Qu'est-ce qui rend un graphique instable instable ou pourquoi le pétrole est du pétrole ? - page 32
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Мощьное заявление, и главное что все подсознательно хотят чтоб оно было правдой.
Je ne sais pas comment vous voyez les choses, mais il est évident que les processus sont stationnaires et que la valeur efficace est la même jusqu'au sixième chiffre. En général, il s'agit d'un processus stationnaire, et les méthodes statistiques le confirment avec une très bonne précision (et cela fonctionne à plus petite échelle). Par ailleurs, cela ne rend pas le processus prévisible en soi.
Merci, collègue. Je vais essayer de répéter vos calculs. Mais je voudrais changer le cours de ces discussions et passer de la théorie à la pratique. Je crois qu'il est possible de réaliser des opérations de change rentables. Lilliput avec sa règle l'a prouvé. La question que tout le monde se pose est la même : comment trouver et utiliser la régularité latente du marché. Il existe trois méthodes de base pour construire des systèmes de négociation
Le grand problème des points 2 et 3 est la sélection des données d'entrée de manière à décrire la situation du marché de manière unique et succincte. C'est là que les méthodes de réduction de la dimensionnalité sont nécessaires.
Quelqu'un s'est-il demandé comment fonctionne le système de Lilliputa ? Dans son interview, il a dit utiliser l'algorithme RIPPER pour trouver les règles d'entrée et de sortie. Quelqu'un connaît-il cet algorithme ?
(1) Я только хотел сказать, что приведенная мной методика проверки ряда на независимость приращений дает практически однозначный и теоретически на 99,99% обоснованный результат - ценовой ряд не является рядом с независимыми приращениями (даже если они мало или вообще не коррелируют). (2) А это, в свою очередь, говорит о том, что все модели работы с ценой, подразумевающие независимость соседних отсчетов - неадекватны.
(1) Oui, les incréments ne sont pas indépendants. Cela a déjà été calculé devant nous. Le modèle GARCH est une méthode célèbre et assez simple pour aborder ce problème. Des méthodes plus avancées sont possibles. Ou même simplement augmenter l'ordre du modèle GARCH, qui est déjà très sophistiqué.
(2) Tout modèle est inadéquat, cela découle de la définition du modèle. Seul le marché lui-même sera parfaitement adapté au marché. C'est-à-dire qu'il y a un choix constant entre l'augmentation de l'adéquation du modèle et l'augmentation de sa complexité, et même une petite augmentation de l'adéquation nécessite une sérieuse augmentation de la complexité. La question est donc de savoir dans quelle mesure le modèle est inadéquat. Un modèle simple est souvent préférable à un modèle sophistiqué. On peut considérer que les incréments sont indépendants et même normalement distribués et que le prix est une marche aléatoire. En réalité, ce n'est pas le cas, mais cela peut néanmoins être un bon modèle à suivre.
Je n'en doutais pas, la question est différente, qu'avez-vous calculé exactement, j'essaie de le comprendre (seulement pour moi).
Le fait est que les méthodes de vérification claires (pour moi) et éprouvées nécessitent plus de segments, il faut simplement un numéro. Les séries de paramètres obtenues par segments sont analysées pour vérifier leur correspondance avec une certaine distribution (selon la méthode ou sa variante) et ce n'est qu'ensuite que l'on peut appliquer les critères de tendance. Pour deux points, il est difficile de tirer de telles conclusions.
Bien sûr, si on veut, on peut. Voici un exemple simple : série EURUSD, M15, avec 200 000 échantillons dans l'historique. Je divise la série en deux parties de 100 000 et je trace les fréquences des premières différences (la deuxième image est un logarithme) :
Je pense que vous allez sourire, mais l'analyse visuelle pour l'estimation de la stationnarité s'applique également comme première information. Voyons comment les RMS des deux pièces se rapportent :
Comme l'a dit Shiryaev, la volatilité elle-même est volatile. La dispersion est en fait une façon de la mesurer. Oui, il a une valeur moyenne et dans les longues périodes de l'histoire, la moyenne de l'hôpital sera la même, mais cela ne signifie pas qu'elle est la même dans les périodes plus courtes. Il est statistiquement prouvé que la volatilité est basée sur des clusters et qu'elle est autorégressive. Les modèles ARCH/GARCH sont donc tout à fait adéquats (cela est prouvé dans "Fundamentals of Financial Mathematics" par Shiryaev).
