De la théorie à la pratique - page 443
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Jusqu'à présent, +4% pour le mois. Mais, comparé aux résultats de l'un des fils de discussion voisins, ce n'est rien.
D'ailleurs, le rendement en lui-même ne dit rien. Il est fréquent que des personnes astucieuses ne l'indiquent que conjointement avec le prélèvement et la période.
Alexei, avez-vous des données - comment la distribution des incréments d'une paire quelconque évolue-t-elle d'une année à l'autre ? Peut-on dire qu'en échantillonnant des ticks par an, les moments statistiques non paramétriques (médiane, écart médian, etc.) des incréments sont presque les mêmes ?
Je soupçonne que, oui, nous avons affaire à la même distribution de probabilité d'une année à l'autre, et que la non-stationnarité n'apparaît qu'à différents moments de la fenêtre de temps glissante.
Pourtant, je préfère m'y référer en tant que "vous", si cela ne vous dérange pas. Je suis plus à l'aise comme ça.
Votre question suppose implicitement que l'on peut y répondre sans ambiguïté en examinant un échantillon d'incréments. Ceci est incorrect pour un processus avec des incréments non stationnaires. En plus de l'échantillonnage, il doit y avoir un modèle paramétrique du processus. Et l'échantillonnage nous permet seulement d'affiner ces paramètres. C'est-à-dire qu'avec le même échantillon et des modèles différents, la réponse peut être différente.
La partition du processus en morceaux stationnaires est l'un de ces modèles paramétriques. Le problème est qu'un tel découpage est loin d'être unique - des personnes différentes marqueront toujours les tendances différemment et auront des réponses différentes à votre question.
Alexander_K2:
Mais si j'avais C=const,
Il s'avère alors que l'on ne peut pas compter la vitesse à partir des incréments de prix.
D=sqrt(C*lambda*t) variance du processus de diffusion
Il s'agit d'une valeur moyenne, pour les théoriciens. Un processus aléatoire peut réaliser des trajectoires complètement différentes avec les mêmes C, t, et lambda.
Il sera donc beaucoup plus précis de mesurer la variance déjà réalisée (bollinger, etc.) plutôt que de calculer la variance théoriquement implicite.
Un autre D pour votre compréhension des processus aléatoires)
Ce que je demande, c'est ça.
Ici, ce soir, mon TS a miraculeusement évité les tendances de la nuit en AUDCAD et AUDCHF. Avant 00.00, la vitesse, le volume des tics, etc. ont fortement diminué. Par conséquent, la variance a diminué. Et ceci dans une fenêtre coulissante = 4 heures !
Mais si j'avais C=const, c'est-à-dire la vitesse moyenne à t --> à l'infini, il n'y aurait rien d'anormal.
Votre méthode d'analyse des prix est manifestement incompatible avec votre système de négociation. Lorsque vous négociez, vous vous intéressez à chaque petite tendance de ce genre, et lorsque vous calculez la distribution de l'échantillon (et toutes les valeurs de l'échantillon), vous mélangez toutes ces tendances en une seule pile et vous en faites la moyenne en les compensant les unes par les autres. Mélangez un échantillon d'incréments au hasard et vous verrez que le graphique des prix devient très différent, alors que les caractéristiques de l'échantillonnage restent les mêmes. L'échantillonnage ne vous donnera jamais toutes les informations dont vous avez besoin, il vous faut un modèle de processus.
Donc, selon vous, choisir une sorte de fenêtre coulissante et calculer des moyennes dans celle-ci est une erreur ?
Et qui connaît le bon chemin, je pense que cette fenêtre peut changer en fonction de la situation.
Et qui connaît le bon chemin, je pense que cette fenêtre peut changer en fonction de la situation.
Tout à fait d'accord. Seulement, cette dépendance va également changer dans le temps (non-stationnarité). En effet, à mon avis, tout Graal en réalité sera soumis à une usure constante et parfois à des pannes soudaines).
Construire un compteur comme celui-ci. (Cliquez sur l'image pour l'animation)
Le paramètre Market Calm a été nommé ainsi parce que.... , mais juste . J'ai trouvé une formule, mais je ne sais pas ce qu'elle va donner.
Pourtant, je pense que si vous regardez les statistiques non paramétriques, un échantillon significatif d'incréments aura toujours les mêmes valeurs.
Tout comme l'écart médian absolu pour un échantillon de ticks mobiles (de 1 000 000 d'éléments) = 0,00002, il le restera toujours pour une paire particulière.
L'écart médian ne "remarque" pas bien le changement des queues de distribution, c'est pourquoi il est plus stable aux valeurs aberrantes que l'écart-type. Il n'y a pas d'erreurs de mesure à écarter dans les prix, au contraire - les valeurs aberrantes sont très importantes.
Voici à quoi ressemble la distribution de la fonction "mémoire" pour EURUSD dans la fenêtre glissante = 1 heure sur les 3 dernières semaines :
À droite, nous voyons une "queue" géante, qui indique que dans les sections où elle apparaît, c'est-à-dire où la "mémoire" apparaît, aucun modèle Ornstein-Uhlenbeck ou "retour à la moyenne" n'est exclu.
Mais comment déterminer la valeur seuil - je ne le sais pas encore. Par les perses, bien sûr. Mais =0,99 ou 0,999 - je ne sais pas. Je ne peux pas encore le justifier.
Revoilà l'obscurantisme dans toute sa gloire)) Le rythme auquel les devis sont reçus dépend de la charge du serveur et de l'Internet - même le hérisson le comprend.
Cela n'a rien à voir avec la mémoire ou les modèles de forex.