Qu'est-ce qui rend un graphique instable instable ou pourquoi le pétrole est du pétrole ? - page 26
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Cela fait un moment que je ne suis pas venu ici. Je suis tombé sur ce fil de discussion. C'est une discussion intéressante.
Première question aux participants : pourquoi la première différence de prix est-elle stationnaire ? Quelqu'un a-t-il calculé les moments d'un tel processus ?
La deuxième question, plus importante, est la suivante : pourquoi certaines personnes croient-elles que le processus stationnaire est prévisible ? Le bruit blanc est lui aussi stationnaire, mais imprévisible. Pour ceux qui ne croient pas, je peux le prouver scientifiquement. Ou vous pouvez aussi le faire de cette façon. Imaginez que le bruit blanc soit prévisible. Alors le bruit dans les récepteurs ne serait pas un problème. Avant de recevoir un signal, nous calibrons le récepteur pour le bruit externe et interne, puis au moment de la réception d'un signal, nous commençons à soustraire le bruit extrapolé du signal bruyant pour obtenir un signal clair. Allons-nous rédiger une demande de brevet ensemble ? :-)
J'ai écrit cet indicateur pour calculer l'ACF pour les différences de premier prix. Je joins le code. Je l'ai exécuté sur les prix horaires de l'EURUSD. Le résultat est déprimant : la corrélation entre la différence actuelle et les différences précédentes est inférieure à 0,01.
Первый вопрос участникам: почему первая разница цен стационарна? Кто нибудь рассчитывал моменты такого процесса?
La première différence de prix n'est pas stationnaire. Cependant, nous pouvons la considérer comme stationnaire dans le cadre d'un modèle simplifié. Beaucoup proposent de considérer la première différence de prix comme normalement distribuée, ce qui n'est pas tout à fait exact, mais peut être acceptable à nouveau dans le cadre du modèle adopté. Oui, des queues épaisses. Certains articles proposent de modéliser les augmentations de prix comme une distribution t avec des degrés de liberté de 4 ou 5. Ça ressemble à ça. Pour les connaisseurs particuliers, des distributions stables, mais déjà peu pratiques. Dans tous les cas, le premier et le troisième moment sont nuls, le deuxième et le quatrième quelque chose...
Deuxième question, plus importante : pourquoi certains ici pensent-ils qu'un processus stationnaire est prévisible ? Le bruit blanc est également stationnaire, mais imprévisible. Pour ceux qui ne le croient pas, je peux le prouver scientifiquement.
La question est de savoir ce que vous entendez par "prévisible". Dans le contexte du forum, je suppose que nous voulons faire des bénéfices. Si vous me montrez un processus négociable qui est un bruit blanc, je deviendrai riche très rapidement. La stratégie de négociation, je pense, est évidente - négocier des bords vers le centre.
Написал вот такой индикатор расчёта АКФ для первых разниц цен. Прилагаю код. Прогнал его по часовым ценам EURUSD. Результат удручающий: корреляция между текущей разницей и предыдущими разницами меньше 0.01.
Salutations ! C'est bon à voir.
Ça fait longtemps, certains des tests de stationnarité sont en cours.
Je ne sais pas qui, c'est la première fois que je viens ici depuis longtemps, mais c'est absolument vrai - la stationnarité ne rend pas le processus prévisible.
J'ai déjà trouvé comment gagner de l'argent avec un processus aléatoire. :о) Si je fixe les paramètres de la prévision pour que l'équilibre devienne un processus stationnaire (il sera de toute façon aléatoire), je peux gagner de l'argent (en connaissant les paramètres du processus initial). Si vous épargnez de l'argent pour un drawdown extrême et dès que vous obtenez le plus grand profit possible (le RMS du solde peut être déterminé), vous quittez simplement le marché et ne réapparaissez plus).
