Distribución de los incrementos de precio - página 3

 
Maxim Romanov:

La extrapolación no puede utilizarse para predecir por varias razones. En primer lugar, la frecuencia de muestreo debe ser correcta. Si se muestrea una onda sinusoidal con un tiempo aleatorio, ni siquiera se puede predecir una onda sinusoidal. Y en segundo lugar, ¿cómo se puede predecir, si no se sabe, cuándo cerrará la orden cada participante? Se sabe que todos los participantes que han abierto acuerdos los cerrarán, pero cuando, ya no está claro. ¿O no está de acuerdo con que se cierren todas las operaciones abiertas?


¿Por qué no? Por supuesto que estoy de acuerdo, el acuerdo se cerrará en algún momento. Ya te he dicho que no estoy discutiendo tu punto de vista. Sólo estaba expresando mi opinión sobre el tema.

 
Alexander_K:

La muestra es de más de un millón de datos.

Toma un millón de garrapatas, pero sólo las de la mañana.

 

Mejor aún, tome las cotizaciones bursátiles.

 

Por ejemplo, también estoy publicando datos de ticks para el EURUSD en formato Excel.

En la tabla adjunta:

1. Pestaña "EURUSD", columna A - datos de tick del precio de venta

2. Pestaña "EURUSD", columna B - datos de tick del precio de oferta

3. Pestaña " EURUSD", columna C - incrementos de precioPreguntar

4. Ficha "EURUSD", columna D - los incrementos del precio de oferta

5. Pestaña "Ask" - histograma de las cotizaciones de los pares de divisas

Pestaña"Returns_Ask" - histograma de incrementos de precio del par de divisas

Por el precio de la oferta todos pueden dibujarlos histogramas por sí mismos

Una vez más, vemos la distribución t de Student no estandarizada para los movimientos de los precios (véase, por ejemplo, https://en.wikipedia.org/wiki/Student%27s_t-distribution#Non-standardized capítuloDistribución t de Studentno estandarizada) con 2 grados de libertad y el factor de escalas=1,647

Creo que no revelaré un secreto si digo que la TSP de Lyapunov no se cumple y el histograma dela pestaña "Pregunta" lo demuestra muy bien.

En realidad, lo que yo, quizás ingenuamente, espero de este hilo:

Las distribuciones de Student no estandarizadas son un apartado relativamente nuevo de la teoría de la probabilidad y la estadística matemática. Y de repente aparecerá alguna persona realmente brillante en este foro y dirá algo así como: "Bueno, señores, está claro hasta para un escolar que con el aumento de una muestra de datos aleatorios cuyos incrementos de tiempo obedecen a la distribución t2, la distribución de la población general tiende a la distribución xy-cuadrada, o a la distribución de Gumbel" :) :) :)

Un hombre así, de hecho, podría haber recibido un monumento en vida.

Student's t-distribution - Wikipedia
Student's t-distribution - Wikipedia
  • en.wikipedia.org
Student's t Parameters Support PDF Γ ( ν + 1 2 ) ν π Γ ( ν 2 ) ( 1 + x 2 ν ) − ν + 1 2 {\displaystyle \textstyle {\frac {\Gamma \left({\frac {\nu +1}{2}}\right)}{{\sqrt {\nu \pi }}\,\Gamma \left({\frac {\nu }{2}}\right)}}\left(1+{\frac {x^{2}}{\nu }}\right)^{-{\frac...
Archivos adjuntos:
 
Maxim Dmitrievsky:

https://cyberleninka.ru/search?q=garch


Gracias por los enlaces. Bastante interesante.

Parece que los creadores de estos modelos GARCH están muy cerca de la solución.

¿Las personas que utilizan los modelos GARCH obtienen malos resultados? ¿Y dónde podemos leer estos resultados comerciales? Puedo suponer que su situación es mala - no saben exactamente para qué par de divisas se debe utilizar una distribución t, porque aunque para todos los pares de divisas se debe utilizar una distribución t2, cada par tiene su propio coeficiente de escala, diferente de 1. Esto añade complejidad a los cálculos.

Sinceramente,

Alexander_K

 
Alexander_K:

También estoy publicando datos de ticks para el EURUSD en formato Excel como ejemplo.

...

3. Pestaña "EURUSD" columna C - precio Incrementos deAsk

...

