Obtention d'une BP stationnaire à partir d'une BP de prix - page 23
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Le bruit blanc n'est pas non plus corrélé dans le temps - c'est sa principale condition - mais sa variance est finie. Par exemple, la première différence dans SB est du bruit.La somme cumulée de ces différences est une marche aléatoire, très bien.Maintenant, prenez deux ou plusieurs séries fortement corrélées (SB - somme cum.), faites une analyse de régression et obtenez les résidus (bruit blanc - somme cum.).
Les résidus ne sont pas cumulatifs - il s'agit de l'erreur de régression (variance). Et ils ne sont pas nécessairement du bruit blanc, ni nécessairement stationnaires. Mais même si c'est le cas, cela ne veut pas dire qu'il n'y a plus de dépendances dans la série. Il peut y en avoir autant que l'on veut, et même des déterministes. Ce qui importe dans cet aspect, c'est la période de ces dépendances - leur durée dans le temps. Plus leur durée de vie est courte, moins ils se démarqueront dans la série, la rendant non stationnaire. Dans le cas limite, lorsqu'ils agissent pendant une période de référence - leur présence n'a aucun effet sur la forme et les paramètres de la distribution. C'est-à-dire que la corrélation entre la fréquence d'échantillonnage et le temps de validité des dépendances est importante ici.
La non-stationnarité signifie qu'il existe des dépendances dans les séries qui sont suffisamment longues dans le temps (à un taux d'échantillonnage donné). Mais la dépendance n'est pas nécessairement une dépendance aux valeurs précédentes de la série. Dépendance du point de départ dans le temps (comme dans la définition de la stationnarité et de la non-stationnarité). Par exemple, si les transactions s'avèrent dépendantes, cela ne signifie pas que le marché se souvient de leurs valeurs ou de leur cohérence, mais qu'elles sont simplement tombées à temps dans une certaine phase du développement du processus directeur (tendance à la hausse, par exemple). La dépendance se manifeste par le fait que la série est parfois distribuée de manière très différente et cela peut durer assez longtemps. Et beaucoup de gens le perçoivent comme dans le cas des transactions dépendantes - que deux transactions perdantes seront très probablement suivies d'une transaction profitable, bien qu'il s'agisse généralement d'une arrivée aléatoire à une certaine phase du processus de gestion et que cette synchronisation temporelle ne se reproduira pas nécessairement à l'avenir.
En fait, tout TS recherche les moments où la distribution est stationnaire au maximum et a un mo positif.
Le marché se réserve toujours le droit de vous tromper sévèrement, pour ne pas dire plus.
Les résidus ne sont pas cumulés. La somme est l'erreur de régression (différence). Et ils ne sont pas nécessairement du bruit blanc, ni nécessairement stationnaires. Mais même si c'est le cas, cela ne veut pas dire qu'il n'y a plus de dépendances dans la série. Ils peuvent être aussi nombreux que vous le souhaitez, et même déterministes. Ce qui importe dans cet aspect, c'est la période de ces dépendances - leur durée dans le temps. Plus leur durée de vie est courte, moins ils se démarqueront dans la série, la rendant non stationnaire. Dans le cas limite, lorsqu'ils agissent pendant une période de référence - leur présence n'a aucun effet sur la forme et les paramètres de la distribution. C'est-à-dire que la corrélation entre la fréquence d'échantillonnage et le temps de validité des dépendances est importante ici.
La non-stationnarité signifie qu'il existe des dépendances dans les séries qui sont suffisamment longues dans le temps (à un taux d'échantillonnage donné). Mais la dépendance n'est pas nécessairement une dépendance aux valeurs précédentes de la série. Dépendance du point de départ dans le temps (comme dans la définition de la stationnarité et de la non-stationnarité). Par exemple, si les transactions s'avèrent dépendantes, cela ne signifie pas que le marché se souvient de leurs valeurs ou de leur cohérence, mais qu'elles sont simplement tombées à temps dans une certaine phase du développement du processus directeur (tendance à la hausse, par exemple). La dépendance se manifeste par le fait que la série est parfois distribuée de manière très différente et cela peut durer assez longtemps. Et beaucoup de gens le perçoivent comme dans le cas des transactions dépendantes - que deux transactions perdantes seront très probablement suivies d'une transaction profitable, bien qu'il s'agisse généralement d'une arrivée aléatoire à une certaine phase du processus de gestion et que cette synchronisation temporelle ne se reproduira pas nécessairement à l'avenir.
En fait, toute TS recherche les moments où la distribution est stationnaire à son maximum et a un mo positif.
J'ai lu votre sujet et je n'ai rien compris.
Mais j'ai compris comment obtenir une série stationnaire. J'ai couru la première fois autour de zéro et ça fluctue.
Le deuxième, troisième, quatrième, vingtième - j'ai copié la boucle dans le programme...
Les fluctuations augmentent en montant et ne changent pas beaucoup en apparence.
