FR H-Volatilité - page 11
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Seulement, vous avez construit une fonction de densité de probabilité (PDF) plutôt qu'une fonction de distribution, car la PDF a trois propriétés. 1. Il (PDF) est non décroissant. 2) Si x tend vers l'infini, alors le PDF tend vers 1. Naturellement, si tout est normalisé. La PS et la PDF sont liées par une intégrale (la PDF est une intégrale de la PS).
La phrase "Ce graphique est appelé courbe de distribution ou fonction de distribution ; la fonction elle-même est appelée fonction de densité de probabilité. "n'est pas tout à fait correct.
Je comprends ce que vous voulez dire - "intégrale d'erreur" ou en d'autres termes "fonction d'erreur" (FE). La fonction qui la décrit est appelée erf(x), et est définie comme suit : pour une distribution normale et
pour arbitraire, où f(t) est la PDF ou fonction de densité de probabilité, K est le facteur de normalisation choisi dans la condition d'égalité d'une intégrale unitaire de la PDF sur toute la zone de définition. Donc, pas "FR a 3 propriétés". 1. Elle (FR) est non décroissante. 2. si x tend vers l'infini, alors FR tend vers 1", mais FO !
Une autre propriété intéressante de FR est la valeur absolue du bras ZZ sans H (vecteur U dans la Fig. de gauche)
Si nous comparons les FF non-normalisés pour différents H (Fig. droite), nous verrons une chose surprenante - le nombre de mouvements du vecteur U avec l'amplitude de, par exemple, 10 points au H=10, est plus grand qu'au H=15 !!! Cependant, il semblerait qu'une étape élevée de WP devrait certainement inclure ces mouvements et quelques autres... Mais non ! Ce n'est pas clair.
Non, vous vous trompez. C'est une question de terminologie. Voici une photo. Et encore une fois, voici un lien vers wikipedia, où la définition de FR est https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%B0%D1%81%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9.
En ce qui concerne une phase. Au point t=0 (voir votre figure), nous ne savons pas si l'extremum au point t=-1 s'est formé ou non, car le vecteur H peut s'inverser vers le bas, et cet extremum va disparaître (devenir faux). Il s'avère que nous n'avons aucune donnée fiable H. Bien que je puisse me tromper et que j'ai un indicateur de zigzag différent du vôtre.
Pour ce qui est du premier point, je suis d'accord.
Quant à la définition du point de formation d'un extrémum Zig-Zag, il est considéré comme formé si le prix s'écarte de sa valeur maximale (minimale) vers la gauche, d'une valeur supérieure ou égale à H (le pas de division). Cette définition est donnée dans le travail de dissertation de Pastukhov et est correcte.
Pour ce qui est du premier point, je suis d'accord.
Quant à la définition du point de formation d'un extrémum Zig-Zag, il est considéré comme formé si le prix s'écarte de sa valeur maximale (minimale) vers la gauche, d'une valeur supérieure ou égale à H (pas de division). Cette définition est donnée dans le travail de dissertation de Pastukhov et est correcte.
Une autre question, si vous ne vous torturez pas : "... nombre de mouvements du vecteur U avec une amplitude par exemple ..." Cela signifie-t-il un mouvement dans la même direction que le vecteur H. S'il tourne soudainement vers le bas à t=0, cela compte aussi ?
Définissons les points d'entrée/sortie pour un TS potentiel basé sur la prédiction ZZ. L'ordre de profit doit être placé au niveau de l'extremum prédit. Dans le cas où le prix n'a pas atteint cette valeur, nous clôturons immédiatement à la formation du nouvel extremum, c'est-à-dire à N en dessous sur l'échelle des prix. La stratégie Kagi proposée par Pastukhov ne nous dit rien sur l'amplitude d'un certain mouvement attendu, mais elle donne une estimation intégrale de ce mouvement - H+-delta. Considérant que nous allons clôturer sur un pullback égal à H - nous empochons ce delta comme une récompense ! Ayant créé un système qui prédit avec une certaine probabilité au point t=0 l'amplitude du mouvement attendu U, nous pouvons estimer la valeur attendue du delta comme la différence entre le centre de gravité du FF des mouvements réels et H. Si cette valeur en valeur absolue dépasse le spread - la stratégie sera rentable.
