Une étude sur l'applicabilité de la martingale à l'aide de simulations du jeu de la pièce de monnaie - page 7

 
Alexander_K:

Encore une fois, pour tous les lecteurs de ce forum et de ce fil de discussion particulier :

Seules les stratégies commerciales basées sur l'analyse d'un ensemble de paramètres historiques (intégraux) et actuels peuvent apporter un résultat positif. Toutes les stratégies basées sur l'analyse des paramètres actuels UNIQUEMENT (prix actuel, variance actuelle, coefficient de corrélation actuel, etc., etc.), comme les bandes de Bollinger, Martingale, toutes sortes d'oscillateurs basés sur les transformées de Fourier - sont vouées à l'échec.

Vous n'avez donc pas suivi de cours de familiarisation sur le Forex pour les particuliers ? Peut-être devriez-vous lire au moins les contrats clients de certaines sociétés et vous demander pourquoi tant de sociétés considèrent l'arbitrage comme une technique interdite (pour les clients, pour eux-mêmes, ils considèrent que choisir le meilleur cours disponible sur le marché est tout à fait légitime) ? Après tout, SEULS les taux actuels y sont analysés... Pourquoi les entreprises se défendent-elles contre des méthodes "vouées d'avance à l'échec", et pas du tout contre l'analyse de paramètres intégraux, selon vous ? À cause de leur stupidité ?

 

Je remarque que le mot "martingale" est utilisé plusieurs fois dans le fil de discussion. La liberté d'expression, bien sûr. Et la création de mots. Pourtant, le mot est déjà bien occupé, et dans la théorie des processus aléatoires, dont la méthode de trading dite "martingale" est explorée ici. Pourquoi créer la confusion ? Wiki :

"La martingale dans la théorie des processus aléatoires est un processus aléatoire tel que la meilleure prédiction (au sens du carré moyen) du comportement futur du processus est son état actuel."

P.S. Il existe également une autre signification : "Une martingale pour un cheval n'est pas un moyen de le cabrer, mais une aide qui lui permet de garder la tête dans le bon ...". - assez, il semble.

 

Salutations, Vladimir !

Pas le temps maintenant - beaucoup de travail, j'ai même abandonné ma branche pendant un LONG moment. Mais, j'ai lu votre post là - c'est curieux, pour sûr. Surtout en ce qui concerne la lecture des données à certains intervalles. Je dirai d'emblée que je ne pense pas qu'il s'agisse d'intervalles choisis au hasard, mais d'une distribution exponentielle. Dans ce cas, nous arrivons à un processus markovien pur. J'ai un petit travail sur ce sujet. Ils semblent montrer une distribution de loi géométrique des incréments avec p=0,5, ce qui indique à nouveau que sans analyse des données historiques, nos chances sont strictement de 50/50.

Mais, j'ai besoin de temps et d'expériences dans cette direction - je pourrais me tromper avec p=0.5. Peut-être = c'est seulement sur mes données de mon DC ?

Ici, vous avez semé mes doutes - aucun argument. :)))))

 
Alexander_K:

Salutations, Vladimir !

Pas le temps maintenant - beaucoup de travail, j'ai même abandonné ma branche pendant un LONG moment. Mais, j'ai lu votre post là - c'est curieux, pour sûr. Surtout en ce qui concerne la lecture des données à certains intervalles. Je le dis tout de suite, je ne pense pas que ce soit à des intervalles choisis au hasard, mais à des intervalles distribués de manière exponentielle. Dans ce cas, nous arrivons à un processus markovien pur. J'ai un petit travail sur ce sujet. Ils semblent montrer une distribution de loi géométrique des incréments avec p=0,5, ce qui indique à nouveau que sans analyse des données historiques, nos chances sont strictement de 50/50.

Mais, j'ai besoin de temps et d'expériences dans cette direction - je pourrais me tromper avec p=0.5. Peut-être = c'est seulement sur mes données de mon DC ?

Ici, vous avez semé mes doutes - pas d'argument. :)))))

"non pas à travers des intervalles choisis au hasard, mais exactement à travers une distribution exponentielle " - comment cela ? Vous n'avez toujours pas clarifié ce que vous entendez par ces mots. Peut-être pouvez-vous nous le dire maintenant ?

 
Vladimir:

Je remarque que le mot "martingale" est utilisé plusieurs fois dans le fil de discussion. La liberté d'expression, bien sûr. Et la création de mots. Pourtant, le mot est déjà occupé, et dans la théorie des processus aléatoires, dont la méthode de trading dite "martingale" est explorée ici. Pourquoi créer la confusion ? Wiki :

"Une martingale dans la théorie des processus aléatoires est un processus aléatoire tel que la meilleure prédiction (au sens du carré moyen) du comportement futur du processus est son état actuel."

P.S. Il existe également une autre signification : "Une martingale pour un cheval n'est pas un moyen de le cabrer, mais une aide qui lui permet de garder la tête dans le bon ...". - assez, il semble.


haha)))) pour une raison quelconque, je l'associe immédiatement au mot "marginal".

 

Lien : https://ru.wikipedia.org/wiki/Экспоненциальное_распределение

J'ai spécifiquement écrit un programme qui génère des impulsions à des intervalles de temps qui obéissent à cette distribution avec lambda=1. Et strictement à l'arrivée de ces impulsions, je lis les données du tick. Absolument toutes les images des distributions d'incréments sont devenues parfaitement plates avec des proportions correctes. En général - un très beau processus markovien. Il suffit de prendre l'équation linéaire habituelle du mouvement des prix et c'est tout. Mais si nous faisons un histogramme des incréments pris modulo dans ce cas, nous obtiendrons une belle distribution géométrique avec p=0.5 qui prouve que dans ce cas nous avons affaire à un "pile ou face" décrit dans ce fil. J'ai donc abandonné cette affaire...

