L'évaluation des probabilités est purement mathématique - page 13
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Malheureusement, j'ai Win7 -64 et je ne peux pas obtenir le matcad dessus. La version 15 est sortie mais elle ne fonctionne pas pour moi ((
http://rutracker.org/forum/viewtopic.php?t=3030331
Disons qu'Oracle VirtualBox vous permettra de mettre une version antérieure de Windows sur une machine fonctionnelle, et vous pouvez déjà y mettre un matcad. Il est facile à mettre en place et à utiliser. Je recommande d'utiliser le mode transparent - après avoir démarré la machine virtuelle, appuyez sur la touche hôte (normalement la touche de contrôle droite) ainsi que sur " L ", pratique.
Indiquez d'où provient cette formule,
intervalle [-2/sqrt(n) ; 2/sqrt(n)]
Je suis juste curieux, je pense que j'ai calculé différemment, si besoin je peux creuser et le trouver.
Je ne me souviens pas, il faut chercher. Je l'ai vu dans un article.
2. Il s'agit d'une hypothèse très réaliste selon laquelle si nous prenons un segment de l'histoire décalé d'une barre à gauche (ou à droite) de ce que nous avons pris en 1, la distribution de probabilité ne changera que très peu.
Pour les barres, cela dépend du nombre de ticks touchés. Je ne comprends pas bien comment on fait la moyenne, etc., mais il peut y avoir des erreurs liées au fait que les barres m15 ont des variations intraday stables de la volatilité (et par conséquent des incréments). Nous devrions effectuer une analyse plus détaillée. Peut-être que ce n'est pas si simple.
Voici, par exemple, une étude similaire : nous mesurons la longueur incrémentale moyenne modulo m15 et h1 par exemple. Pour SB, selon la loi d'Einstein, la longueur moyenne du corps h1 sera 2 fois plus grande. En réalité, il existe également des écarts importants pour différentes périodes. Mais là encore, nous devons analyser les incréments qui ne présentent pas de différence systématique en termes de volatilité - par exemple, faire une moyenne pour chaque heure séparément, ou prendre le cadre temporel du jour et plus.
Mais j'argumenterais sur la différenciation : chaque opération de différenciation annule un ordre de dépendance, si elle est représentée de manière polynomiale.
Une profonde méprise. Mes soupçons sur votre indicateur étaient intuitifs et faux. L'indicateur est très probablement correct, mais son utilisation est méthodologiquement incorrecte.
Que montre votre indicateur (ACF BP) ? Qu'il y a des dépendances dans BP. Désolé, mais c'est une platitude. Personne ne nie la présence de tendances et on peut donc les observer sans avoir recours aux mathématiques. De plus, il n'est pas correct d'étudier les composantes régulières de la PB par des méthodes de statistiques mathématiques. Votre post m'a une fois de plus convaincu de la nécessité de s'en tenir aux progiciels - cela évitera les erreurs méthodologiques. Dans notre cas, nous devons exclure les composantes régulières - la tendance et la composante cyclique, si nous voulons voir dans BP ce qui n'est pas visible à l'œil nu des mathématiques.
Que voulons-nous voir ? Nous voulons voir les paramètres d'un modèle, grâce auquel nous pourrions non seulement analyser les données historiques, mais aussi prédire l'avenir. C'est pour cela que l'ACF des différences, la différence dans les différences, etc. sont construits. Par exemple, lors de l'identification du modèle ARPSS, nous obtenons initialement deux réponses possibles : le modèle peut être identifié et le modèle ne peut pas être identifié. Convenez que ce résultat mérite déjà que l'on prenne des différences, et vos arguments concernant la perte d'information sont sans fondement, puisque nous excluons un fait établi (t rand) de la considération, et essayons d'obtenir une information qui n'est pas du tout visible au départ.
Cela ne peut se faire qu'en analysant les ticks, les barres ne suffisent pas. Mais ce n'est que mon opinion...
Ce n'est pas la première fois que je vois votre opinion sur les tiques. À mon avis, les statistiques sur les ticks n'ont rien à voir avec les statistiques sur les délais, et chaque délai a ses propres statistiques, et l'un n'est pas déductible de l'autre. Elle est déductible au niveau des indicateurs analytiques, et non des statistiques.
Pour le prouver, je propose deux photos. EURUSD30 a 7200 barres sur l'un d'entre eux. De l'autre, EURUSD60 est de 3600 barres. Nous avons des décompositions de Fourier différentes !
J'ai délibérément pris des délais rapprochés.