A titre d'exemple, évaluons le delta en utilisant cette technique pour le TS qui ouvre une position à chaque point suivant le pullback du sommet le plus proche à H et qui ferme simultanément la position précédente, voir fig. La ligne rouge montre la rentabilité (sans inclure le spread) estimée selon le schéma proposé et la ligne bleue - la rentabilité des trades émulés. Ne vous laissez pas déconcerter par le "moins", dans tous les cas la stratégie peut être "inversée".
Comme on dit "to pi", mais pour une estimation grossière, faute de mieux, je pense que cela fera l'affaire. Vous pouvez inventer des variantes pour prédire le mouvement attendu :-)
à Prival
Еще 1 вопрос если не замучил. ".. число ходок вектора U с амплитудой например .." Это имеется ввиду движение в том же направлении, что и вектор H. Если он вдруг в t=0 развернулся вниз тоже считается ?
Oui, dans ce cas son déplacement est égal à zéro et on doit parler du sommet formé au point t=0. Tout est correct. Dans une telle déclaration, vous ne trouverez pas de côtés ZZ de valeur absolue inférieure à N.
J'affiche le résultat négatif (également le résultat) de mes recherches.
La figure montre la différence moyenne entre la longueur du segment ZZ droit et la valeur attendue de 2H (axe des ordonnées) avec une longueur différente du segment gauche normalisée à 2H (axe des abscisses). Le tracé a été fait sur les ticks pour l'EUR/JPY, la même image est montrée pour l'EUR/USD.
On peut noter qu'il n'y a pas de dépendance statistiquement significative entre les côtés de ZZ ! Vous devez creuser ailleurs.
Je pense que les méthodes statistiques ne donneront pas d'avantage statistique dans notre cas - l'arbitraire apparaît de manière inattendue sur le marché (du moins pour moi), et disparaît de manière inattendue. Nous savons tous ce que nous en ferions si nous pouvions le suivre, mais comment le détecter ?
Je suis convaincu que les méthodes statistiques n'ont aucun avantage dans notre domaine - l'arbitrage apparaît de manière inattendue sur le marché (du moins pour moi) et disparaît de manière tout aussi inattendue. Nous savons tous ce que nous ferions si nous pouvions le détecter, mais comment le faire ?
Il peut y avoir deux options qui correspondent à deux hypothèses opposées.
1) L'arbitraire apparaît instantanément (c'est-à-dire en un éclair) et disparaît tout aussi instantanément. Il est impossible de prédire quand il se produit ou quand il disparaît.
(2) L'arbitrabilité a une inertie et, par conséquent, son apparition, sa présence et sa disparition sont un processus de marché qui prend un certain temps. Par conséquent, l'arbitrabilité ne peut pas apparaître ou disparaître instantanément. Il est impossible de prévoir le moment de son émergence, mais le moment de sa disparition peut être prédit sur la base de sa dynamique.
Laquelle de ces deux affirmations préférez-vous ? Je veux dire, lequel des deux vous semble juste et correspond à la réalité ?
Si ce n'est ni l'un ni l'autre, alors proposez votre version. Ou offrez-le en plus de l'un de ces deux éléments.
Jusqu'à récemment, la réponse n'était pas très claire pour moi, mais en regardant les résultats du championnat de trading automatisé 2007, nous devons admettre la présence d'arbitrage ou (la même chose) d'inefficacité du marché, en fait ! Je suis d'accord avec vous que "Le moment de l'apparition de l'arbitrage ne peut pas être prédit, mais le moment de sa disparition peut être prédit sur la base de sa dynamique", la seule question est de savoir quelles méthodes d'analyse utiliser, quelle boîte à outils considérer comme adéquate. Les méthodes d'analyse BP sont basées sur l'hypothèse d'un processus cyclique, la présence a priori de tendances (effet de troupeau). Ceci est applicable à l'analyse des volumes de ventes d'une grande entreprise, mais ne fonctionne pas du tout pour les séries monétaires.