Quelques rebonds apparaissent, ils sont constants dans le temps. Les autres sont semblables les unes aux autres.
Qu'est-ce que cela signifie ? ).
J'ai fait le contraire, conversion inverse en stationnaire.
J'ai commencé à copier des cycles aussi.
Le 21, j'ai obtenu la série de prix avec laquelle j'ai commencé.
A 22 ans, j'ai eu une hyperbole.
On ne sait pas non plus comment le comprendre.
J'ai lu votre sujet, je n'y comprends rien.
Mais je comprends comment obtenir une série stationnaire. J'ai couru la première fois autour de zéro et ça fluctue.
Deuxième, troisième, quatrième, vingtième - je copie le cycle dans le programme...
Les fluctuations augmentent en montant et ne changent pas beaucoup en apparence.
Quelques rebonds apparaissent, ils sont constants dans le temps. Les autres sont semblables les unes aux autres.
Qu'est-ce que cela signifie ? ).
J'ai fait le contraire, conversion inverse en stationnaire.
J'ai commencé à copier des cycles aussi.
Le 21, j'ai obtenu la série de prix avec laquelle j'ai commencé.
A 22 ans, j'ai eu une hyperbole.
Je ne le comprends pas non plus.
Je ne comprends pas vraiment ce que vous voulez dire non plus. Quels sont les cycles, comment avez-vous obtenu la série, etc. Et ce pour quoi il a été fait en principe.
1) Ne nous agitons pas d'un côté à l'autre et ne distribuons pas des séries telles que "ça suppose que ça ne suppose rien". Si vous avez décidé de prendre le feu sur vous (et pas seulement sur le fluff, en fait), alors la question de prouver des régularités locales sur l'errance aléatoire vous passe.
2) Eh bien, et pour ceux qui sont dans le réservoir, pour moi il a déjà été remis 500 fois. la réponse est "oui" - je peux.
1. Dommage que vous ne compreniez pas la différence entre ces deux affirmations : "la forme et les paramètres de la distribution ne permettent pas de répondre sans ambiguïté qu'il n'y a pas de dépendances" et "la forme et les paramètres de la distribution indiquent qu'il existe des régularités locales". Mais c'est votre problème.
2. Eh bien, puisque vous avez dit "A", allez-y et dites-le. Prouvez-le.
3. C'est une situation intéressante. D'une part, vous pouvez prouver qu'il n'existe pas de régularités locales sur la marche aléatoire. Cela implique évidemment qu'il n'existe aucune régularité globale. C'est-à-dire qu'il n'y a absolument rien à gagner. D'autre part, vous êtes présent sur ce forum et probablement sur le forex. Une question logique : que faites-vous ici ? :-)
à Yurixx
Yura, bonjour !
Et vous, si ma mémoire est bonne, êtes le Père, le Fils et le Saint-Esprit de l'idée de la résidualisation (ou, normalisation) du RRR à partir du prix VR. Peut-être pouvez-vous donner une voix à l'idée de base. Pouvez-vous mettre de l'ordre dans mon cerveau enflammé ?
Pourquoi Sergey ? Pourquoi ? :-)
Quand ai-je avancé de telles idées ? Eh bien, à moins que je sois inconscient.
Vous et moi avons depuis longtemps abandonné l'idée d'essayer d'adapter les prix de la BP à de belles séries de modèles de la théorie des probabilités - stationnaires, normalement distribués, etc. Pour être précis, je me suis concentré sur l'approche dynamique dès le début. Et après Pastukhov, je m'y suis enfin confirmé.
A ce passage, je n'ai rien à ajouter :
La série en première différence (FDR) de la série des prix n'est stationnaire dans aucun sens. Il a la variation MO la plus imprévisible (bien qu'autour de zéro), ce qui nous oblige à "voir" une tendance à la hausse dans le prix GP lorsque MO RRR>0, une tendance à la baisse lorsque MO<0 et un plat lorsque MO->0. Il a un écart-type (volatilité) avec une période diurne. Je ne comprends pas pourquoi et comment nous devons le répéter ? Voulons-nous en tirer une SV à distribution normale avec un MO nul et une variance égale à une constante ? Même si nous l'obtenons par une méthode inconnue, que devons-nous faire de ce "miracle" ?
Je ne peux accepter l'idée de résidus que sous cette forme.
S'il existe un modèle de prix VR, nous pouvons alors construire une série de résidus, c'est-à-dire des différences entre le prix réel et le prix modèle. Si cette série de résidus est stationnaire et normalement distribuée, alors le modèle peut être considéré comme adéquat.
Je tiens à souligner ici que cette adéquation n'est pas tout ce qui est nécessaire pour être heureux. La variance de cette série de résidus, même si elle est stationnaire, peut être si grande que le modèle sera non seulement non rentable, mais même non rentable. Cette variance peut donc être une mesure de l'adéquation du modèle. Autrement dit, pour être pleinement satisfait, la variance de la série de résidus doit être inférieure à une certaine valeur critique correspondant à la rentabilité nulle du modèle.
