De la teoría a la práctica - página 255
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Mientras me ocupo de ordenar WebMoney y de abrir una cuenta de señal y PAMM sin restricciones, me gustaría insistir una y otra vez en el punto clave: los intervalos de tiempo entre las cotizaciones de los ticks.
Lo he comprobado una vez más. Esto es lo que tengo para el par AUDCAD:
Esta es la distribución de los intervalos de tiempo entre ticks reales
Sigo repitiendo que esta es la DISTRIBUCIÓN DISCURRENTE DE LA LOGARIFIA
La columna C representa los valores reales de la función de densidad de probabilidad
Columna D - calculada por la fórmula dehttps://ru.wikipedia.org/wiki/Логарифмическое_распределение con p=0,7.
¡¡¡¡¡¡¡¡¡Caballeros!!!!!!!!!
Bueno, muéstrame al menos una teoría que funcione con esos intervalos de tiempo entre eventos.
No hay ni se espera que haya ninguno.
Por eso particiono esta serie temporal con un exponente, introduciendo en ella pseudoestados y trabajando con ecuaciones de difusión.
No, no es una distribución lognormal, la gráfica parece un exponente.
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9B%D0%BE%D0%B3%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5
pero aquí está el exponente:
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%AD%D0%BA%D1%81%D0%BF%D0%BE%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D1%86%D0%B8%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5
Aquí está la lognormal, la distribución del número de ticks por barra.
https://forum.fxclub.org/threads/32942-prostye-nenuzhnye-veshhi?p=594214&viewfull=1#post594214
No, no es una distribución lognormal, la gráfica parece un exponente.
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9B%D0%BE%D0%B3%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5
pero aquí está el exponente:
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%AD%D0%BA%D1%81%D0%BF%D0%BE%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D1%86%D0%B8%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5
No. Los intervalos de tiempo entre los ticks reales son logarítmicos y punto.
https://en.wikipedia.org/wiki/Logarithmic_distribution
Si esto es una propiedad de un proceso no markoviano, entonces me alegro incluso. Que sea logarítmico. La "espiral del tiempo" me viene inmediatamente a la mente... La belleza, en una palabra.
Pero, la belleza no es suficiente para nosotros, ¿verdad?
¡Y sí! ¡Caballeros de la física y las matemáticas!
Con la cabeza inclinada y la gorra quitada, le pido humildemente que publique en este hilo una fórmula REALMENTE probada para calcular el coeficiente de Hearst.
Las fórmulas han caído en el olvido desde hace tiempo, ya que existen multitud de paquetes preparados que, entre otras cosas, calculan el coeficiente de Hurst.
Esta es la llamada idea de la diferenciación fraccionaria. Los valores requeridos se buscan automáticamente, por ejemplo, auto.arima {previsión} . El resultado de la función serán dos vectores que contienen tres valores:
También puedes nombrar otros paquetes.
PS.
En el paquete mencionado este Hurst suyo es un detalle menor, y extremadamente raro. Pero eso es por nimiedades, porque este paquete es tonto, ya que los mercados no sólo NO son estacionarios, sino que hay más de cien modelos para los que se inventan.
Mientras me ocupo de ordenar WebMoney y de abrir una cuenta de señal y PAMM sin restricciones, me gustaría insistir una y otra vez en el punto clave: los intervalos de tiempo entre las cotizaciones de los ticks.
Lo he comprobado una vez más. Esto es lo que tengo para el par AUDCAD:
Esta es la distribución de los intervalos de tiempo entre ticks reales
Sigo repitiendo que esta es la DISTRIBUCIÓN DISCURRENTE DE LA LOGARIFIA
La columna C representa los valores reales de la función de densidad de probabilidad
Columna D - calculada mediante la fórmula dehttps://ru.wikipedia.org/wiki/Логарифмическое_распределение con p=0,7.
¡¡¡¡¡¡¡¡¡Caballeros!!!!!!!!!
Bueno, muéstrame al menos una teoría que funcione con esos intervalos de tiempo entre eventos.
No hay ni se espera que haya ninguno.
Por eso rompo esta serie temporal con exponente, introduzco en ella pseudoestados y trabajo con ecuaciones de difusión.
Dime, Alexander, ¿qué razones tienes para repetir sin cesar que se trata de una "DISCRETA DISTRIBUCIÓN LOGARÍFICA"? Adjunto a tu mensaje hay una hoja de cálculo, a partir de cuyos datos, como supongo, se construye un histograma de frecuencias muestrales utilizando las herramientas de Vissim, y luego en la columna D se añaden las probabilidades calculadas de esta distribución para su comparación a p=0,7. ¿Por qué no logaritman el eje de ordenadas de los gráficos? Verás, acabo de logaritearlo en la misma tabla marcándolo, y he añadido una comparación de las dos series de frecuencia (columnas C, D). Después de la fila resaltada a la izquierda, la discrepancia se hace notable, y al final del intervalo de valores que ha seleccionado para el análisis (30), la probabilidad calculada difiere de la frecuencia medida en un factor de 10. Y, sin embargo, el comportamiento de las garrapatas se ve en las colas de sus distribuciones. No lo entiendo.
Eso es exactamente lo que te dije) a la salida de los comandos de compra/venta de Vissim. En estas órdenes el robot envía OrderSend al precio actual. No tiene SL/TP, también se cierra a la orden.
