De la théorie à la pratique - page 50
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Alors calculez l'autocorrélation des incréments. Mais il est peu probable que cela arrange les choses, car les dépendances de ce type sont faibles et impermanentes.
La recherche de tendances dans les prix est beaucoup plus productive.
Supposons que je vous dise que la volatilité moyenne à un moment donné de la journée ne change que légèrement d'un jour à l'autre. Cela fonctionnerait-il comme une "mémoire du marché" ? Et il n'y a que deux points dans les prix, haut et bas, pris une fois par jour. Les tics n'en sont même pas proches, avec leurs incréments).
Attendez une minute. Où cela a-t-il été prouvé ? ))) Pour prouver l'absence de mémoire, il faut exclure l'existence de TOUS les modèles possibles (c'est-à-dire n'importe lesquels). Je ne me souviens pas où cela a été fait).
Et encore une fois - une distribution, quelle qu'elle soit, ne contient aucune information sur la mémoire. Pourquoi avez-vous soudainement décidé du contraire ?
Et oui, je peux facilement vous construire un système de gain sur ticks avec n'importe quelle méthode de lecture, même exponentielle, même complètement aléatoire.
Oui, oui, bien sûr...
Juste ce soir - j'ai besoin de m'éloigner d'un tel coup... Après tout, j'ai déjà exécuté le programme sur un compte de démonstration aujourd'hui, et il s'est avéré tout faux là-bas !
La raison - que je n'arrive toujours pas à comprendre - est de savoir comment les données de ticks doivent être prises, pour ne pas détruire les non-marquages, pour pouvoir utiliser les archives historiques...
Bravo, Alexandre, nous sommes ravis). On a fini par comprendre que l'analyse et la modélisation doivent commencer par la préparation des données. Pour que l'eau du bébé ne soit pas mauvaise).
Et la mémoire est dans le processus - je ne me porte pas garant de tous les outils, bien sûr - peut-être qu'il y en a qui se promènent dans le SB en permanence).
Bravo, Alexander ! Nous sommes ravis !)) On a fini par comprendre que l'analyse et la modélisation doivent commencer par la préparation des données. Pour que le bébé n'ait pas tort avec l'eau).
Et la mémoire est dans le processus - bien sûr, je ne me porte pas garant de tous les outils - peut-être qu'il y en a qui errent dans le SB tout le temps).
Exactement, Dimitri ! Je comprends que vous devez prendre les données pas n'importe comment, mais de la bonne façon. Mais comment ? Je ne sais pas encore ce que je vais en faire.
Si je lis chaque tick - chaque société de courtage a son propre flux de données, cela signifie que le robot de trading fonctionnera différemment avec différentes sociétés de courtage. Nous avons besoin d'un mécanisme universel. Qu'est-ce que c'est ? Je ne comprends pas...
En lisant les données dans cette séquence, que j'ai appliquée, j'ai obtenu une distribution géométrique de la probabilité des incréments, en fait, cela m'a été signalé par le respecté Vladimir. C'est la preuve de l'absence de mémoire du processus dans des conditions données.
Je suis désolé, mais c'est le raisonnement d'un élève de première année. C'est comme si vous n'aviez pas étudié le sujet. La mémoire est la dépendance de quelque chose dans le futur par rapport à quelque chose dans le passé. Une distribution (n'importe quelle distribution) ne contient aucune dépendance et ne prouve ou ne réfute rien. C'est comme "les amanites tue-mouches sont rouges, donc tu ne peux pas manger de fraises rouges."
Une détection élémentaire de la mémoire est l'autocorrélation des incréments adjacents. Apprenez les bases avant de vous occuper du forum)
Je peux facilement générer une série avec n'importe quelle distribution (même exponentielle, même géométrique, même uniforme), qui sera pleine de dépendances temporelles, et sur laquelle vous pouvez gagner, en les connaissant (dans un échantillon, bien sûr).
Je suis désolé, mais c'est le raisonnement d'un élève de première année. C'est comme si vous n'aviez pas étudié le sujet. La mémoire est la dépendance de quelque chose dans le futur par rapport à quelque chose dans le passé. Une distribution (n'importe quelle distribution) ne contient aucune dépendance et ne prouve ou ne réfute rien. C'est comme "les amanites tue-mouches sont rouges, donc tu ne peux pas manger de fraises rouges."
Une détection élémentaire de la mémoire est l'autocorrélation des incréments adjacents. Apprenez les bases avant d'intervenir sur le forum.)
Je peux facilement vous générer une série avec n'importe quelle distribution (même exponentielle, même uniforme), qui sera pleine de dépendances temporelles, et sur laquelle vous pouvez gagner, en les connaissant (dans la limite de l'échantillon, bien sûr).
Avez-vous accompli quelque chose ici ? Avez-vous même écrit un seul conseiller ? ))
Vous avez tort et vous le savez. Là où il y a une distribution géométrique, il n'y a pas de mémoire et il ne peut y en avoir. Et aucune autocorrélation ne vous aidera. Étudiez les mathématiques avant de commencer à argumenter avec moi. C'est comme ça !
S'il vous plaît, donnez moi un lien vers un manuel avec cette phrase)
Et je ne discute pas avec toi, je te dis comment raccourcir ton calvaire).
Par degrés de liberté, j'entends la définition classique :
https://ru.wikipedia.org/wiki/Степени_свободы_(physique)
Cela donne une très belle image interconnectée - si le prix actuel est lié au prix précédent par un certain vecteur et que le prix suivant est lié au prix actuel par le même vecteur, alors nous avons les fameux 2 degrés de liberté qui décrivent complètement le système. Ce qui représente 2 degrés de liberté en statistiques est approximativement la même chose et sur le marché, il DOIT tout simplement y avoir une distribution t2. Et je ne peux pas le trouver... Comment cela ? Je ne comprends pas...
ÇA NE DOIT PAS.
SO
ce truc de distribution de t2 est un peu une obsession...
NE PAS FAIRE.
SO
juste une sorte d'obsession avec cette distribution t2...
Vous avez tort et vous le savez vous-même. Là où il y a une distribution géométrique, il n'y a pas de mémoire et il ne peut y en avoir. Et aucune autocorrélation ne vous aidera. Étudiez les mathématiques avant de vous disputer avec moi.