Distribución de los incrementos de precio - página 12
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Matlab tiene unpaquete Simulink similar.La comodidad radica en el vínculo con el propio Matlab.
Alexander, una cuestión metodológica: ¿por qué tomar las garrapatas? Hay mucho ruido allí. Vale la pena tomar precios cercanos, imho. O, más exactamente, los rendimientos de los precios cercanos.Desde el punto de vista de mi análisis, sólo la llamada "brecha" puede considerarse "ruido". Considero que el resto de los datos son fiables y están dentro de un intervalo de tolerancia (confianza) para la prueba t2 de Student.
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¿Podemos calcular la mediana(20000), es decir, la mediana de una muestra de 20000 valores, en Matlab?
Sí. De hecho, sólo hay limitaciones de hardware...
Aquí, por ejemplo, hay una muestra de números pseudoaleatorios de tipo double con tamaño 2e6, donde los valores van de 1 a 10k. El último elemento de la muestra es 9439. El valor medio es de 5003.
Sí. De hecho, sólo hay limitaciones de hardware...
Por ejemplo, aquí tenemos una muestra de números pseudoaleatorios de tipo double con tamaño 2e6, donde los valores van de 1 a 10k. El último elemento de la muestra es 9439. El valor medio es de 5003.
Desgraciadamente, VisSim tiene un límite de tamaño de muestra = 16384. Pero funciona muy bien con datos dinámicos obtenidos tanto de DDE como de otras fuentes de datos. Y la potencia matemática de las funciones no se puede comparar con la de MQL.
Esto no es un anuncio. Pero para el análisis estadístico, e incluso en la dinámica, no he visto un sistema mejor.
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Alexander, pregunta metodológica: ¿por qué tomar las garrapatas? Hay mucho ruido allí. Es mejor tomar precios cercanos, en mi opinión. O, más exactamente, los rendimientos de los precios cercanos.Denis, perdóname por haber dicho antes que hay que tener en cuenta todas las garrapatas. Tenía prisa. He tomado un par bastante difícil CHFJPY. No puedo utilizar la distribución de Tudent para sus incrementos, pero eso es todo.
Decidí tomar el valor promedio entre dos ticks entrantes - y aquí está (ver archivos adjuntos)
Conclusión: aparentemente los DCs incluso con cuentas NDD/ECN consiguen proporcionar no todos los datos, o los distorsionan de alguna manera, y sí - necesitamos aplicar filtros simples para el procesamiento de los datos (aumentar más la muestra para promediar no tuvo ningún efecto, así que sólo tome el promedio entre 2 valores entrantes).
2. La distribución de probabilidad de los incrementos de precios (rendimientos) en el flujo de cotizaciones de ticks es discreta, descrita asintóticamente por la distribución de Student con 2 grados de libertad y la función cuantilQ(p) = 2*s*(p-1/2)*sqrt(2/a), donde a=4*p*(1-p), s es la desviación estándar no paramétrica.
La distribución de Student con 2 grados de libertad tiene una varianza infinita.
En algunas entidades, los gestores de riesgos regañan inmediatamente al operador por operar con riesgos superiores al límite, mientras que, según los supuestos de su hipótesis, los riesgos son infinitos. De ahí que surja una pregunta lógica: ¿por qué necesitan estas instituciones a los operadores si no se les permite operar?
El importe del margen requerido para los futuros también está vinculado a los riesgos y tiene valores finitos.
Por desgracia, su hipótesis es falsa.
Una distribución de Student con 2 grados de libertad tiene una varianza infinita.
En algunas instituciones, los gestores de riesgos despedirán inmediatamente a un operador por operar por encima del límite de riesgo, mientras que, según los supuestos de su hipótesis, los riesgos son infinitos. De ahí que surja una pregunta lógica: ¿por qué necesitan estas instituciones a los operadores si no se les permite operar?
El importe del margen requerido para los futuros también está vinculado a los riesgos y tiene valores finitos.
Por desgracia, su hipótesis no es cierta.
Sí, lo es. Sólo hay que aplicar medidas no paramétricas de varianza, expectativa y asimetría.
