Recorrido medio diario en puntos por instrumento. - página 21
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Todo tiene sentido. Valery, puedes ver por ti mismo - ya es hora...
Hablemos de algún logro, de alguna actividad socialmente útil...
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Suerte con tu tratamiento, espero que sea productivo y te dejo, pero adiós.
...entonces puedes ir por tu cuenta.
Por cierto, tu último post se detuvo en el número 228, no pude evitar burlarme de él.
Eso es, me voy.
Por cierto, tu último post se detuvo en el número 228, no pude evitar burlarme de él.
Eso es, me voy.
¿Cómo se puede tener en cuenta, en un método quirúrgico, el cambio en la densidad del flujo de tics?
Así que, paralelamente, quiero mirar el cálculo de la media geométrica estándar de los índices, teniendo en cuenta la densidad de ticks (cambio de volumen de ticks).
Pero cómo tenerlo en cuenta en la fórmula (estándar). quizás para cada par se debería comparar primero la volatilidad y la densidad de ticks, y luego tenerlo en cuenta al calcular los índices.
El verdadero mecanismo que determina los movimientos de los precios de los activos apenas se conoce con certeza. Lo único que se puede decir con certeza es que existe un factor aleatorio en los movimientos de los precios. Pero la naturaleza de esta aleatoriedad puede variar.
Según una hipótesis, los logaritmos de las variaciones de los precios siguen la distribución normal, pero esta distribución es no estacionaria. Es decir, tanto la expectativa matemática 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 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 * sum(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 una variable aleatoria y del tamaño de la muestra:
sigma(<X> ) = sigma(X) / sqrt (N)
Así, la desviación estándar de la media es menor que la desviación estándar de la propia variable aleatoria en sqrt (N) veces, es decir, la precisión de la estimación de la expectativa matemática puede mejorarse 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 el que no sólo los parámetros de la distribución, sino también la ley de distribución de los incrementos de los precios sea no estacionaria en el tiempo, y en la serie temporal de precios puede haber zonas descritas por la distribución con varianza infinita y/o expectativa matemática infinita.
Polygrafych, esto es para ti:
middle_period es el movimiento medio de una barra en un marco temporal de período. El movimiento es Alto - Bajo (o por ejemplo |Cerrar - Abrir|).
middle_H1 es el recorrido medio de una barra en TF H1.
En la fórmula entre paréntesis debe utilizar el período en minutos, es decir, H1 = 60.
Resulta, por ejemplo: middle_H4 ~ middle_H1 * sqrt( H4 / H1 ) = middle_H1 * sqrt( 240 / 60 ) = 2 * middle_H1.
Alexey, por favor no me pegues, que tan útil sería y hay algo en ella, si en esta fórmula tomamos la cuenta del periodo no en minutos (línea de tiempo) sino en ticks (número de ticks) ¿sería justa esta fórmula? y si es así, has probado a tomar no digamos n4 y n1, sino (4 ticks y 1 tick)
Por lo tanto, es posible tomar 1 tick y 0,4 tick, es decir, obtener un valor de discreción inferior a 1 tick mediante esta fórmula, expresada a través de la discreción mínima existente de 1 tick.
Me parece que no es muy útil. ¿Por qué entrar en 0,4 ticks si no existen? Pues sí, técnicamente se puede aplicar la fórmula, pero hay que aplicar extrapolaciones más allá de los valores económicamente razonables.
Prival habló mucho de la frecuencia de muestreo y de la utilidad de los datos "correctos". Pero, ¿dónde se encuentran estos datos correctos en un DC? ¿Y qué sentido tiene, si a pesar de todo vas a operar sólo con los ticks que te da tu Dios-empresa de corretaje?
Me parece que no es muy útil. ¿Por qué entrar en 0,4 ticks si no existen? Pues sí, técnicamente se puede aplicar la fórmula, pero todavía hay que aplicar extrapolaciones más allá de los valores económicamente razonables.
Prival habló mucho de la frecuencia de muestreo y de la utilidad de los datos "correctos". Pero, ¿dónde se encuentran estos datos correctos en un DC? ¿Y qué sentido tiene, si a pesar de todo vas a operar sólo con los ticks que te da tu Dios-empresa de corretaje?
Por cierto, me dijo que conseguía más exactitud que incluso las cotizaciones de DT, en puntos, y que calculaba con fracciones de pip. Por cierto, puede que usara este mecanismo, no lo sé, pero el "comportamiento" intertico de los precios puede no ser tan inútil.