FR H-Volatilité
J'ai lu les documents de Shiryaev et la dissertation de Pastukhov en été. Je pense que le thème est très intéressant, mais je manque toujours de temps et de connaissances. Vos développements et ceux de Yurixx sont impressionnants, mais ils concernent principalement l'EUR. J'aimerais utiliser mes propres mains pour développer ce thème pour d'autres devises sur MT4 également. Quelqu'un a peut-être des idées ? Tout d'abord, je suis intéressé par le calcul de N à partir de h. Malheureusement, je ne suis pas encore bon avec les cads.
Rappelez-moi ce qu'est N et comment vous comptez l'utiliser ?
des segments cagy-zigzag... construit pour H=10.
Si possible, un peu plus de détails sur ces concepts. Malheureusement, je ne connais pas la terminologie. J'aimerais vraiment comprendre quel type de BP vous analysez ? comment cela ressort ? pour comprendre ce que vous avez sur le graphique ici.
Rappelez-moi ce qu'est N et comment vous comptez l'utiliser ?
".......I, par exemple, en regardant cette image - ici, j'ai écrit que si N de h est supérieur à deux, alors nous achetons aux moments appropriés. C'est-à-dire que dans ce cas, nous agissons dans la même direction que le marché. Si N est inférieur à deux, alors il faut faire le contraire. Même si les prix augmentent, nous devons continuer à vendre. ....".
Bien que, tant dans le tableau que dans la dissertation de Pastukhov, tout est différent à chaque fois (enfin, ce n'est rien). L'essence de la méthode est claire. Je ne comprends pas le sens physique de R(H) et je ne suis donc pas sûr de pouvoir le calculer correctement. Je voudrais donc vous demander comment tout cela est calculé. Peut-être que ce serait plus clair si quelqu'un l'avait déjà fait dans MQL4.
En fait le graphique est symétrique par rapport à l'axe des ordonnées, j'ai pris le module de la différence pour de meilleures statistiques. De toute évidence, cette distribution n'est pas normale. Si je comprends bien, tout votre raisonnement est basé sur le postulat de la distribution normale des segments cagy zigzag... Veuillez formuler à nouveau la question.
P.S. D'ailleurs, si on trouve la valeur moyenne (pas maximale, mais c.t. ) de FR, elle est égale à 19.3 pour la partition donnée, ce qui est <2H et ne contredit rien.
Oui, en général, la question portait sur la construction d'un FR expérimental. J'ai fait la même chose que vous, et j'ai sous-entendu que pour des raisons évidentes, le segment ZZ > 0. Je n'ai pas pris en compte le signe. Je me suis donc appuyé sur la zone de définition [0,∞] et la valeur zéro de FR à zéro. Il en est ressorti que la distribution normale ne convient pas, même comme fonction modèle.
Maintenant, bien sûr, j'ai réalisé que la prise en compte du signe donne un FR symétrique. Il ne reste donc que la baisse du zéro. Mais cela aussi est une question sombre. Lorsque le prix ne change pas, aucun nouveau devis n'est traduit - aucun intérêt. Nous avons donc uniquement (ou presque uniquement) des différences non nulles dans le flux de données.
Votre image (si je la comprends bien) est un nouvel argument. Sur une échelle logarithmique, on obtient presque une ligne droite. Cela signifie que l'exposant est au premier degré, et non au second. C'est déjà intéressant.
Quant à la valeur de la H-volatilité pour le processus de Wiener, j'ai trouvé la solution. Quelle que soit la position du prix, la probabilité qu'il passe H à la hausse à partir de ce point est égale à la probabilité qu'il passe H à la baisse. Et il ne dépend pas de la valeur actuelle du prix, ni des valeurs précédentes du prix, ni de H. Et à partir de cela, vous pouvez éventuellement obtenir une vue explicite du FR. Nous devons voir de quelle distribution est dérivée le mouvement brownien, probablement la même. La valeur 2H pour la moyenne est également, d'après ce que je comprends, un résultat de cette disposition.
Mais, au fait, il existe une autre relation pour le processus de Wiener, qui peut être utilisée comme critère d'arbitrabilité. Puisque pour la distribution gaussienne la valeur de la moyenne et du sko est explicitement calculée, nous avons sko/moyenne = racine(pi/2). Et cela est également vrai pour tous les paramètres de la partition H. Il est intéressant de vérifier ce que nous avons réellement, par exemple, pour cette distribution dans votre photo.
C'est une opinion:
Je ne suis pas intéressé par la stratégie des kagi, etc. Mais R(H) lui-même comme une caractéristique indépendante de l'instrument en question. J'aimerais l'étudier. Je pense qu'il y a quelque chose dedans ?
".......И, например, глядя на эту картинку – вот тут вот у меня написано, что если N от h больше двойки, то мы покупаем в соответствующие моменты. Т.е. мы в этом случае действуем сонаправленно с движением рынка. Если N меньше двойки, то поступать надо наоборот. Даже если цены растут, то надо тем не менее продавать. ...."
Tout est clair, c'est la définition de la H-volatilité (Hv). On peut montrer que pour les séries temporelles obtenues en intégrant une variable aléatoire à espérance nulle (processus de Wiener ou mouvement brownien unidimensionnel), la volatilité H est identiquement égale à 2. En d'autres termes, l'écart moyen de la cage avec le pas H tend vers 2H (Hv=2H/H=2). En revanche, le rendement de toute stratégie commerciale (TS) BP de type Wiener tend vers zéro. C'est pourquoi la différence entre Hv et 2 peut être considérée comme un arbitrage possible du TS : s=(Hv-2)*H - rendement moyen du TS par une transaction en points, en fonction de H. De plus, si s<0, on a un TS de contre-tendance, si s>0 - un TS de tendance.
Rosh a écrit (a) :
Ça existe :
Oui, nous savons depuis longtemps que sur tous les instruments, et pour toutes les H-partitions, la dreprofitabilité du TS, à long terme, se situe à l'intérieur du spread. D'ailleurs, on peut probablement prouver que les H-partitions sont la limite asymptotique des rendements pour toutes sortes de stratégies d'arbitrage.
Mais au fait, il existe une autre relation pour le processus de Wiener qui peut être utilisée comme critère d'arbitrabilité. Comme la distribution gaussienne a une moyenne et un sko explicites, nous avons sko/mean = racine(pi/2). Et ceci est également vrai pour tous les paramètres de la partition H. Il est intéressant de vérifier ce que nous avons réellement, par exemple, pour cette distribution dans votre photo.
Pour les FR symétriques, c'est vrai : sko=SQRT(Sum[(M-x)^2]/[n-1]), mean=Sum[(M-x)]/n), alors sko/mean != racine(pi/2).
Expliquez, qu'est-ce que vous entendez par là ?
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Ce fil de discussion est une continuation de la conversation sur les fentes kagi.
Yura, regardons le FR des segments cagy zigzag pour EURJPY 10^6 ticks BP, tracé pour H=10.
Le graphique est en fait symétrique par rapport à l'axe des ordonnées, j'ai pris le module de la différence pour de meilleures statistiques. Il est évident que cette distribution n'est pas normale. Si je comprends bien, tout votre raisonnement est repoussé par le postulat de la distribution normale des segments cagy-zigzag... Veuillez formuler à nouveau la question.
P.S. D'ailleurs, si vous trouvez la valeur moyenne (pas maximale, mais t.t. ) de FR, elle est de 19.3 pour cette partition, ce qui est <2H et ne contredit rien.