Profitto da una gamma di prezzi casuali - pagina 5

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usdjpy писал (а):
..................................
Per l'autotrading
Yuri Reshetnikov "MTS e tecniche di gestione del denaro"
Il tuo nome non è per caso Yury?
Ho avuto questo dubbio per molto tempo...
 
Mak:

Il punto principale è che ci sono serie casuali con e senza memoria.
Una serie casuale con memoria ha una funzione di distribuzione degli incrementi di una variabile casuale (e) che dipende dai valori precedenti della serie.
È un po' un'aberrazione del tutto. La nuova definizione del nerd è la definizione di Mack di una variabile casuale.

Nella teoria della probabilità, una variabile casuale è definita come una che è indipendente dai valori precedenti. Una delle due cose è dipendente o casuale, non c'è una terza.
 
Mak:
usdjpy ha scritto (a):
..................................
Per l'autotrading
Yuri Reshetnikov "MTS e tecniche di gestione del denaro"
Il tuo nome è per caso Yuri?
Ho avuto questo dubbio per molto tempo ...

Beh, in generale, l'aggressività e il modo di comunicare mi ricorda molto.
Anche se, probabilmente, è una mossa aziendale: devi attirare le persone verso la tua risorsa in qualche modo.
 
Anche tu sei un nerd...
Conosci la differenza tra una variabile casuale e una serie casuale?
E non insegnarmi la teoria della probabilità, leggi prima cos'è.
 
Mak:
olexij:
Beh, riguardo alla distribuzione normale - le citazioni per così dire, come ha scritto S.W. e ciò che sta nel palmo della sua mano, sono normalmente distribuite intorno alla media mobile, quindi qui siamo a posto.
Correzione.
1. Il tipo di funzione di distribuzione delle differenze di prezzo e della media dipende dalla varianza di questa distribuzione e dal valore della media.
2. La funzione di distribuzione di questa differenza è asimmetrica, quindi non può essere gaussiana.
3. In certe condizioni, la distribuzione della differenza tende a una distribuzione gaussiana, ma non lo diventa mai.

Sai Mac, la mia affermazione era probabilmente prematura, la tua a proposito è anche non comprovata a meno che tu non mostri i test o la letteratura pertinente :)
 
In effetti, ho guardato Peters e ho trovato a pagina 132 la formula della distribuzione frattale. Quindi, la distribuzione normale è un caso speciale di distribuzione frattale. Chi è interessato, prenda il link qui sopra e apra questa pagina. Cioè, se si vuole fare come suggerito, si trova il coefficiente di distribuzione frattale sperimentalmente testando le ipotesi. Poi la trasformi in una distribuzione normale sputando fuori le code spesse e tagliando le cime. Così si ritorna alla teoria del mercato efficiente, scartando tutto il fascino della modellazione frattale. E qui sorge la domanda: perché? Se avete bisogno di una distribuzione normale, allora regolate il coefficiente in base ad essa! Perché ne avete bisogno? Bene, tutte le vostre conclusioni saranno allora su una teoria del mercato efficiente imperfetta. La mia opinione finora: è un mucchio di spazzatura e una perdita di tempo. Ritiro volentieri se ho frainteso qualcosa e qualcuno può convincermi del contrario...
 
olexij:
Mak:
olexij:
Beh, per quanto riguarda la distribuzione normale - le citazioni per così dire, come ha scritto S.V. e ciò che sta nel palmo della sua mano, sono normalmente distribuite intorno alla media mobile, quindi è chiaro.
Correzione.
1. Il tipo di funzione di distribuzione delle differenze di prezzo e della media dipende dalla varianza di questa distribuzione e dal valore della media.
2. La funzione di distribuzione di questa differenza è asimmetrica, quindi non può essere gaussiana.
3. In certe condizioni, la distribuzione della differenza tende a una distribuzione gaussiana, ma non lo diventa mai.

Sai, Mack, la mia affermazione deve essere stata prematura, a proposito la tua è la stessa non dimostrata, se non mi mostri test o letteratura appropriata :)
È elementare, Watson ... :))
Semplice logica, non c'è nemmeno bisogno della matematica.

1. Il prezzo è un valore strettamente positivo (il che è probabilmente già ovvio).
2. Il prezzo può aspirare a zero, ma non può raggiungerlo (a meno che non si consideri la discrezione del denaro, che può sempre essere aggirata)
3. Quindi la distribuzione della differenza del prezzo e della media mobile sarà SEMPRE delimitata dal basso da qualche valore, per cui il valore della differenza può tendere verso quel limite, ma non può mai raggiungerlo.
4. L'effetto di questo limite dipende dal coefficiente di variazione, in realtà il rapporto tra l'RMS e la media. Più piccolo è questo valore, minore è l'impatto del vincolo ...

E inoltre, non dobbiamo dimenticare le "code pesanti".
La funzione di distribuzione dell'incremento di prezzo consiste in realtà in una miscela di funzioni di distribuzione.
Ha una propria funzione di distribuzione per i diversi stati (una funzione al piano, un'altra alla notizia).
Anche questo porta alla non normalità della FR della differenza di prezzo e della media.
 
Quindi che differenza fa se la funzione di distribuzione è normale o no?

Se questa FR è indipendente dalla storia e ha un payoff atteso pari a zero - non è possibile costruire un sistema redditizio su una tale serie casuale (vedi Oaks).
Altrimenti non può essere dichiarato.
Per alcune FR è possibile costruire un sistema funzionante.
 
olexij, tu stesso hai indovinato cosa intendevo per convertire il frattale in normale. Ma la conclusione sul ritorno alla teoria del mercato efficiente è, secondo me, sbagliata. I dati normali ottenuti in questo modo sono dati sintetici. Non sono direttamente legati al mercato.

Beh, sarebbe meglio chiedere i dettagli a S.V. Ha iniziato questo casino, in molte pagine ha cercato di giustificare la possibilità di un lavoro redditizio sulla normalità, e poi ha anche buttato dentro questa idea di trasformazione senza mostrare la sua attuazione. Rispetto l'opinione di entrambe le S.V. Rispetto l'opinione di S. e Rosh, ma dubito fortemente che sia possibile costruire qualcosa di redditizio a lungo termine su dati normali. Ma su una distribuzione frattale pura con un indice di Hearst decente (vicino a 1), penso che sia possibile, perché è chiaramente una serie persistente. Le settimane, per esempio, hanno H significativamente superiore ai minuti...

2 Mak:
3. Quindi la distribuzione della differenza di prezzo e della media mobile sarà SEMPRE delimitata dal basso da qualche valore, e il valore della differenza può aspirare a questo limite, ma non può mai raggiungerlo. <br/ translate="no">

Mak, l'hai piegato nel modo sbagliato su qualcosa. Il prezzo non si interseca mai con il muving?!
 
Mathemat:
.... Rispetto l'opinione di S.V. e di Rosh. e l'opinione di Rosh, ma dubito fortemente che sia possibile costruire qualcosa di redditizio a lungo termine su dati normali. ...
Affermo che è impossibile costruire qualcosa di redditizio, anche momentaneamente, su una distribuzione anomala.
Perché il punto non è nella forma di FR, ma nella dipendenza dei parametri FR degli incrementi delle serie temporali dai valori precedenti di questa serie.
Se c'è - c'è la probabilità di costruire un sistema funzionante.
Se non c'è - non c'è.
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