Une profonde méprise. Mes soupçons sur votre indicateur étaient intuitifs et faux. L'indicateur est très probablement correct, mais son utilisation est méthodologiquement incorrecte.
Que montre votre indicateur (ACF BP) ? Qu'il y a des dépendances dans BP. Désolé, mais c'est une platitude. Personne ne nie la présence de tendances et on peut donc les observer sans avoir recours aux mathématiques. De plus, il n'est pas correct d'étudier les composantes régulières de la PB par des méthodes de statistiques mathématiques. Votre post m'a une fois de plus convaincu de la nécessité de s'en tenir aux progiciels - cela évitera les erreurs méthodologiques. Dans notre cas, nous devons exclure les composantes régulières - la tendance et la composante cyclique, si nous voulons voir dans BP ce qui n'est pas visible à l'œil nu des mathématiques.
Que voulons-nous voir ? Nous voulons voir les paramètres d'un modèle, grâce auquel nous pourrions non seulement analyser les données historiques, mais aussi prédire l'avenir. C'est pour cela que l'ACF des différences, la différence dans les différences, etc. sont construits. Par exemple, lors de l'identification du modèle ARPSS, nous obtenons initialement deux réponses possibles : le modèle peut être identifié et le modèle ne peut pas être identifié. Convenez que ce résultat vaut déjà la peine de prendre des différences, et vos arguments concernant la perte d'information sont sans fondement, puisque nous excluons un fait établi (t rand) et essayons d'obtenir une information qui n'est pas du tout visible au départ.
Quant à l'hypothèse du caractère aléatoire ou non de la BP - je préfère personnellement le modèle brownien géométrique avec dérive, où la valeur d'une moyenne mobile assez large (par exemple 200 périodes) est utilisée comme dérive.
Si vous examinez ensuite les différences par rapport à cette moyenne, vous pouvez obtenir des résultats curieux sur la distribution...
;)
Je vais mettre mon propre centime. Je ne vais pas donner une preuve générale, je vais démontrer une expérience simple. Nous prenons un point arbitraire dans le temps et calculons la distribution des incréments, par exemple, pendant 10 minutes (nous sommes sur M1). Elle n'est pas exactement symétrique, c'est l'effet d'une tendance globale pour la période analysée.
Dans le coin supérieur gauche, les intégrales pour les moitiés positives et négatives de la distribution sont données, elles sont de 0,503 et 0,497.
Maintenant, nous compliquons la condition et prenons des incréments seulement si le prix a évolué négativement dans les 10 min précédentes et pas moins de 5 points. Il s'avère que cette condition déforme considérablement la distribution. Je ne montrerai pas d'images ; les intégrales deviennent 0,5135 et 0,4865. En d'autres termes, la probabilité d'un mouvement positif est devenue plus élevée.
Si nous mettons non pas -5 mais +5, nous obtenons 0.4439 et 0.5561, maintenant la probabilité d'un mouvement négatif a augmenté (beaucoup plus significatif).
En d'autres termes, nous pouvons clairement voir l'effet appelé réversion du marché.
Hélas, un simple calcul montre que même un écart d'un point ancien annule complètement cet effet, c'est-à-dire qu'il est inutilisable pour réaliser des bénéfices.
Si vous acceptez que le mouvement actuel des prix soit dérivé des nouvelles macroéconomiques ou des tendances spéculatives, alors je vous suggère de recalculer simplement (1,2,3, ....) le nombre de facteurs et de complexités (terriblement complexes) sous forme de superposition constante d'une nouvelle sur une autre, d'échos d'un marché à un autre et d'autres événements idiotement innombrables qui affectent la position actuelle des prix. Si vous êtes heureux de "conserver" les statistiques et de les utiliser (littéralement) comme base pour prouver les tendances à long terme du marché ? Alors tout est une approche standard de statisticien, qui est un vœu pieux.
Comment peut-on examiner l'énorme quantité de facteurs superposés, qui sont censés diriger le marché, et ensuite baser un plan à long terme sur ce site ........... ? COMMENT ? De quelles preuves parlez-vous ?
Je l'ai déjà écrit ici, mais je vais le répéter à l'adresse .........
Les fantômes que nous créons :
Que l'armée des "élioteurs" me pardonne, mais l'adhésion à la technique de l'identification des vagues, du rebond sur les niveaux et de l'attente de principe du passage des niveaux psychologiques avec .0000 (zéros) après la virgule, n'est rien d'autre que le culte de masse d'une idée odieuse. Mais au détriment de la massivité de ce culte, techniquement ce modèle a sa place. Et c'est génial. Mais en quoi est-ce différent de la lecture du marc de café ? Et comment un indicateur à la traîne et confiant, ou la peinture rupestre sur les traces historiques des cotations, peuvent-ils aider dans ce cas ?
