De la teoría a la práctica - página 376
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Aquí nos interesa sobre todo la varianza y, por tanto, la desviación estándar. Vamos a reescribirlo:
sigma = CORNER(c*lambda*t), donde:
c es una constante
lambda - el valor medio de los incrementos
t - tiempo.
Esta fórmula es el Alfa y el Omega, el Yin y el Yang de Forex. El Grial, para decirlo simplemente.
Vamos a tratarlo con más detalle, señalando el error que he cometido.
Viendo tu fórmula, Eskander, recuerdo cómo bailé en este rastrillo en 2006 (incluso antes de conocer este foro).
Me hace desearlo.
Enseguida entramos en materia conceptual, donde no sólo se requieren cálculos matemáticos, sino también un nivel adecuado de pensamiento abstracto, de filosofía, si se quiere.
1. TIEMPO t.
El tiempo... ¡Un personaje filosófico! El escollo de los pensadores y filósofos. ¿Un regalo del destino o lo desconocido, un abismo al que no debemos mirar? No hay respuesta... Pero necesitamos uno. Tratemos de entenderlo.
¿Por qué no calculamos la varianza de forma continua desde el inicio del Forex hasta su lógica muerte?
La respuesta es obvia. Incluso el gran físico Einstein y el comerciante Gunn observaron que la varianza de un proceso es proporcional a la raíz de t.
Sinceramente, no sé cuál era la medida de tiempo de Gann, pero con Einstein eran segundos.
Así que si sigues la desviación estándar todo el tiempo, crece con el tiempo y . Y no es gran cosa. Si no hay ganancias, no hay Premio Nobel... Nada.
Así, nos vemos obligados a considerar el proceso en una ventana temporal de observación estrictamente definida, esperando que en esa ventana se produzca una determinada función de densidad de probabilidad con una desviación estándar adecuada.
Viendo tu fórmula Escander, recuerdo haber bailado en ese rastrillo en 2006 (antes de conocer el foro).
Me hace desearlo.
:))) Es algo bueno.
Ahora mira el truco con el tiempo.
Recordatorio:
sigma = Raíz(c*lambda*t), donde:
c es una constante
lambda - la media de los incrementos
t - tiempo.
Elijamos una ventana de tiempo de observación deslizante t=14400 seg. (4 horas. ¿Por qué 4 horas? Eso es un tema para una discusión aparte).
2. El valor medio de los incrementos de lambda.
Todos los procesos físicos similares al movimiento browniano se consideran siempre bajo el supuesto de un carácter aleatorio de las colisiones de las partículas, con deltaT -->0 entre colisiones.
Sin embargo, en nuestro caso esta suposición es incorrecta. El carácter de los cambios en el número de cotizaciones en la ventana de observación deslizante =4 horas tiene un carácter cíclico en función de la hora del día y es diferente para los distintos pares de divisas.
Así, si consideramos que lambda es una media temporal, dará los mismos datos erróneos para un par de divisas con saltos enormes pero poco frecuentes y para un par con saltos pequeños frecuentes.
Es correcto tomar lambda como una media del número de cotizaciones recibidas en el tiempo t.
Reescribamos la fórmula de la desviación estándar:
sigma = Raíz(c*(SUMA(ABS(retorno))/N)*t), donde:
c es una constante
return - el valor del incremento en un momento dado
N - el número de cotizaciones para el tiempo t
t - tiempo.
Gran video, justo lo vi ayer, he estado sentado aquí durante una hora pensando en cómo podría añadir un triángulo de Pitágoras como la gestión del dinero a algún tipo de rejilla de orden
Por ahora, no consideramos la constante c. Es muy importante y volveremos a ello.
Ahora sólo voy a señalar lo desagradable que me golpeó en la cara. Y me dolió mucho...
Solía trabajar con tiempo uniforme t=1 seg. Consideré los intervalos exponenciales teóricamente como una posibilidad para trabajar con flujos Erlang.
En la ventana=4 horas tenía:
sigma = Raíz(c*(SUMA(ABS(retorno))/N)*14400).
Pero el problema aún no estaba resuelto. ¡La constante c! Eso es lo que no es tan fácil de calcular. Sé cómo hacerlo, pero para ello necesitamos entrar en el espacio donde todos los pares de divisas en 4 horas tienen la misma cantidad de cotizaciones para el tiempo t. Es decir, entrar en el flujo Erlang correcto.
Por el momento, simplemente pongo c=0,01 para los pares JPY y c=0,0001 para todos los demás.
Es decir, utilicé la fórmula:
sigma = Root(0.01*(SUM(ABS(return))/N)*14400) para pares con JPY.
sigma = Raíz(0,0001*(SUM(ABS(retorno))/N)*14400) para todos los demás.
Ahora creo que es el momento de los flujos de Erlang.
He elegido un hilo de segundo orden. Es decir, el tiempo medio de lectura de la cotización = 2 segundos. Lo entiendo:
sigma = Root(0.01*(SUM(ABS(return))/N)*7200) para los pares JPY.
sigma = Raíz(0,0001*(SUM(ABS(retorno))/N)*7200) para todos los demás.
И... Lo tengo en el culo...
¿Qué hacer? ¿Renunciar a los flujos de Erlang? ¿Regresar?
¡No!
El camino hacia el Grial continuará.
Pero, por ahora, necesito ayuda.
Pido a respetados matemáticos-programadores que sugieran un generador de HF con distribución Erlang que arroje númerosenteros, pero cuyo valor medio siga estrictamente el orden del flujo
Creo que debe ser un generador de distribución discreta Pascal (ver distribución binomial negativahttps://habr.com/post/265321), pero no estoy seguro...
El problema es el siguiente.
Si utilizo el generador NF dehttps://en.wikipedia.org/wiki/Erlang_distribution(verGeneración de variantes aleatorias distribuidas por Erlang), entonces los números en formato real para un hilo de 5º orden con lambda=1 tienen realmente media aritmética, moda y mediana = 5. Pero en formato Integer moda y mediana = 5, pero la media aritmética = 5,5. Necesito que todo sea estrictamente = 5 en formato Integer también, porque estamos trabajando con tiempo discreto.
Gracias de antemano.
¿Qué hacer? ¿Renunciar a los flujos de Erlang? ¿Regresar?
¡No!
El camino hacia el Grial continuará.
Pero, por ahora, necesito ayuda.
Pido a respetados matemáticos-programadores que sugieran un generador de HF con distribución Erlang que arroje númerosenteros, pero cuyo valor medio siga estrictamente el orden del flujo
Creo que debe ser un generador de distribución discreta Pascal (ver distribución binomial negativahttps://habr.com/post/265321), pero no estoy seguro...
El problema es este.
Si utilizo el generador NF dehttps://en.wikipedia.org/wiki/Erlang_distribution(verGeneración de variantes aleatorias distribuidas por Erlang), entonces los números en formato real para un hilo de 5º orden con lambda=1 tienen realmente media aritmética, moda y mediana = 5. Pero en formato Integer moda y mediana = 5, pero la media aritmética = 5,5. Necesito que todo sea estrictamente = 5 en formato Integer también, porque estamos trabajando con tiempo discreto.
Gracias de antemano.
Recoge las estadísticas sobre el número de números generados por el GSF del ordenador. Cada vez tendrá el mismo resultado si el número de generaciones es lo suficientemente grande.
Así que usa un cotier