Paramètres du marché flottant - page 4
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Voilà, notre tout)))) s'intéresse depuis longtemps à de telles images, mais je n'en ai pas construit moi-même, et le dégradé de couleurs est super))), si ce n'est pas un secret, à partir de quoi et comment ?
Voilà, notre tout)))) s'intéresse depuis longtemps à de telles images, mais je ne les ai pas construites moi-même, et le dégradé de couleurs est super))), si ce n'est pas un secret, de quoi et comment ?
Sur la toute première image, j'ai défini les ondelettes. Sur les échantillons X, sur Y, à gauche - fréquence, à droite - période.
... si ce n'est pas un secret, de quoi et comment ?
Nous le pouvons.
Nous rechercherons le coefficient de corrélation par paire entre les échantillons voisins de la série chronologique. Pour le cadre temporel sélectionné, nous avons un coefficient dans la fourchette de -1 à +1. La valeur du coefficient inférieure à zéro indique la présence d'une antipersistance entre les échantillons, supérieure à zéro - persistance dans ce TF, proche de zéro - dégagez ! À son tour, la persistance sert d'indicateur de la tendance/de l'effondrement du symbole sur le TF sélectionné. La dernière propriété de la BP permet d'utiliser des indicateurs adéquats de l'AT.
Le coefficient de corrélation est dans une fenêtre de n - échantillons. Dans ce cas, nous avons utilisé les Minutes pour 2010 et en les éclaircissant nous avons construit la TF artificielle de 1 min à 100 min. n a été pris comme maximum (combien d'échantillons dans une année). Pour chaque TF, nous avons trouvé le coefficient de corrélation et tracé la dépendance de cette valeur par rapport au TF. Je voulais dire exactement cette dépendance dans la citation ci-dessus.
La figure montre la dépendance trouvée du coefficient de corrélation de la paire pour différents instruments à différents TF. Vous pouvez voir que presque partout le coefficient est négatif, ce qui indique que le prix a tendance à revenir à sa valeur initiale après la perturbation. Cette propriété est plus ou moins caractéristique de tous les symboles et se voit le plus clairement aux petites TF (voir fig.). J'ai utilisé les données d'Alpari de 2010.
La question est de savoir ce qui est considéré comme "proche de zéro". Pour l'estimation, vous pouvez multiplier le coefficient de corrélation au TF sélectionné par la volatilité de l'instrument en points à ce TF et comparer la valeur obtenue avec la commission de la société de courtage (également en points). S'il s'avère être plus important que le spread, vous ne réussirez de toute façon pas, car le marché n'est pas un système ergodique et dès que vous ouvrirez une position, tout changera pour le pire (seulement pour vous).
Qu'est-ce qui est faux dans votre raisonnement ?
La corrélation est une chose très sournoise. S'il y a une composante déterministe dans vos cotations, vous devez être très prudent avec les résultats de la corrélation, car la composante déterministe "bouche" la composante de bruit, et nous ne pouvons pas juger des caractéristiques statistiques de la cotation.
Permettez-moi de vous donner un exemple que j'ai mentionné à plusieurs reprises en d'autres occasions.
Examinons la composante déterministe à l'aide du filtre HP.
Ci-dessous, la composante "cyclique" est un nom malheureux je pense, je préfère "un million de Pinocchios dans un champ de merveilles", mais le sérum est là.
Regardons de plus près.
On constate que cette composante "cyclique" oscille assez régulièrement autour d'une courbe lissée, qui a une forme analytique, c'est-à-dire déterministe.
Calculons combien de fois le haut et le bas de cette courbe HP
Négatif plus souvent que positif. Mais la tendance est à la baisse et pourrait être le résultat de ce qui suit
Si nous commençons l'analyse avec une tendance à la baisse, nous obtenons des valeurs négatives légères, mais croissantes.
Si nous prenons la hausse de la livre sterling :
nous obtenons une image différente :
Ce qui confirme mon point de vue selon lequel un nombre plus élevé de déviations négatives ou positives indique une tendance dans le graphique.
Outre le fait que l'ACF tend vers la fonction delta, comment identifier le bruit ?
Avec les fonctions ACF et delta, vous pouvez tout prouver.
C'est exactement ce que je veux dire.
Je n'arrive pas à comprendre la phase.
Ne devrait-il pas passer de -90 à 90 degrés ? Pourquoi seulement jusqu'à -54 ?