Distribution des augmentations de prix - page 7
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Je pense que dans le cas d'un processus non-markovien, vous devez trader contre la tendance, mais pour un processus markovien, vous devez trader le long de la tendance.
C'est bizarre. Je pensais que c'était l'inverse. La tendance est l'effet mémoire du processus (la dépendance entre les observations). Alors que le processus de Markov est un processus non-mémoire. Par conséquent, il est nécessaire de négocier avec un processus non-markovien le long de la tendance, et contre la tendance - avec un processus markovien.
Ce n'est que dans la pratique que la nature des citations est susceptible de changer dans les deux sens.
C'est bizarre. Je pensais que c'était l'inverse. Une tendance est l'effet de la mémoire du processus (la dépendance entre les observations). Et un processus markovien est un processus sans mémoire. En conséquence, nous devrions négocier avec un processus non-markovien le long de la tendance, et contre la tendance - avec un processus markovien.
Contre-exemples pour ceux qui aiment "penser" :
Si l'on suit le modèle AR(1) - la tendance et la contre-tendance peuvent fonctionner ; le processus résultant est markovien. Si nous ajoutons une intégration d'ordre fractionnaire, le processus devient non-markovien, mais le commerce de tendance et de contre-tendance fonctionnera.
Le modèle AR(1) n'a pas beaucoup de paramètres pour savoir lesquels déterminent si le trading de tendance fonctionne ou non, à moins que la question soit de savoir si le processus est markovien ou non.
Chers commerçants !
J'ai lu à loisir de nombreux fils de discussion dans ce forum - beaucoup d'entre eux traitent du problème de la détermination du type de distribution des retours d'une variable aléatoire (les soi-disant incréments de prix). Je me suis rendu compte par moi-même que ce problème n'a pas été résolu et en avoir :) :) :), une éducation et des compétences appropriées, j'ai décidé de prendre part à la résolution de ce problème.
Donc, la définition de la tâche :
Déterminer à partir des données tick d'une certaine paire de devises une distribution de probabilité des incréments de prix successifs Bid et Ask (c'est-à-dire analyser un ensemble de données constitué de la différence entre les prix Ask actuel et précédent et le même ensemble pour le prix Bid). Les formules de la fonction de densité de probabilité, de la fonction de distribution et de la fonction quantile d'une distribution donnée doivent être présentées sous forme analytique.
La tâche s'est avérée difficile. Permettez-moi de dire que cette distribution n'est pas l'une de celles dont on parle beaucoup - ni normale, ni logistique, ni de Laplace, ni de Cauchy, etc.
Avant de vous parler de cette distribution (plus précisément, il s'agit d'une famille de distributions, car les différentes paires de devises ont des valeurs différentes du coefficient d'échelle, qui, en général, ne coïncide pas avec l'écart-type), veuillez me répondre à quelques questions : qu'apporte exactement la connaissance de cette distribution ? Comment cela aide-t-il dans le trading du Forex ?
Sincèrement,
Passant par hasard et intéressé par le marché du Forex
Alexander_K :) :)
1) Cela ne sert à rien.
2) N'aide en rien.
Bien sûr, c'est la question la plus importante.
Je pense que dans le cas d'un processus non-markovien, nous devons trader contre la tendance, alors que dans le cas d'un processus markovien, nous devons trader avec la tendance.
La semaine prochaine, j'étudierai la distribution de probabilité de l'heure d'arrivée des ticks - voyons ce qu'elle donne pour différentes paires.
Si elle est non exponentielle - alors les processus ne sont pas markoviens et vice versa.
Je publierai les résultats sur le forum.
Pardonne-moi, Alexander_K, mais c'est, pour le moins, une absurdité.
Forum sur le trading, les systèmes de trading automatisé et les tests de stratégies de trading
Le marché est un système dynamique contrôlé.
Oleg avtomat, 2013.06.12 17:35
À proprement parler, le bruitdevrait être"rouge".
C'est le bruit intrinsèque de tout système dynamique "correct".
Mettez l'amplificateur au volume maximum sans musique à l'entrée et vous entendrez SHHHHHHHH)).
À proprement parler, le bruit n'a pas à être, mais peut être n'importe quoi, y compris "rouge" et "rose" et "blanc"... et "gris-brun-framboise" - n'importe quoi.
Il en va de même pour les incréments.
