Distribution des augmentations de prix - page 4
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Merci pour les liens ! C'est assez intéressant.
Il semble que les créateurs de ces modèles GARCH soient très proches de la solution.
Les personnes qui utilisent les modèles GARCH obtiennent-elles de mauvais résultats ? Et où peut-on lire ces résultats commerciaux ? Je peux supposer que leur situation est mauvaise - ils ne savent pas exactement pour quelle paire de devises une distribution t doit être utilisée, car bien que pour toutes les paires de devises une distribution t2 doive être utilisée, chaque paire a son propre coefficient d'échelle, différent de 1. Cela ajoute de la complexité aux calculs.
Sincèrement,
Alexander_K
Vous êtes les bienvenus. Je peux fournir de nombreux tableaux de ce type - pour toute paire de devises dont les cotations sont fournies par un courtier.
J'interprète les incréments de zéro sur un plan banal - comme si un bureau de change avait augmenté le prix d'achat et laissé le prix de vente au même niveau que la veille.
Vous n'avez pas besoin de beaucoup de tableaux, c'est la méthodologie d'analyse qui compte.
Après avoir lu la wikipedia"Student's distribution", je n'ai pas remarqué un seul exemple où l'histogramme des fréquences avait un creux vers zéro au milieu. Je note que vous ne parliez pas du tout d'une distribution conjointe de deux variables aléatoires. Dans le premier post, vous avez parlé de l'analyse de deux séries différentes, Bid et Ask.
Si vous ne laissez que des données significatives sur les changements du taux d'Ask, qui ne sont pas nuls, il y aura un creux au milieu de l'histogramme de fréquence. La largeur de l'écart pour vos données est de deux points à cinq chiffres, alors que dans le DC à quatre chiffres, il y aura vingt points à cinq chiffres. Cela a-t-il un effet sur le fait que c'est la distribution t de Student avec 2 degrés de liberté qui sera la plus appropriée ? C'est une déduction qui n'a pas de sens, cela signifie qu'il n'y a pas de variance dans les incréments... Je ne tirerais pas une conclusion aussi grave sur la base d'ajouts "banals" à l'histogramme des fréquences. Comment justifiez-vous votre conclusion sur le type de distribution ?
Vous n'avez pas besoin de beaucoup de tableaux, ce qui est important c'est la méthodologie d'analyse.
Après avoir lu la wikipedia "Student's distribution", je n'ai pas remarqué d'exemples où l'histogramme des fréquences avait un creux vers zéro au milieu. Notez que vous ne parliez pas du tout d'une distribution conjointe de deux variables aléatoires. Dans le premier post, vous avez parlé de l'analyse de deux séries différentes, Bid et Ask.
Si nous ne laissons que les données significatives sur les changements du taux d'Ask, qui n'est jamais nul, nous aurons un creux au milieu de l'histogramme de fréquence. La largeur de l'écart pour vos données est de deux points à cinq chiffres, alors que dans le DC à quatre chiffres, il y aura vingt points à cinq chiffres. Cela a-t-il un effet sur le fait que c'est la distribution t de Student avec 2 degrés de liberté qui sera la plus appropriée ? C'est une déduction qui n'a pas de sens, cela signifie qu'il n'y a pas de variance dans les incréments... Je ne tirerais pas une conclusion aussi grave sur la base d'ajouts "banals" à l'histogramme des fréquences. Comment justifiez-vous votre conclusion sur le type de distribution ?
Oui, c'est une question à laquelle il faut sûrement répondre - je suis donc de retour pour un moment :)
1. Je ne vois pas de creux dans l'histogramme de l'incrément Ask - regardez les "poches" de valeurs à gauche de l'histogramme. Tout est très beau et rigoureux. La valeur maximale se trouve à zéro, puis par ordre décroissant. Il en sera de même pour Bid. Si vous utilisez une combinaison quelconque de Ask et Bid, l'histogramme perdra sa forme.
2. Le plus important. Voici les formules :
Fonction de distribution : F(x) = (1+(x/sqrt(s^2+x^2))/2
Densité de probabilité : P(x) = 1/sqrt((s^2+x^2)^3)
Fonction quantile : Q(p) = 2*s*(p-1/2)*sqrt(2/a), où a=4*p*(1-p)
Les notations suivantes s'appliquent :
X - augmentation du prix
S - facteur d'échelle (non égal à l'écart-type en général)
Vérifiez vous-même pour la paire EURUSD, pour laquelle s=1.647.