Heureux de vous rencontrer ici aussi. Je suis toujours en train d'essayer de créer un "réseau de pensée" proche du cerveau en utilisant des raccords et le temps. Mais jusqu'à présent, à part la simple reconnaissance des objets, rien ne fonctionne. De nombreuses personnes doutent que les réseaux à pointes présentent des avantages par rapport aux réseaux neuronaux classiques. Mais il s'agit là d'un sujet de discussion distinct.
Si vous me montrez le processus de négociation, qui est un bruit blanc, je deviendrai riche très rapidement. La stratégie de négociation, je pense, est évidente - négocier des bords vers le centre.
Первая разница случайного блуждания это белый шум. Если можете получить прибыль на белом шуме, то с таким же успехом можете получить такую же прибыль на случайно блуждающей цене, ЧТД
По поводу частоты дискретизации наблюдаемого вр.ряда(тайм-фрейм), то
выбор тайм-фрейма(временного окна) оч. сильно влияет на спектр временного ряда,
но выбор этого самого тайм-фрейма это вопрос ...вкуса! :))) Шаманста или искусства, если хотите! :)
Потому что проблема выбора тайм-фрейма не формализуема и опр. личными предпочтениями трейдера.
Но уменьшение масштаба, частотного диапазона усложняет статистич. картину, усложняет за счет
появления большего количества деталей.
Le choix de la période ne devrait pas affecter le spectre. Vous ne pouvez tout simplement pas analyser le spectre au-delà d'une certaine fréquence.
En dessous de cette fréquence, les spectres sont les mêmes. Avez-vous besoin de ces détails HF ? Si l'énergie de ce qui est jeté est assez importante ?
En conséquence, si l'on extrapole la MP d'une marche aléatoire sur un grand nombre de n échantillons, par exemple en utilisant une régression linéaire classique, alors, avec une forte probabilité, le résultat de l'extrapolation au-delà de n échantillons sera proche de la ligne droite n * (p - q)
à p=q, qui modélisera les incréments zéro-mo, cette ligne sera l'axe des abscisses (y=0)
bien sûr, si p<>q la situation est différente - la ligne aura un angle non nul par rapport à l'axe des abscisses
la figure représente justement un tel cas (p<>q) - "la marche asymétrique".
les lignes de délimitation n(p-q-e) et n(p-q+e) - dues à l'augmentation de la dispersion avec l'augmentation du nombre d'échantillons (n)
Le choix de la période ne devrait pas affecter le spectre. Vous ne pouvez tout simplement pas analyser le spectre au-delà d'une certaine fréquence.
À la page 16, j'ai donné les spectres pour M1 et H1 pour le même intervalle de temps - 480 heures. Les spectres sont fondamentalement différents. Le type de spectre correspond bien à la physique du processus. De nombreuses tendances sur M1 ont commencé et se sont terminées en 1 heure, ce qui correspond à des investisseurs ayant un horizon temporel différent. C'est probablement la principale raison de la non-stationnarité de la BP. Votre affirmation devrait être parfaitement valable pour les séries stationnaires décomposées de Fourier.
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En dessous de cette fréquence, les spectres sont les mêmes. Avez-vous besoin de ces détails HF ? Si l'énergie de ce qui est jeté est assez importante ?
Il existe des méthodes pour calculer la moyenne des SPM. Cela dit, si les pics existants diffèrent peu de la moyenne, il s'agit d'un plat. Dans les tendances, la puissance principale doit être concentrée dans les sommets.
La première différence de prix n'est pas stationnaire. Cependant, nous pouvons la considérer comme stationnaire dans le cadre d'un modèle simplifié.
Dans le modèle Box, l'un des paramètres est précisément l'ordre de la différence. Cette valeur est déterminée lors de l'identification du modèle et varie de 0 à n. Box indique que pour la plupart des modèles, ce paramètre n'est pas supérieur à deux. Mais des restrictions sont imposées sur les coefficients de différence. D'après Box, le coefficient du modèle lié à la prise des différences est déterminé par l'expérience plutôt que par la science et il n'est pas nécessaire d'atteindre la stationnarité de la différence résultante.