De la teoría a la práctica - página 577
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1. Velocidad = Suma de incrementos (Absoluta) / tiempo
2. Lambda = Suma de los incrementos (absolutos)/número de cotizaciones reales
3. Tiempo = Ventana de observación
4. Desviación estándar D = Sqrt(Velocidad * Lambda * Tiempo)
5. Mi gráfico tiene expectativa +- desviación estándar *cuantil.
Sobre la raíz cúbica...
He intentado leer la desviación estándar como SUMM(ABS(returns))/DEVEL(N,0.3333333) o incluso SUMM(ABS(returns))/DEVEL(N,0.4) en lugar de SUMM(ABS(returns))/DEVEL(N,0.5).
Parece que funciona mejor, pero aún no estoy seguro. Tengo que mirar y leer más...
Así que resulta: Desviación estándar D =Sqrt(suma de incrementos*suma de incrementos*tiempo
------------------------------------------------------------
tiempo* número de comillas reales )
total: suma de los incrementos/cuadrado (número de citas reales), el tiempo se elimina aquí por completo, ¿no?
Resultados totales: Desviación estándar D =Sqrt(suma de incrementos*suma de incrementos*tiempo
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tiempo* número de comillas reales )
total: suma de incrementos/Sqrt(número de citas reales), el tiempo está fuera de la imagen, ¿verdad?
Si se considera la velocidad media por tiempo = ventana de observación, entonces sí, si es instantánea, digamos por tick, entonces no...
Pídele a Zhenya o a otra persona que lo haga.
1.Turquía + sobre.
2.Equity (2x spread).
Inserta la fórmula - mira el corte, etc.
Entonces puedes añadir ha...
Bueno, sí - la suma de los incrementos en la ventana deslizante, si entiendo correctamente. Buen indicador, pero no hace mucho con las tendencias. Pero... genial... Pero no es genial... Estoy confundido.
Estoy leyendo un libro ahora mismo. Es lo mejor que he encontrado en mucho tiempo. Hay mucho de lo que hemos hablado en este hilo + redes neuronales.
Lo voy a publicar de nuevo.
Resultados totales: Desviación estándar D =Sqrt(suma de incrementos*suma de incrementos*tiempo
------------------------------------------------------------
tiempo* número de comillas reales )
Total: suma de los incrementos/cuadrado (número de citas reales), el tiempo cae aquí por completo, ¿no?
Es curioso. Si tomamos también una cotización de 4 dígitos, entonces la "suma de incrementos (absolutos)" es igual al producto 0,0001 * N, donde N es el "número de cotizaciones reales", y
Desviación estándar D = 0,0001 * N / N^0,5 = 0,0001 * N^0,5 = Sqrt (N/100). Así que todo el truco es lo que se toma en lugar de las citas reales. Cómo se adelgazan.
Es divertido. Si además se toma un CC con cotizaciones de 4 dígitos, entonces la "suma de incrementos (Absoluto)" es igual al producto 0,0001 * N, donde N es el "número de cotizaciones reales", y
Desviación estándar D = 0,0001 * N / N^0,5 = 0,0001 * N^0,5 = Sqrt (N/100). Así que todo el truco es lo que se toma en lugar de las citas reales. Cómo se adelgazan.
El tema es interesante, pero no tiene nada que ver con el mercado.
Algunas imágenes, nombres y términos extraños, nada que ver con el mercado.
No hay incrementos, esta no es la zona donde buscarlos.
...
He probado a contar la desviación estándar como SUM(ABS(returns))/Degree(N,0.3333333) o incluso SUM(ABS(returns))/Degree(N,0.4) en lugar de SUM(ABS(returns))/Degree(N,0.5).
Parece que funciona mejor, pero aún no estoy seguro. Todavía tengo que mirar y leer...
Me parece que si se toma ABS(rendimientos)^4 en lugar de ABS(rendimientos), habrá una reacción más aguda a las desviaciones de la media, y parece que las está captando.
El tema es interesante, pero no tiene nada que ver con el mercado.
Algunas imágenes, nombres y términos extraños, nada que ver con el mercado. No hay incrementos, no es una zona en la que buscarlos.
Tienes que leer a partir del capítulo 2. Y las formas de distribución son las mismas que en Forex. Y la red neuronal determina los parámetros de estas distribuciones. En definitiva, un buen libro.
Haz una herramienta adecuada. Sobre la marcha: pon la fórmula y mira el corte.
Quiero que tome unos cuantos millones de observaciones y que tenga un gráfico escalable.
Eso es lo que estoy diciendo...
Entendido. Entendido.
Me parece que si se toma ABS(rendimientos)^4 en lugar de ABS(rendimientos), habría una reacción más aguda a las desviaciones de la media, y parece que las está captando.
:)
Maldita sea, es tan interesante que podría estar todo el día sentado... pero no da dinero)
:))) Me sorprendí a mí mismo... Algo falta...
Pero Wizard se obstina en aconsejarme que termine una asignatura. Bueno, si tenemos que hacerlo, lo haremos. Me temo que no podemos hacerlo sin una red neuronal. En el libro (véase más arriba), los chicos utilizan la red neuronal para determinar los parámetros de la distribución de corriente "sobre la marcha". Quizás esto es lo que falta....
Al fin y al cabo, el cuantil es siempre una constante, derivada de la función de distribución gaussiana cuantílica, y ésta es una aproximación muy burda. El cuantil también debe calcularse de forma dinámica. Aquí es donde una red neuronal puede resultar muy útil.