3. Ces formules sont un cas particulier de la distribution t non-standardisée et peuvent être trouvées dans la littérature sur la distribution de Student avec 2 degrés de liberté.
4. J'ai obtenu de nombreuses distributions différentes à l'aide de générateurs de nombres aléatoires, mais celle-ci est celle qui décrit le plus fidèlement les incréments de prix. Encore une fois, c'est le même pour toutes les paires de devises, juste un coefficient s différent pour chaque paire de devises.
5. Et maintenant, je veux savoir ce que je vais en faire. Ils ont conseillé d'étudier le modèle GARCH, ce que je ferai dans un avenir proche.
Sincèrement,
Alexander_K
Merci pour les liens ! C'est assez intéressant.
Il semble que les créateurs de ces modèles GARCH soient très proches de la solution.
Les personnes qui utilisent les modèles GARCH obtiennent-elles de mauvais résultats ? Et où peut-on lire ces résultats commerciaux ? Je peux supposer que leur situation est mauvaise - ils ne savent pas exactement pour quelle paire de devises une distribution t doit être utilisée, car bien que pour toutes les paires de devises une distribution t2 doive être utilisée, chaque paire a son propre coefficient d'échelle, différent de 1. Cela ajoute de la complexité aux calculs.
Sincèrement,
Alexander_K
Eh bien, en général, ce modèle est étudié même dans les universités, il est assez courant et il n'y a rien de mal à cela. Je me place du point de vue d'un commerçant individuel. Il est probable que certaines organisations disposant d'une grande expérience et d'une base en tirent profit, au moins elles peuvent estimer les risques pour les portefeuilles, etc. Mais en termes de spéculation sur le marché des changes, je n'ai pas vu d'exemples d'utilisation efficace, encore une fois, comme vous l'avez noté, peut-être en raison de la complexité de l'analyse statistique et des modèles eux-mêmes. C'est-à-dire qu'il n'y a pas d'exemples, peut-être que quelqu'un en a et vous enverra des liens. SanSanych a suggéré quelque chose, je vais devoir y réfléchir.
Eh bien, en général, ce modèle est même enseigné dans les universités, il est en quelque sorte universellement accepté et il n'y a rien de mal à cela. Je me place du point de vue d'un commerçant individuel. Il est probable que certaines organisations disposant d'une grande expérience et d'une bonne base en tirent profit, au moins elles peuvent évaluer les risques pour les portefeuilles, etc. Mais en termes de spéculation sur le marché des changes, je n'ai pas rencontré d'exemples d'utilisation efficace, et encore une fois, comme vous l'avez noté, peut-être en raison des difficultés de l'analyse statistique et des modèles eux-mêmes.
Bonne journée Maxim !
J'ai encore une vieille éducation soviétique, quand cela n'existait pas. Ma fille m'a simplement demandé d'analyser ces incréments, alors je l'ai fait.
Pour l'instant, je n'ai tout simplement aucune idée de la manière d'appliquer ces belles formules et ces graphiques dans la pratique. Maintenant je vais étudier le GARCH - s'il existe une théorie vraiment solide prouvée par des résultats pratiques, j'allouerai de l'argent à ma fille pour ce jeu :))))
Regards,
Alexander_K
Bonjour, Maxim !
J'ai encore l'ancienne éducation soviétique, quand cela n'existait pas. Ma fille m'a simplement demandé d'analyser ces incréments, alors je l'ai fait.
Pour l'instant, je n'ai tout simplement aucune idée de la manière d'appliquer ces belles formules et ces graphiques dans la pratique. Maintenant je vais étudier le GARCH - s'il y a une théorie vraiment solide prouvée par des résultats pratiques, j'allouerai de l'argent pour ma fille pour ce jeu :))))
Regards,
Alexander_K
Voici d'autres notes d'un trader pratiquant http://www.quantalgos.ru/?s=garch qui maîtrise sérieusement l'appareil et les modèles mathématiques.
Il a un blog intéressant en général. Je ne sais pas moi-même et je n'ai pas maîtrisé beaucoup de choses.
Oui, cette question doit sûrement trouver une réponse - alors revenez un peu :)
1. Je ne vois pas de creux dans l'histogramme de l'incrément Ask - regardez à gauche de l'histogramme pour des "poches" de valeurs. Tout est très beau et rigoureux. La valeur maximale se trouve à zéro, puis par ordre décroissant. Il en sera de même pour Bid. Mais si vous utilisez une combinaison quelconque de Ask et Bid, l'histogramme perdra sa forme.