Corresponde. Sólo hay que aplicar medidas no paramétricas de varianza, expectativa y asimetría.
Por favor, siga su teoría hasta el final o acepte que es incorrecta. Dado que usted afirma que el proceso obedece a la distribución de Student con 2 grados de libertad - entonces incluso teóricamente no hay varianza finita, y con métodos no paramétricos en tal proceso obtendrá basura, que no tiene relación con la realidad.
Por favor, siga su teoría hasta el final o acepte que es incorrecta. Dado que usted afirma que el proceso obedece a una distribución de Student con 2 grados de libertad - entonces incluso teóricamente no hay varianza finita, y con métodos no paramétricos en tal proceso obtendrá basura, que no tiene relación con la realidad.
Por favor, lea la bibliografía http://www.mathnet.ru/php/archive.phtml?wshow=paper&jrnid=znsl&paperid=1692&option_lang=rus y profundice en la bibliografía utilizada, incluida la de lengua inglesa.
Estamos hablando de la distribución t2 como representante de la familia de distribuciones con un factor de escala en lugar de la desviación estándar. Este coeficiente de escala es un parámetro no paramétrico y se calcula ni siquiera como la mitad del rango intercuartil, sino un poco más complicado.
Pero, vuelvo a decir, para mí es importante ahora obtener resultados prácticos, no una prueba directa de mis hipótesis.
Estoy trabajando muy duro en este momento - pronto presentaré los resultados de la modelización del proceso con puntos de entrada/salida en los datos históricos en el foro. A continuación, se probará el modelo en una cuenta de demostración y luego en una cuenta real.
Entonces, ¿por qué estoy escribiendo resultados intermedios? Sólo para que la gente lea, especialmente los jóvenes - el tema es bastante interesante :)))
Así pues, formulo hipótesis básicas sobre los procesos en el mercado de divisas, que se pueden considerar probadas empírica y experimentalmente (de hecho, la persona que pruebe estas hipótesis de forma analítica, puede ir fácilmente al Comité Nobel a por un premio :))))
1. El proceso de formación de los precios de compra y venta no es markoviano.
En la práctica - todos los Asesores Expertos, indicadores y asesores que no consideran el análisis de los datos históricos (como las Bandas de Bollinger, la Transformada Rápida de Fourier, etc.) no pueden ser considerados desde la palabra "en absoluto".
2. La distribución de probabilidad de los incrementos de precios (rendimientos) en el flujo de cotizaciones de ticks es discreta, descrita asintóticamente por la distribución de Student con 2 grados de libertad y la función cuantilQ(p) = 2*s*(p-1/2)*sqrt(2/a), donde a=4*p*(1-p), s - desviación estándar no paramétrica.
En la práctica,todos los EAs, indicadores y asesores que utilizan la distribución normal de Gauss en sus cálculos (así como otras distribuciones clásicas), la regla de las "3 sigmas", etc. también pueden ser ignorados.
3. Ladistribución de probabilidad del precio de compra o venta es una superposición de la distribución de Student con 2 grados de libertad.
En la práctica, es una tarea genial extraer distribuciones específicas de la superposición.
En realidad, basándose en el análisis de los datos históricos de los ticks, o simplemente promediando los parámetros estadísticos en determinados tamaños de muestra, se llega a una conclusión sobre el valor del precio actual que supera determinadas condiciones límite históricas. Sólo entonces se analizan los parámetros de la distribución actual -dispersión, asimetría, coeficientes de asimetría, etc.- para saber si ha comenzado una nueva distribución de Student o ya ha terminado. En el primer caso, la operación se realiza siguiendo la tendencia, en el segundo, contra la tendencia.
Sinceramente,
Alexander_K
Le sugiero de nuevo que comente los incrementos de ticks en la ventana de revisión del mercado (USDJPY) y en la ventana de apertura de la operación (EURUSD) que se muestran en la imagen de ticks recién tomada. Ahora, desde la perspectiva de las tres hipótesis citadas anteriormente. La cuenta es real.
¿No quiere analizar inmediatamente grupos de cambios consecutivos de un punto hacia adelante y hacia atrás? ¿Cuál es su función cuantílica?