Qu'est-ce que tu fais, Sergei ? Pour quoi faire ? :-)
Quand ai-je eu de telles idées ? Eh bien, à moins que je sois inconscient.
Vous et moi avons depuis longtemps abandonné l'idée d'essayer d'adapter les prix de la BP à de belles séries de modèles de la théorie des probabilités - stationnaires, normalement distribués, etc. Pour être précis, je me suis concentré sur l'approche dynamique dès le début. Et après Pastukhov, je m'y suis enfin confirmé.
Je ne peux qu'accepter l'idée de la résidualisation sous cette forme.
S'il existe un certain modèle de prix BP, nous pouvons alors construire une série de résidus, c'est-à-dire des différences entre le prix réel et le prix modèle. Si cette série de résidus est stationnaire et normalement distribuée, alors le modèle peut être considéré comme adéquat.
Merci, mon ami !
Je me sens vraiment soulagé. Sinon, je me suis retrouvé dans une situation où la moitié intelligente du forum discute sérieusement d'une chose importante, alors que je ne comprends pas ce qui est clair pour tout le monde, et je ne vois même pas le sujet de la discussion.
Je suis sûr, que maintenant il est possible de fermer un thème pour l'absence d'utilité pratique de la question discutée.
:-)
Il serait intéressant de connaître l'opinion des participants au forum. La présence d'un modèle de tarification adéquat nous permettra de comprendre les mécanismes cachés de la dynamique des taux de change, ce qui signifie qu'il existe une probabilité non nulle d'exploitation rentable.
Neutron писал(а) >>
Supposons que nous ayons un TS arbitraire qui négocie selon l'algorithme le plus général.
Le bloc d'analyse :
1. détermine le point d'entrée sur le marché et la direction de la position à ouvrir ;
2. détermine le point de sortie, c'est-à-dire qu'il ferme la position ouverte.
Il est clair que lors de la définition d'un tel algorithme de négociation, nous décomposons le prix TP en parties isolées dans le temps où nous nous trouvons sur le marché. Appelons le paramètre d'optimalité TS - k le rapport entre le nombre de paiements de commissions DC et le nombre de transactions réalisées. Dans ce cas, il est évident que k=1 toujours et que la série de transactions contient toute série longue unidirectionnelle. Nous appellerons un TS "optimal" celui qui minimise le paramètre k.
Il s'avère qu'il n'est pas nécessaire de fermer et d'ouvrir des positions consécutives unidirectionnelles en perdant le spread à chaque étape. Des transactions unidirectionnelles consécutives peuvent être combinées en " ne sortant pas " du marché et en perdant un spread à chaque série de transactions " virtuelles " au lieu de chaque membre de la série, ce qui conduira à la minimisation du paramètre d'optimisation. Maintenant, k<=1.
Un tel TS, toutes conditions égales par ailleurs (lorsqu'une seule et même unité de contrôle analytique fonctionne pour différents TS), donnera le rendement maximal possible défini en points par transaction (en moyenne) et sera optimal au sens indiqué.
Maintenant, si vous faites appel à votre imagination "artistique", vous pouvez voir devant vos yeux une TS qui est toujours sur le marché. Ce qui est ce qu'il fallait prouver.
Et quoi, le paramètre "rapport entre le nombre de paiements de commissions DC et le nombre de transactions effectuées" est vraiment un bon paramètre ? Et nous recherchons la valeur minimale, si je comprends bien. Et qu'entend-on par commission ? Les sociétés de courtage pour le forex le déclarent pratiquement nul, certaines sociétés de courtage "écrasent" le spread. Ou est-ce juste une propagation ? Si l'on parle de spread, il semble qu'il soit toujours disponible (on dit qu'il existe des sociétés de courtage qui négocient sans spread). Ou est-ce qu'il s'agit du profit ? Mais dans ce cas, c'est aussi un paramètre très douteux.
à Yurixx, Neutron
Qu'est-ce que tu fais, Sergey ? Pour quoi faire ? :-)
Quand ai-je exprimé de telles idées ? A moins que je ne sois inconscient...
Merci, mec.
Je suis vraiment soulagé. Et puis je me suis retrouvé dans une situation où la moitié intelligente du forum discute d'une chose importante, et je n'arrive pas à comprendre ce qui est clair pour tout le monde, et je ne vois même pas le sujet de la discussion.
Je suis sûr que le sujet peut être fermé maintenant en raison du manque d'utilité pratique de la question discutée.
Vous êtes un boulanger (dans le bon sens du terme) :o) Chers collègues, il est possible d'obtenir une telle conversion, avec certaines limites, bien sûr. Et à quoi cela sert-il ? La réponse est très simple, cela permet d'appliquer la méthode du maximum de vraisemblance.