciones no lineales entre ellas. La teoría de la correlación de los procesos aleatorios no se llama lineal por nada.
Sin embargo, existen criterios estadísticos que permiten establecer el hecho de una relación arbitraria entre variables aleatorias. Por ejemplo, el criterio de chi-cuadrado - o el criterio de información mutua. La verdad es que no me he molestado con la segunda, pero sí con la primera. No voy a explicar cómo se utiliza: hay muchos manuales en Internet que explican cómo utilizarlo.
La pregunta principal era la siguiente: ¿existe una relación estadística entre barras alejadas (por ejemplo, si hay mil barras entre ellas)? No había ninguna duda sobre cómo utilizarlo en el comercio.
La respuesta es sí, existe, y es muy significativa.
Por ejemplo, si tomamos el historial del EURUSD desde 1999 en H1 y comprobamos el chi-cuadrado para los retornos de los pares, descubrimos que en el rango de "distancias" entre barras entre 10 y 6000, en aproximadamente el 90% de los casos la barra actual depende de las barras del pasado. ¡90%! Con distancias entre barras superiores a 6000, estas dependencias son menos frecuentes, pero siguen existiendo.
Francamente, este "descubrimiento" me ha dejado atónito, ya que demuestra directamente que el euro tiene una memoria a muy largo plazo. En el EURUSD H1 6000 barras es aproximadamente un año. Esto significa que entre las barras horarias de hace un año, todavía hay barras que el cero actual "recuerda".
En H4 se encuentra una dependencia significativa hasta unos 1000-1500 bares. Es decir, la duración de la "memoria del mercado" sigue siendo la misma: alrededor de un año.
Recordemos que Peters dice que la memoria del mercado es de unos 4 años. Sin embargo, la contradicción... Todavía no sé cómo resolverlo.
Sin calmarme, decidí comprobar si mi chi-cuadrado mostraría tales dependencias si alimentaba la entrada con rendimientos sintéticos generados de forma independiente. Elegí dos posibles distribuciones de los rendimientos sintéticos - normal y de Laplace - y lo ejecuté. Sí, se nota, pero dentro del nivel de significación del criterio (yo tenía 0,01). En otras palabras, el sintético mostró alrededor de un 1% de barras dependientes en el pasado, justo en el nivel de probabilidad de error de criterio.
¿Cuáles son las conclusiones?
1. Las cotizaciones del euro no son en absoluto un proceso de Markov. En un proceso de Markov, el valor actual depende únicamente del valor anterior. En nuestro caso tenemos numerosas barras en el pasado muy lejano, de las que depende la barra actual.
2. La llamada "fundación" desempeña ciertamente un cierto papel, digamos que como excusa para mover las comillas. Pero ciertamente no es el único. ¡Hay que ver la técnica!
3. Este resultado sigue siendo puramente teórico y no tiene ninguna importancia práctica. Sin embargo, muestra claramente que no todo está perdido para los que buscan algo.
Otro fenómeno es la memoria a largo plazo.
La pregunta principal era: ¿Existe una relación estadística entre barras muy distantes (por ejemplo, si hay mil barras entre ellas)? No había ninguna duda sobre cómo utilizar esto en el comercio.
La respuesta: sí, la hay, y muy significativa.