Les modèles GARCH avec le logarithme des incréments en entrée se composent de trois parties : un modèle de tendance, un modèle de volatilité etun modèle de distribution des incréments. Il existe une énorme littérature sur ces distributions, leur influence sur les algorithmes, les différences de paires de devises par types de distribution et autres..... La question que vous soulevez est celle d'une barbe de 30 ans. Le principal outil mathématique sur les marchés financiers est le GARCH, dont il existe de nombreux exemples. Dans le fil de discussion sur l'apprentissage automatique, j'ai donné une sélection d'ouvrages - je m'y accroche à nouveau.
La distribution en t biseauté est de loin la plus utilisée. Mais je répète qu'un modèle complet se compose de trois éléments.
Il existe des logiciels prêts à l'emploi qui sont largement utilisés dans le trading réel. Les résultats sont disponibles dans les publications publiques. R, fgarch et rugarch sont peut-être nommés, mais ils ne sont pas les seuls.
Cher San SanFomenko.
Si vous êtes Fomenko , qui a jeté les bases et développé lesindicateurs de clusters , félicitations!
Cependant, je voudrais souligner un aspect important de la décomposition mathématique.
Afin d'obtenir une distribution quelconque d'une fonction de prix, celle-ci doit être continue dans le temps.
Cette condition est axiomatique pour toutes les fonctions intégrales et différentielles
Cette condition de continuité d'une fonction doit être remplie pour toute fonction que l'on veut différencier ou intégrer encore plus si l'on veut la décomposer dans le but de
Malheureusement, la nature du forex est telle qu'à mon avis, il ne peut pas garantir la fluidité et la continuité du prix en raison de la nature en ticks de sa formation.
Je pense donc que toute distribution de prix que vous créerez sera soit erronée, soit au moins une pseudo-distribution.
Salutations Stefan StoyanovEnfin des commentaires professionnels arrivent ! !! J'en suis très heureux.
Cependant, il n'est pas coutume chez les ingénieurs de battre en retraite face aux difficultés, n'est-ce pas ? La première chose à faire est de ramener les résultats à un modèle connu. Je répète - pas inventé, mais connu.
1. Les résultats que j'obtiens maintenant sur les temps de tic-tac montrent que la distribution de probabilité des temps de tic-tac n'est pas exponentielle.
2. Que pensez-vous, si je commence à lire des citations dans des intervalles de temps qui satisfont à la loi exponentielle, cela m'aidera-t-il ? Après tout, logiquement, j'obtiendrai un processus de Markov, avec quelques pseudo-états de cotations, lorsqu'il n'y a pas eu de transaction, mais que l'état actuel de l'offre et de la demande est considéré comme un tick à venir.
Cher San Sanych Fomenko.
Si vous êtes Fomenko , qui a jeté les bases et développé lesindicateurs de clusters , félicitations.
Cependant, je voudrais souligner un aspect important de la décomposition mathématique.
Afin d'obtenir une distribution quelconque d'une fonction de prix, celle-ci doit être continue dans le temps.
Cette condition est axiomatique pour toutes les fonctions intégrales et différentielles
Cette condition de continuité d'une fonction doit être remplie pour toute fonction que l'on veut différencier ou intégrer encore plus si l'on veut la décomposer dans le but de
Malheureusement, la nature du forex est telle qu'à mon avis, il ne peut pas garantir la fluidité et la continuité du prix en raison de la nature en tic-tac de sa formation.
Je pense donc que toute distribution de prix que vous créerez sera soit erronée, soit au moins une pseudo-distribution.
Salutations Stefan StoyanovDans ce cas, nous parlons d'une approximation d'une distribution de probabilité. Mes recherches montrent qu'en première approximation, la distribution de probabilité des incréments de prix est une distribution t2 de Student avec un coefficient d'échelle différent pour les différentes paires de devises et non égal à l'écart-type. Je pense que ce sont des informations très importantes, il ne reste plus qu'à comprendre comment appliquer ces connaissances.
All - a exécuté 2 processus de lecture de tick en parallèle pour EURJPY.
1. par l'heure réelle de leur arrivée.
2. à intervalles, soumis à la loi de distribution exponentielle.
Voyons s'il y aura des résultats intéressants.
Félicitations aux amateurs de théorie des probabilités !
En effet, si on lit les ticks non pas en fonction de leur heure réelle d'arrivée, mais à des intervalles distribués selon la loi exponentielle, alors le processus de fixation des prix devient markovien. Et la distribution des incréments pris modulo de celui-ci n'est pas claire, elle devient géométrique avec p=0.5.
La manière d'appliquer ces connaissances dans la pratique n'est pas encore claire, mais il est évident que nous sommes sur la bonne voie.