Bien entendu, le modèle de stationnarité et d'invariance de la variance ne tient pas compte de ces propriétés des séries réelles.
Et d'un point de vue purement visuel, l'analyse de la vague montre qu'il existe des périodes de volatilité croissante (comme maintenant) qui ont tendance à se poursuivre. Il en va de même pour le MO : si nous comptons sur de gros morceaux de données, la température moyenne de l'hôpital sera de 0. Cela n'exclut toutefois pas les périodes de tendances internes. Par conséquent, la coïncidence de la Mo et de la variance sur les longues sections n'indique pas la stationnarité de la série. Si nous devons estimer la variation de la variance, elle doit être statistique, et non pas de deux points. Par exemple, si vous voulez avoir 200 échantillons, répartissez-les en séries de 1000 et vérifiez la distribution de la dispersion.
Для тех кто по прежнему в танке - М.О. случайного блуждания(цены) равно нулю.
Pour estimer la moyenne de ce processus (marche aléatoire) au moins dans le domaine temporel, il faudrait calculer s'il existe une limite à la moyenne arithmétique de tous les membres de la série depuis le début de l'histoire. Mais cette quantité n'a pas de limite, ni classique ni par probabilité (l.i.m.). De quelle limite peut-on parler, si le prix dans son mouvement peut s'écarter aussi loin et aussi longtemps qu'il le souhaite de la valeur du début de la trajectoire ?
On ne peut parler de M.O. qu'en faisant la moyenne des réalisations à un moment donné. Mais dans ce cas, comme l'a souligné Timbo, il est égal au prix précédent.
Чтобы оценить м.о. этого процесса (случайного блуждания) хотя бы во временно й области, пришлось бы вычислить, существует ли предел среднего арифметического всех членов ряда с начала истории. Но у этой величины предела не существует - ни классического, ни по вероятности (l.i.m.). О каком пределе можно говорить, если цена в своем блуждании может сколь угодно далеко и на достаточно долгое время отклоняться от значения в начале траектории?
Об м.о. можно говорить только при усреднении по реализациям в заданной точке. Но в этом случае, как и указывал timbo, оно равно предыдущей цене.
Oui, la variance va à l'infini. Si on considère cette formule : x(t) = x(t-1) + e(t), où e(t) ~ N(0,1), alors oui, М.О. est égal au prix précédent. C'est-à-dire que le prix hier était de 1,18, le bruit est nul, alors le prix aujourd'hui est x(t) = 1,18+0=1,18 - notre profit est nul, moins la commission. Mais je voulais dire М.О. pas au prochain relevé, mais au mouvement SB attendu dans le futur.Regardez l'image timbo c "cloche" - eh bien, combien de réalisations, ce qui équivaut à la MO ? Et l'échelle absolue n'est pas impliqué. Ie si nous négocions EUR / USD - je commerce sans aucun graphique et le prix actuel, je presse sur l'achat et la vente, et vous le commerce par TA, les puces clustering - à long terme, le résultat sera le même.
Да,дисперсия уходит в бесконечность.
Si vous parlez de l'or, peut-être.
Mais pas sur les paires de devises, encore une fois en insérant mon opinion.
A quoi cela ressemblerait-il sur une paire de devises inverse ? A zéro ? ;)
Regardez le processus d'un point de vue binoculaire.
Par le biais de cotations à terme et inversées (par exemple EURUSD et USDEUR)...
De nombreuses illusions disparaîtront.
Посмотри картинку timbo c "колоколом" - ну и,сколько там реализаций,чему равно М.О.?И абсолютная шкала здесь не причём.Тоесть если мы будем торговать евро/долл - я торгую вообще без графика и текущей цены,давлю на бай и селл,а ты торгуешь по ТА,кластеризуешь фибы - в долгосрочке результат будет одинаковым.
Если вы о золоте - может быть. Но не на валютных парах, опять вставляю свое мнение. Как это на обратной паре будет выглядеть? К нулю? ;)
Les paires de devises ne sont pas des actifs normaux, elles sont soumises à des règles différentes. Si vous regardez les barres mensuelles, vous pouvez dire que le processus est un retour à la moyenne - un retour à la moyenne. Mais d'un autre côté, si l'on considère que personne ne négocie sur des barres mensuelles et qu'aucun dépôt n'est assez long pour supporter des années de drawdowns, c'est-à-dire que personne ne peut même s'approcher de la notion non seulement d'infini, mais aussi de "long". Et à une échelle plus réduite, même les paires de devises se comportent comme un vagabondage aléatoire.