Je ne vous ai pas seulement demandé de commenter la deuxième photo sur https://www.mql5.com/ru/forum/218475/page2#comment_5989670. Il montre que la fréquence des augmentations de prix dans la série Bid était beaucoup plus faible que dans la série Ask. C'est la réalité. Vous, par contre, en insérant les valeurs illégales des incréments de prix à zéro dans les cas où la modification se trouvait dans l'autre ligne, le nombre total d'incréments de prix pour les deux lignes différentes est toujours le même. C'est un signe de falsification des données. L'objet d'analyse est substitué, les événements qui ont eu lieu dans l'autre série sont insérés dans la série d'incréments Ask.
L'analyse par votre méthodologie des séries Ask n'est pas possible s'il n'y a pas de séries Bid. Elle n'a pas de sens en tant que technique d'analyse des rangs, elle nécessite deux rangs à la fois.
Super.
En termes simples, une certaine valeur d'incrément de prix correspond à une certaine valeur (voir la formule de densité de probabilité dans mes posts ci-dessus) de la probabilité d'occurrence d'un tel incrément (ce qu'on appelle le poids), sachant que la distribution de l'incrément est une distribution t2 avec le coefficient s. Ainsi,pour le prix réel Bid ou Ask, pour une certaine taille d'échantillon, nous pouvons obtenir une estimation raisonnable de l'espérance mathématique Bid ou Ask comme valeur moyenne pondérée et une estimation raisonnable de la dispersion comme valeur moyenne pondérée di
De plus, en traitant cette taille d'échantillon comme une série dynamique de type FIFO et en faisant la moyenne de la variance pondérée, nous obtenons pour notre moyenne mobile de l'espérance mathématique une certaine variance moyenne conditionnelle.
Si elle dépasse les limites de cette variance conditionnelle, une transaction peut être exécutée.
Mais ce raisonnement présente encore quelques faiblesses - l'incertitude du volume d'échantillon nécessaire (en fait, le choix de la période) et l'incertitude du volume de données historiques en tick (le calcul de la moyenne devrait être effectué pour 1000000 données historiques en tick ou plus ?)
Je vais continuer à lire. Si quelqu'un a des idées - écrivez-les.
Il y a une raison pour laquelle je vous ai demandé de commenter le deuxième chiffre de https://www.mql5.com/ru/forum/218475/page2#comment_5989670. Il montre que la fréquence des augmentations de prix dans la série Bid était beaucoup plus faible que dans la série Ask. C'est la réalité. Vous, par contre, en insérant les valeurs illégales des incréments de prix à zéro dans les cas où la modification se trouvait dans l'autre ligne, le nombre total d'incréments de prix pour les deux lignes différentes est toujours le même. C'est un signe de falsification des données. L'objet d'analyse est substitué, les événements qui ont eu lieu dans l'autre série sont insérés dans la série d'incréments Ask.
L'analyse par votre méthodologie des séries Ask n'est pas possible s'il n'y a pas de séries Bid. Elle n'a pas de sens en tant que méthodologie d'analyse des rangs, elle nécessite deux rangs à la fois.
Une fois de plus, j'ai recueilli des données auprès d'un courtier choisi au hasard (je ne vais même pas dire lequel, pour ne pas faire de publicité) à partir d'un compte NDD de démonstration.
Peut-être que le serveur de démonstration donne une partie des mauvaises données ou vice versa - je ne discuterai pas. Mais malgré tout, d'un point de vue pratique, je ne peux pas exiger plus de précision d'un courtier (c'est probablement une voie futile), et j'ai travaillé avec ce que j'avais.
Super.
En termes simples, une valeur particulière de l'augmentation du prix correspond à une valeur particulière (voir la formule de densité de probabilité dans mes posts ci-dessus) de la probabilité que cette augmentation se produise (ce qu'on appelle le poids), ...
Si quelqu'un a des idées - écrivez-les.
Je suppose que prendre des incréments nus et travailler avec eux n'est pas très efficace. Les dégradés doivent être liés à un certain contexte (filtre, événements, conditions). Il serait plus correct de différencier (diviser) la série temporelle en composantes et de les traiter séparément. Ces caractéristiques peuvent être :