J'évalue tout ce qui se passe comme un mouvement de prix primitif à la hausse et à la baisse. Et cela me suffit, d'autant plus que c'est un phénomène absolument reproductible. Le calcul de la probabilité des résultats (lien vers le topicstarter) avec les mêmes conditions de départ tendra régulièrement vers la valeur de 50/50 pendant une période. Et cette tendance est aussi absolument systématique.
Les événements (mouvements de prix) du passé ne sont rien de plus que des données statistiques ayant une représentation visuelle, je ne suis pas enclin à considérer les moyennes mobiles historiques liées aux changements de prix du présent. Ne serait-ce que parce qu'extraire de précieuses régularités de ces pratiques s'apparente à de l'auto-illusion.
Le nombre incalculable de facteurs superposés qui poussent quelque chose dans ce monde le stabilise et le simplifie en une abomination. Le nombre incalculable d'électrons et de protons dans votre corps n'empêche pas ce dernier d'être stable. Si, par malheur, il y a plus d'électrons que de protons, votre corps cesse d'exister.
Un exemple plus compliqué. La lumière du Soleil nous parvient en ligne droite uniquement parce qu'elle subit un nombre incalculable d'interactions (poussées) à chacune de ses étapes. S'il n'y avait pas d'interaction unique, la lumière du Soleil se déverserait sur nous de partout.
Le nombre incalculable d'interactions sans exception indique un effet zéro cumulatif, qui réduit la construction des plans à un primitif - votre corps, quoi qu'il en soit, ne se désintègre pas soudainement, et la lumière du Soleil autour de Mars ne fait pas un tour avant de nous atteindre sur Terre.
Hélas, le lyrique "nombre incalculable de facteurs" ne s'applique pas à l'évolution des prix. Le mouvement primitif du prix à la hausse et à la baisse est dû à un très petit nombre de facteurs, sinon le prix se déplacerait en ligne droite jusqu'au niveau spéculatif avec le potentiel minimum ou le prendrait instantanément. Il y a relativement peu de changements de prix au cours de la journée en raison des transactions. Les mouvements de prix sont dus à un petit nombre de facteurs. Ce qui rend la situation difficile pour tout le monde. Vous voyez ? Si les métiers étaient innombrables, nous pourrions négliger leur effet nul et ne jamais y penser, comme nous ne pensons pas à la charge électrique de notre corps ou à la façon dont le soleil brille. Mais comme il n'y a pas beaucoup de transactions, le prix monte et descend en fonction de la différence de sentiment des négociants, qui est comparable à la taille du sentiment lui-même. Il n'est pas difficile de construire un modèle avec le sentiment qui va générer un prix qui tend régulièrement vers une valeur 50/50 dans une période, mais en connaissant le sentiment, vous pouvez faire des plans pour l'avenir.
En un mot, un modèle de sentiment aussi simple peut expliquer :
1) pourquoi le prix monte et descend ;
2) pourquoi le prix tend vers 50/50 ;
3) comment, en connaissant le sentiment, vous pouvez faire des bénéfices.
Je doute que vous ayez construit un modèle avec des "facteurs innombrables" ou quelque chose comme ça. Il est plus probable que vous ayez fait confiance à votre intuition. Mais imaginez qu'il existe des modèles qui expliquent le comportement des prix. Et par exemple, pour soutenir que dans le modèle ci-dessus, le prix est absolument aléatoire, il faudrait montrer que la différence de sentiment est absolument aléatoire, que le désir d'achat dominant d'hier n'a aucun effet sur celui d'aujourd'hui. Pour ce faire, avec un peu de travail et en synchronisant le modèle avec le marché réel, vous obtiendrez une réponse de confirmation - le sentiment est absolument aléatoire. Ou vous ne le ferez pas.
Ce n'est pas aussi simple qu'il y paraît. Les Elioters ou moyennes mobiles ne sont qu'un complément au prix. Il est facile de les accuser de s'illusionner alors qu'ils jonglent avec les conséquences. Essayez de vous attaquer à la cause, de regarder sous le prix, pour ainsi dire.
Pensez-vous que les tendances et les éléments cycliques que vous avez identifiés ont le droit d'être considérés comme tels à l'avenir ?
Dans un marché stationnaire, oui. Dans une section stationnaire d'un marché non stationnaire, oui.