Pestaña "Returns_Ask" - histograma de incrementos de precio del par de divisas

...

Gracias por la tabla, elimina muchas dudas. Sin embargo, han aparecido otros.

Me gustaría saber qué significado físico le das a los incrementos de cero de la tasa Ask. Hasta ahora, de la tabla presentada, concluyo que los incrementos de Ask inexistentes se ponen cuando se producen incrementos en otra fila, en Bid. ¿Es esto cierto?

 
Alexander_K:

¿Para qué sirve conocer esta distribución? ¿Cómo ayuda en el comercio de Forex?

Puede ayudar en la negociación de opciones o en la gestión de riesgos. Para el comercio direccional, las distribuciones no aportan nada. Por qué todo el mundo los discute, me pregunto yo también).

Para obtener beneficios, es necesario encontrar patrones, es decir, la dependencia del movimiento del precio de algo, como un movimiento anterior. En sus términos matemáticos :) parecen ser distribuciones condicionales. Pero el "movimiento" no son necesariamente los incrementos. No es como si estuvieras intercambiando incrementos.

p.d. No hace falta ser un genio, es sólo un trabajo de investigación sobre análisis de datos. Lo más importante es observar la esencia del fenómeno, y no tratar de recurrir sin sentido a sus antecedentes.

 
Vladimir:

Gracias por la tabla, me quita muchas dudas. Sin embargo, han surgido otras.

Me gustaría saber qué significado físico le das a los incrementos de cero Ask. Hasta ahora, de la tabla proporcionada, concluyo que los incrementos de Ask inexistentes se ponen cuando se producen incrementos en otra fila, en Bid. ¿Es este el caso?


De nada. Puedo proporcionar muchas tablas de este tipo - para cualquier par de divisas, cuyas cotizaciones son proporcionadas por el corredor.

Interpreto los incrementos de cero en un nivel mundano - como si el precio de compra se incrementara en el cambio de divisas, y el precio de venta se dejara igual que el día anterior.

 
Alexander_K:


Los creadores de estos modelos GARCH parecen estar muy cerca de la solución.

Por alguna razón no te diste cuenta de que se supone que modelan tres tipos de información en incrementos:

  • tendencia-utiliza ARIMA, que utiliza la diferenciación entera, o AFRIMA, que utiliza la diferenciación fraccionaria (para series con memoria larga)
  • Volatilidad: se trata de varios modelos GARCN, que tienen en cuenta los matices de la desviación de la media. Por ejemplo, como se ha mencionado anteriormente: largo seguido de largo y corto seguido de corto
  • distribuciones.

Por alguna razón sólo se habla de la última parte del modelo realmente utilizado.


¿Realmente los modelos GARCH dan malos resultados? ¿Dónde puedo leer estos resultados comerciales?

Busque GARCH forex o cambio de divisas aquí y obtendrá mucha información, incluidos los resultados reales de las operaciones comparando las diferentes distribuciones utilizadas.

EconPapers
  • econpapers.repec.org
EconPapers provides access to RePEc, the world's largest collection of on-line Economics working papers, journal articles and software. We have: for a total of 2,430,512...
 
СанСаныч Фоменко:

Los creadores de estos modelos GARCH parecen estar muy cerca de la solución.

Por alguna razón no te diste cuenta de que se supone que modelan tres tipos de información en incrementos:

  • tendencia-utiliza ARIMA, que utiliza la diferenciación entera, o AFRIMA, que utiliza la diferenciación fraccionaria (para series con memoria larga)
  • Volatilidad: se trata de varios modelos GARCN, que tienen en cuenta los matices de la desviación de la media. Por ejemplo, como se ha mencionado anteriormente: largo seguido de largo y corto seguido de corto
  • distribuciones.

Por alguna razón sólo se habla de la última parte del modelo realmente utilizado.


¿Realmente los modelos GARCH dan malos resultados? ¿Dónde puedo leer estos resultados comerciales?

Busque GARCH forex o currency trading aquí y obtendrá mucha información, incluyendo resultados reales de trading comparando las diferentes distribuciones utilizadas.


Gracias.

Dejaré el foro temporalmente hasta que aprenda la información proporcionada, pero definitivamente volveré.

Sinceramente,

Alexander_K