De la théorie à la pratique - page 412

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Maxim Dmitrievsky:

Oui, je vous montrerai les résultats de l'expérience de trading "mémoire" plus tard.

mais ce n'est pas trop tôt, il y a beaucoup de conditions à trouver... juste pour le plaisir, mais peut-être quelque chose d'intéressant.

Pas de problème. Peut-être que Koldun et Alyoshenka vont se réveiller. Ils vont nous aider.

 
Alexander_K2:

Pour rappel, cet histogramme du flux réel de tics :

suggère que les événements du marché (l'apparition des cotations en tick) ont également une "mémoire". Cela ne mène nulle part. La théorie des processus de Markov diffus ne convient donc pas.

J'ai besoin que les événements soient sans "mémoire". Qu'est-ce qu'il y a à ne pas comprendre ?

Bummer ....

Vous ne pouvez pas faire ça.

 
Renat Akhtyamov:

Bummer ....

Cela n'arrivera pas.

Je l'ai, Rena. Eh bien, je suis aussi têtu qu'un mouton, alors où est le problème ? Au moins, j'ai tiré le maximum de l'exposant. Ce n'est pas... Je suis assis sur les logarithmes maintenant. Comment pourrait-on être plus discret ? C'est magnifique ! Le chat de Schrodinger et moi venons de commencer notre long voyage dans la spirale du temps.

 

Н4H1

M15M5


M1 les diagrammes sont créés avec un code comme celui-ci...

      int size=10;
      for(int i=0;i<size;i++)
        {
         FileWrite(han,
         Array[i]/Array[10],
         Array[i+10]/Array[20],
         Array[i+20]/Array[30],
         Array[i+30]/Array[40],
         Array[i+40]/Array[50],
         Array[i+50]/Array[60],
         Array[i+60]/Array[70]
         );
        }
 
Qu'est-ce qu'il y a sur les graphiques ?

La distribution des incréments entre barres voisines sur les hauts (idem pour les bas), la distribution est découpée en 7 sections comme suit :
la distribution jusqu'à 10 est normalisée par la valeur du numéro de distribution 10 (c'est-à-dire le nombre d'incréments égal à 10)
la distribution de 10 à 20 est normalisée à la distribution numéro 20, etc. jusqu'à 70
Comme vous pouvez le constater, on observe toujours une certaine loi sur M1, mais plus le TF est ancien, plus le chaos est grand ; sur H4, la loi en question n'est pas du tout observée.

C'est ce que signifie avoir les bonnes données, et cela montre que le temps astronomique n'est pas pertinent.

ZS Dans le code ci-dessus, le compteur i est le module d'incrémentation en pips.

 
Alexander_K2:

J'ai jeté un autre coup d'œil à ce graphique à barres et j'ai converti mon TS en intervalles de temps logarithmiques. Pour la première fois ! Et directement au réel.

Et au diable tout ça.

D'après votre histogramme, Alexander, la lecture des citations dans des intervalles de temps logarithmiques est plus déterministe que la lecture à travers l'exposant. Quant à l'échantillon lui-même, nous devrions voir la différence de kurtosis, skewness, dispersion et std deviation lors de la lecture de différentes cotations. Selon cette idée, le kurtosis devrait croître, l'écart-type devrait diminuer, c'est-à-dire que la détermination du processus augmente, c'est-à-dire que le processus devient moins aléatoire. Nous devons également examiner les histogrammes des incréments de tick pour différentes lectures. Qu'est-ce qu'ils contiennent ?

Plus le processus est non aléatoire, plus son écart-type est faible, plus la cloche sur le graphique est étroite et haute. En effet, l'écart du hasard par rapport à l'espérance mathématique devient de plus en plus minime.

Figures 25.3, 25.4

http://stratum.ac.ru/education/textbooks/modelir/lection25.html

PS. D'ailleurs, leDr. Trader a souligné exactement cela.

 
Novaja:

À ce propos : plusun processus est non aléatoire, plus son écart-type est faible, plus la cloche sur le graphique est étroite et haute. En effet, l'écart du hasard par rapport à l'espérance mathématique devient de plus en plus minime.

Dans de nombreux cas, cela est vrai, pour de nombreux processus issus de la vie réelle (non générés).

Mais pas toujours, et cela ne peut donc pas être une règle générale (loi).

Prenons, par exemple, la somme cumulée des incréments GSF +1 et -1 (la fameuse pièce de monnaie dont Alexandre a si peur). Obtenez une marche aléatoire - le processus aléatoire de référence sans mémoire.

Et ses incréments sont deux pics étroits, pas plus).

Je recommande d'utiliser ces cours avec prudence, ils sont quelque peu "amateurs", avec des formulations très libres.
 


Alexander_K2:

J'ai jeté un autre coup d'œil à cet histogramme et j'ai converti mon TS en intervalles de temps logarithmiques. Pour la première fois ! Et directement à la vraie.

Et au diable tout ça.


Novaja:

En théorie, le kurtosis devrait augmenter, l'écart-type devrait diminuer, c'est-à-dire que le caractère déterminant du processus augmente, c'est-à-dire que le processus devient de moins en moins aléatoire.

Alexander_K2, tu devrais lire les citations. Première lecture - une fois en 24 heures, deuxième lecture - une fois par heure, lecture suivante - une fois en 24 heures, lecture suivante - une fois par heure ... )))
le processus sera de moins en moins aléatoire.

quelle sera la distribution ?

et surtout, qu'est-ce que cela vous apportera ?

 

C'est calme dans mon fil préféré....

Deux expériences, voici les résultats. Si quelque chose ne va pas, ne riez pas, car je n'ai jamais fait cela auparavant.


Expérience 1


Expérience 2


Histogramme

Dans la première expérience, le rapport entre la taille du stop et la taille du profit est de 2/1, dans la seconde expérience de 1/2.

Si je comprends bien, si l'incrément est égal ou inférieur (non observé) à 0,05, le taux de réussite d'un incrément positif est plus élevé à l'étape suivante.

Sauf que -0,05 peut apparaître plusieurs fois de suite. Nous devons alors calculer quand cette valeur apparaîtra avec une faible probabilité.

 

(halètements) Ok !

Vivale Graal!


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