Экспоненциальное распределение — Википедия
Экспоненциальное распределение — Википедия
  • ru.wikipedia.org
Показательное распределение Экспоненциальное (или показательное[1]) распределение — абсолютно непрерывное распределение, моделирующее время между двумя последовательными свершениями одного и того же события. f X ( x ) = { λ e − λ x , x ≥ 0 , 0 , x < 0. {\displaystyle...
 
Alexander_K:

Lien : https://ru.wikipedia.org/wiki/Экспоненциальное_распределение

J'ai spécifiquement écrit un programme qui génère des impulsions à des intervalles de temps qui obéissent à cette distribution avec lambda=1. Et strictement à l'arrivée de ces impulsions, je lis les données du tick. Absolument toutes les images des distributions d'incréments sont devenues parfaitement lisses avec des proportions correctes. En général - un très beau processus markovien. Il suffit de prendre l'équation linéaire habituelle du mouvement des prix et c'est tout. Mais si nous faisons un histogramme des incréments pris modulo dans ce cas, nous obtiendrons une belle distribution géométrique avec p=0.5 qui prouve que dans ce cas nous avons affaire à un "pile ou face" décrit dans ce fil. Et j'ai abandonné cette affaire...

Intéressant... Vous aviez donc des incréments exponentiellement distribués de moments de lecture. Et qu'est-ce qui a été lu ? Les incréments de demande, ou le taux lui-même ?

Et une question sur la génération d'une séquence pseudo-aléatoire d'étapes distribuées avec une densité de exp (-x). Sur https://habrahabr.ru/post/263993/ je lis :

" On a déjà dit que pour une distribution exponentielle, on peut prendre le logarithme d'une valeur uniformément distribuée et que l'on peut rendre la génération plus rapide. Puisque toute valeur exponentielle est obtenue à partir d'une valeur standard en divisant par la densité, la génération peut se faire par la proverbiale Ziggurat. En cas de queue, vous pouvez réexécuter l'algorithme et ajouter x1 à la valeur obtenue :"

- L'avez-vous fait ? Pas d'exigences particulières pour le générateur de nombres pseudo-aléatoires, c'est bon ? Je veux voir comment le diagramme de fréquence d'échantillonnage va changer avec votre méthode de lecture des données. Je comprends la queue, c'est une conséquence de l'indépendance de la distribution exp (-x) par rapport au déplacement du point de départ.

Генераторы непрерывно распределенных случайных величин
Генераторы непрерывно распределенных случайных величин
  • 2002.08.15
  • habrahabr.ru
Генератор случайных чисел во многом подобен сексу: когда он хорош — это прекрасно, когда он плох, все равно приятно (Джордж Марсалья, 1984) Популярность стохастических алгоритмов все растет. Многие из них базируются на генерации большого количества различных случайных величин. Далеко не всегда равномерно распределенных. Здесь я попытался...
 
Vladimir:

Intéressant... Vous aviez donc des moments de lecture incrémentaux distribués de manière exponentielle. Et qu'est-ce qui a été lu ? Les incréments de demande, ou le cours lui-même ?

Et une question concernant la génération d'une séquence pseudo-aléatoire de pas distribués avec une densité de exp (-x). Sur https://habrahabr.ru/post/263993/ je lis :

" On a déjà dit que pour une distribution exponentielle, on peut prendre le logarithme d'une valeur uniformément distribuée et que l'on peut rendre la génération plus rapide. Puisque toute valeur exponentielle est obtenue à partir d'une valeur standard en divisant par la densité, la génération peut se faire par la proverbiale Ziggurat. En cas d'atteinte de la queue, vous pouvez réexécuter l'algorithme et ajouter x1 à la valeur obtenue :"

- L'avez-vous fait ? Pas d'exigences particulières pour le générateur de nombres pseudo-aléatoires, c'est bon ? Je veux voir comment le diagramme de fréquence d'échantillonnage va changer avec votre méthode de lecture des données. Je comprends la queue, c'est une conséquence de l'indépendance de la distribution exp (-x) du décalage du point de départ.

1. Les prix eux-mêmes ont été lus et les incréments ont ensuite été calculés.

2. Oui, exactement. J'ai seulement pris une partie entière du nombre généré et j'ai ajouté 1. Ainsi, j'ai obtenu des échantillons de temps de 1, 2, 3, ... ...secondes, distribuées selon la loi exponentielle.

C'était une beauté... Cependant, p=0,5 m'a effrayé et je travaille maintenant uniquement à l'étude de la combinaison des paramètres actuels et des paramètres historiques moyens. Il y a quelques résultats. Je les finaliserai et les publierai en temps voulu.

 
Alexander_K:

1. Les prix eux-mêmes ont été lus et les incréments ont ensuite été calculés.

2. Oui, exactement comme ça. J'ai seulement pris une partie entière du nombre généré et j'ai ajouté 1. J'ai donc obtenu des échantillons de temps de 1, 2, 3, ... ...secondes, distribuées selon la loi exponentielle.

C'était une beauté... Cependant, p=0,5 m'a effrayé et je travaille maintenant uniquement à l'étude de la combinaison des paramètres actuels et des paramètres historiques moyens. Il y a des résultats. Je les finaliserai et les publierai en temps voulu.

Oui, intéressant... Une dernière question.

Quelle est la raison du choix de lambda=1 ?