Fenómenos del mercado - página 64
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Hay pruebas especiales de estacionariedad, ya sabes cuáles (DF, por ejemplo). No lo conozco, sólo he oído hablar de él.
He dado una imagen de KPSS.
Es un cable totalmente seguro.
Muéstrame tu post (o al menos el tema), no quiero perder el tiempo buscándolo. Sobre todo porque el tema aquí también es bastante digno.
A mí tampoco me apetece, y la cuestión no es complicada. Según el Diccionario Enciclopédico Temático, esta noción sólo se define para las distribuciones con una moda. Además, es conocido e intuitivo que incluso entre estos muchos no tienen colas o tienen colas muy pequeñas para cualquier valor del "coeficiente de curtosis".
Bueno, es cierto para cualquier distribución, sólo que el intertrip en el caso del multimodo es difícil.
faa: Según Peters: la distribución tiene leptokursois: cimas afiladas y colas gruesas. Según Mandebrot: la distribución no es normal, sino Pareto, donde la varianza es infinita en absoluto.
Esto no tiene nada que ver con su estacionalidad. Paseo aleatorio con rendimientos totalmente independientes, distribuidos simétricamente alrededor de cero por Cauchy con un parámetro fijo (es decir, una distribución formalmente estacionaria de los rendimientos), tiene colas gruesas, y el segundo momento es infinito. (En realidad, con Cauchy incluso el primer momento es indefinido).
Al mismo tiempo, es fácil generar una cantidad con parámetros flotantes de una distribución normal cuya distribución tendrá colas finas pero será no estacionaria.
Hay un fenómeno en mi receta con potencial de aplicación práctica. Ahora lo esbozaré.
Tenemos una serie estacionaria de números aleatorios, la autocorrelación entre términos vecinos es cercana a cero. Además, estas condiciones pueden cumplirse sólo parcialmente, no estrictamente... Para nuestros propósitos, una serie de incrementos de algún par de divisas es adecuada; tomé EURUSD M5 - del terminal A-ri abierto[0]-abierto[1] del 8 de marzo de 2011 al 20 de enero de 2012:
Ahí está, la fila de mis sueños, ahí está:
La media de toda la serie se aproxima a cero - 0 a cinco decimales. Ahora la base del fenómeno. Si el valor en el momento t = X(t) es mayor que la media de la serie, el siguiente valor en el momento t+1 = X(t+1) será menor que el anterior con una probabilidad del 75%. Por el contrario, si el valor en t es menor que la media, en t+1 el valor será mayor que el anterior con una probabilidad del 75%. 75%. (Si me lo piden, les indicaré el artículo sobre el tema).
Si open[0]-open[1] es mayor que cero, entonces la subida esperada hasta la siguiente apertura no será mayor que open[0]-open[1] con una probabilidad del 75% (podría haber una subida negativa y el precio bajaría). El precio puede subir también, pero probablemente no más de la distancia que marca la diferencia de los dos Open anteriores. Hasta ahora no ha salido nada práctico. Sólo la heurística básica.
Advertencia: una pregunta para entendidos. Si el precio dentro de una barra se mueve más allá de open + (open[0]-open[1]), siempre que open[0]-open[1] sea mayor que cero, ¿volverá el precio al rango < open + (open[0]-open[1]) con un 75% de probabilidad?
Respuesta: por favor, Alexey. No, globalmente (en toda la muestra) el patrón de probabilidad cambia. Si el precio ha superado el umbral establecido por los valores anteriores, entonces con casi un 50% de probabilidad volverá al lugar donde debería estar según la hipótesis inicial 0,75.
Y ahora un poco de perversión. Intentemos jugar con las dimensiones open[0]-open[1]. Tal vez haya alguna dependencia adicional del rango de movimiento del precio (volatilidad).
Entonces, el clímax:
La figura muestra el caso sólo para open[0]-open[1] <0 (aunque mencioné la situación inversa, pero igual, simétrica) . En la tabla resumen, columna K van los valores de open[0]-open[1] modulados y redondeados a 4 decimales, es decir, todas las variantes que están en mi serie original. La columna N es el número de casos. En la columna M están las probabilidades de que el precio que disminuye dentro de la barra por el valor open[0]-open[1] sea mayor que el open + open[0]-open[1]en la apertura futura .Es decir, abrirá la posibilidad de la previsión probabilística e incluso ... shh... beneficio.
En resumen, puede ser confuso escribir. Es algo en lo que hay que pensar.
El gráfico muestra: la línea azul es la probabilidad de que el precio vuelva a la zona prevista, la línea roja es el número de casos, la fila de abscisas es la dispersión de open[0]-open[1] de menor a mayor.
Así, en el caso de open[0]-open[1] con valores más grandes, el precio, después de romper el nivel establecido por el valor anterior de open[0]-open[1] ,tiende a volver (retroceder) a la zona prevista, aunque la probabilidad de este retroceso es inferior al 75%.
Aquí están los resultados de la operación simulada (tomé un spread de 10 puntos de cinco dígitos):
Una línea para vender, otra para comprar y su importe. En el eje de ordenadas están los PUNTOS.
Estoy respondiendo a las preguntas mientras tengo fuerzas.
Eso es todo.
alexeymosc:
Si el valor en el momento t = X(t) es mayor que la media de la serie, entonces....¿Existe una dependencia de la probabilidad de la amplitud de Open[0]-Open[1]?
Qué más voy a añadir... Otras monturas y pares tienen la misma capacidad de trabajar de forma predecible. Pero no lo he comprobado.
Y otra cosa - no debería ser difícil hacer un Asesor Experto (sólo una condición ajustable, el cierre de una posición por una nueva condición de barra). Quizá lo dibuje yo mismo (en mi próxima vida), quizá alguien se interese y...