Has complicado demasiado las cosas).
Así, a grandes rasgos, el algoritmo es el siguiente:
1 Toma los últimos n ticks.
2 Reconstruir sus tiempos(sólo los tiempos)
3 cree que ahora puede aplicar la ecuación de difusión, y aplicarla
4 determinamos si el momento actual del mercado se aleja de la expectativa matemática (tomamos n antes del último tick)
5 si el mercado está lo suficientemente lejos (la definición es muy vaga, pero no mencionas la otra), lanzamos OrderSend(en el mercado!). Comprar o vender se determina por la dirección en la que se encuentra la desviación.
6 Mientras el acuerdo está abierto el segundo en el mismo lado (!) en el mismo activo no se abre
7 ticks continúan leyendo y hacen lo mismo desde el punto 1
Nota: una operación se cerrará cuando nuestro estimado VisSim decida en el punto 5 que hemos llegado a la expectativa matemática. ¿No hay otras condiciones para salir de una operación? ¿No hay filtros de señal adicionales?
¿No es cierto?
O corregirme.
Re:
¿En qué medida la expectativa matemática que calculó allí es diferente de la que puede calcular directamente a partir de los datos del mercado? Sus valores deben volcarse en el registro de cada operación. ¿Son los RMS muy diferentes? Los nivelestras los que se vuelve a la media no son calculables sin convertir a su espacio? ¿Cómo cambiael número de operaciones y el porcentaje de las rentables si estos niveles se colocan más lejos/cerca de M?
Entonces usted y el autor simplemente no tienen las respuestas.
No hay tiempo, "prepara tus bolsillos". ¿Verdad?
Esta vez el error es irrelevante. Lo único que importa es que estos intervalos no son inicialmente uniformes ni exponenciales.
Está claro que el flujo de acontecimientos no es aleatorio. Esto demuestra, una vez más, la naturaleza no marcada de los procesos en el mercado.
Repito - no tenemos un aparato matemático desarrollado para describir los procesos no markovianos, por eso la mayoría de los comerciantes se confunden, inventan más y más nuevas formas de luchar contra el mercado, etc.
Yo, en cambio, lo hago de forma sencilla: leo forzosamente las comillas a través del exponente.
Eso me da derecho a utilizar las ecuaciones de la difusión, donde, por cierto, aparece la raíz temporal que tanto te gusta, a eso me refiero.
Sinceramente,
Alexander_K2
Comprobado de nuevo. Esto es lo que obtuve para el par AUDCAD:
Esta es la distribución de los intervalos de tiempo entre los ticks reales
Bueno, muéstrame al menos una teoría que funcione con esos intervalos de tiempo entre eventos.
Probablemente estoy siendo infantilmente obtuso en este momento, pero aún así.
¿Por qué son desconcertantesestos intervalos de tiempo? ¿Porque vamos a aumentar el peso de las secciones en las que había oficios poderosos? ¿Y si simplemente dibujamos velas por estos ticks, de al menos diez segundos de duración, si los ticks lo permiten? Entonces, ¿toma la mediana de una vela? Y obtenemos una serie de pseudopuntos iguales en el tiempo. ¿Por qué no?
No, bueno, escribes todo bien, pero por alguna razón tiras del RMS en tus posts.
No cuento a CCO. No está ahí. Hay una varianza calculada por la fórmula a través del coeficiente de difusión y el tiempo.
Y tengo un parámetro adicional para la entrada - es el coeficiente de asimetría no paramétrica skew https://en.wikipedia.org/wiki/Nonparametric_skew, pero no funciona bien. Estoy buscando un sustituto. O es Hurst o no es entropía.
Probablemente estoy siendo infantilmente obtuso en este momento, pero aún así.
¿Por qué son confusosestos intervalos de tiempo? ¿Porque el peso de esas partes aumentará donde hubo poderosos oficios a favor? ¿Y si simplemente dibujamos velas por estos ticks, incluso de diez segundos, si los ticks lo permiten? Entonces, ¿toma la mediana de una vela? Y obtenemos una serie de pseudopuntos iguales en el tiempo. ¿Por qué no?
Busque en Internet: ¿existe un aparato matemático para describir procesos con un flujo de eventos en intervalos logarítmicos? Y a través de los exponenciales, ¡lo hay! A través de intervalos de tiempo uniformes mi estrategia funciona igual, pero, ligeramente peor.
Esta vez el error es irrelevante. Lo único que importa es que estos intervalos no son inicialmente uniformes ni exponenciales.
Está claro que el flujo de acontecimientos no es aleatorio. Esto demuestra, una vez más, la naturaleza no marcada de los procesos en el mercado.
Repito - no tenemos un aparato matemático desarrollado para describir los procesos no markovianos, por eso la mayoría de los comerciantes se confunden, inventan más y más nuevas formas de luchar contra el mercado, etc.
Yo, en cambio, lo hago de forma sencilla: leo con fuerza las comillas a través del exponente.
Eso me da derecho a utilizar las ecuaciones de la difusión, donde, por cierto, aparece la raíz temporal que tanto te gusta, a eso me refiero.
Sinceramente,
Alexander_K2
Alexander, ¿cuántos valores ha tomado la muestra para entender que la distribución es logarítmica?