De la teoría a la práctica - página 1500

 
Alexander_K:

Parece un poco. Ahora toma la suma acumulada durante un periodo de tiempo, calcula la desviación estándar usando la fórmula =sqrt(D*t), multiplica por algún cuantil de la distribución gaussiana. Llegará a un canal estacionario respecto a 0. Al cruzar el límite superior - VENDER, al cruzar el inferior - COMPRAR. Salida de la operación - al volver a 0. Eso es todo.

Sí... Sigo negociando con otros cuantiles)) Es todo diversión)) Aquí está la foto de la UE. Ese estaba en oro.


 
Alexander_K:
Lousy pound está literalmente destruyendo mi TS... Es una pena...

Bueno, el breakxit, es lógico esperar una desviación del comportamiento habitual, incluso puede llegar a 1,10, es mejor no operar en ese momento o con un volumen muy pequeño

 
Y estoy fuera por una libra))) Qué suerte. El oro va peor))
 
Evgeniy Chumakov:


Me lo he vuelto a perder. Déjame ver qué es.

El problema es el mismo, el precio no siempre sube al superar el límite inferior.

Creo que no has tenido una serie como la de Koldun. Desgraciadamente, seguimos sin encontrar la transformación para la estacionariedad, y no tiene sentido trabajar con la serie ordinaria de incrementos en los minutos, no importa en qué.

Pero, Félix (¡lo siento, amigo!) parece tener algo similar...

 

Más reflexiones sobre la llave.

Todas las divisas están rígidamente conectadas entre sí y un cambio, por ejemplo, SYM1.SYM2, aparecerá inmediatamente en todos los pares de divisas en los que estén presentes estas monedas. (Al menos no encontré situaciones de arbitraje en las que el valor real del precio fuera muy distinto al calculado para otros pares de divisas).

Tomamos y analizamos la curtosis de todos los pares de divisas que tienen divisas SYM1.SYM2 y ajustamos la fórmula de la varianza en función de la curtosis total (o máxima).

 
transcendreamer:

Bueno, el breakxit, es lógico esperar algunas desviaciones del comportamiento habitual, incluso puede llegar a 1,10, es mejor no operar en ese momento o con un volumen muy pequeño.

¡Qué gente hay aquí! ¡Únete a nosotros en este hilo, amigo mío! Ya un ciego puede ver que Bablacocos está completamente agotado. Y todavía hay una oportunidad aquí. Lo hay.

 
Alexander_K:

Lana. Eso es sólo para mí - si estás dispuesto.

La idea principal de Koldun (en realidad, como yo al principio de este hilo) es convertir la serie original de incrementos en una forma estacionaria. Cuando la distribución de probabilidad es simétrica y tiene una varianza constante.

En este caso, efectivamente, el proceso no tiene deriva y el beneficio se extrae fácilmente utilizando la suma acumulada de los incrementos.

Pero, ¡cómo hacer esa conversión! ¡¿Lo sé?! No tengo ni idea.

https://www.hindawi.com/journals/tswj/2015/909231/

The Lambert Way to Gaussianize Heavy-Tailed Data with the Inverse of Tukey’s h Transformation as a Special Case
The Lambert Way to Gaussianize Heavy-Tailed Data with the Inverse of Tukey’s h Transformation as a Special Case
  • Hindawi
  • www.hindawi.com
I present a parametric, bijective transformation to generate heavy tail versions of arbitrary random variables. The tail behavior of this heavy tail Lambert random variable depends on a tail parameter : for , , for has heavier tails than . For being Gaussian it reduces to Tukey’s distribution. The Lambert W function provides an explicit inverse...
 

¡Gracias, Max! Las fotos son similares a las que mostró Koldun. Me aseguraré de leerlos.

 
Alexander_K:

¡Gracias, Max! Las fotos son similares a las que mostró Koldun. Me aseguraré de leerlos.

Creo que, ya publicado, pero nadie lo leyó :) No me asilan. Google me dijo que sólo existe este método y que es efectivo. También existe un método no paramétrico de fuerza bruta, pero no he podido encontrar la información.

 
Maxim Dmitrievsky:

Creo que ya he posteado esto antes, pero nadie lo ha leído :) no le he cogido el tranquillo. Google me dijo que sólo existe este método y que es efectivo. También existe un método no paramétrico de fuerza bruta, pero no he podido encontrar información.

No tenía tiempo. Y ahora que estoy de vacaciones, intentaré hacerlo.