Ainsi, la 2e déclaration est acceptée. Nous pouvons le prendre comme un axiome et danser à partir de là.
Les questions suivantes se posent :
Qu'est-ce que l'arbitrabilité ? Quelles sont ses particularités mathématiques, quelles sont les caractéristiques mathématiques d'une série de citations, et comment se reflète-t-elle ?
Quelle est la meilleure mesure de l'arbitrabilité ? Évidemment, nous pouvons construire de nombreuses valeurs pour le mesurer. La H-volatilité en est un exemple, mais, comme nous l'avons vu, elle n'est pas très attrayante et pas très efficace. Il serait bon de construire une caractéristique mathématique, qui pourrait mesurer l'arbitrage à n'importe quel comportement des séries de cotations : à la fois à la tendance et aux périodes plates.
Il est clair que le processus est cyclique. La possibilité d'arbitrage apparaît et disparaît. Mais cette cyclicité ne peut jamais être stationnaire ou même quasi-stationnaire. Il est donc possible d'étudier les périodes d'intervalles de stationnarité, il est même possible de construire leur FR, mais cela ne mènera à rien de constructif. IMHO.
Il me semble que si l'on construit une mesure adéquate, dynamique et locale de l'arbitrabilité, on peut également étudier les propriétés de son inertie et, indépendamment, suivre ses changements pour identifier les moments d'entrée et de sortie. C'est-à-dire envisager un indicateur d'arbitrabilité. Et pour ce faire, il faut résoudre les deux questions posées : la première, comprendre la nature (au moins mathématique) de l'arbitrabilité, et la seconde, comme résultat de la résolution de la première, la construction correcte de la valeur elle-même.
Jusqu'à récemment, la réponse n'était pas très claire pour moi, mais en regardant les résultats du championnat de trading automatisé 2007, nous devons admettre la présence d'arbitrage ou (la même chose) d'inefficacité du marché, en fait ! Je suis d'accord avec vous pour dire que "le moment de l'apparition de l'arbitrage ne peut pas être prédit, mais le moment de sa disparition peut être prédit sur la base de sa dynamique", la seule question est de savoir quelles méthodes d'analyse utiliser, quelle boîte à outils considérer comme adéquate. Les méthodes d'analyse BP sont basées sur l'hypothèse d'un processus cyclique, la présence a priori de tendances (effet de troupeau). Cela s'applique à l'analyse du volume des ventes d'une grande entreprise mais ne fonctionne pas du tout pour les séries monétaires.
Je ne suis pas d'accord avec vous.
1. En ce qui concerne l'arbitrage, voici une interprétation de l'arbitrage tirée de Wikipedia : "Le courtier A passe un ordre d'achat de 100 actions d'une certaine société pour 18 cents, et le courtier B passe un ordre de vente de 100 actions de la même société pour 17 cents. Si le spéculateur remarque les deux offres en même temps, il peut les accepter toutes les deux et faire un profit. C'est ce qu'on appelle l'arbitrage", c'est-à-dire que l'arbitrage existe ou n'existe pas. Le moment de son apparition et de sa disparition importe peu (l'essentiel est de faire deux transactions). Bien que nous puissions comprendre l'arbitrage différemment, car je ne comprends pas l'expression "inefficacité du marché" en fait.
2. Les méthodes d'analyse des BP (séries temporelles) ne fonctionnent pas ? Le MA ne fonctionne pas, le coefficient de corrélation ne fonctionne pas non plus, etc. Les méthodes d'analyse de la PA sont un chariot et une petite charrette et elles ne fonctionnent pas toutes. La prédiction de la TA avec NS Better ne fonctionne pas non plus ?
3) En examinant les résultats duchampionnat de trading automatisé2007, pourriez-vous préciser vos conclusions ?
Salutations Privalov