Modello di mercato: rendimento costante - pagina 3
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L'idea in sé è curiosa, ma il messaggio sottostante è davvero strano. Personalmente non mi piace. Se la quantità di informazioni è sempre approssimativamente costante, allora non c'è molto da fare sul mercato. Ma non è così. Sul mercato ci sono catastrofi regolari in cui la quantità di informazioni cambia esattamente (come la transizione a un altro stato di fase).
L'uomo propone di analizzare i bit di informazioni compresse, per prevedere un nuovo "frame" nel flusso, cosa è meglio, per esempio, un frame MPG4 rispetto a un frame MPG1 per prevedere il prossimo frame?
Forse è più facile seguire la trama del film :)
L'informazione è un insieme di bit che non può essere compresso in nessun modo per essere trasmesso.
Si presume che il mercato, come un sistema relativamente chiuso, generi una quantità costante (o che cambi lentamente) di informazioni per unità di tempo.
Cosa significa questo?
I dati di mercato sono tutto ciò che può essere ottenuto dal mercato. Il più semplice è quello dei prezzi.
Che l'unità di tempo sia il Tempo. Si suppone che sempre nel tempo la quantità di informazioni nel mercato sia N. È più semplice:
Abbiamo raccolto durante il tempo i dati del mercato. Lo comprimiamo al massimo (è impossibile comprimerlo di più), ottenendo così un insieme di bit incomprimibili - è l'informazione la cui quantità è costante(N) per l'unità di tempo Tempo.
Comprimere il più possibile è una teoria. Ci sono molti algoritmi di compressione. Più forte è l'algoritmo di compressione, più è in grado di stimare la quantità di informazioni contenute nei dati disponibili. Cioè non possiamo determinare esattamente la quantità di informazioni, ma possiamo stimarla.
Come usare questo modello per il trading è descritto qui.
La verifica dell'adeguatezza del modello non è molto difficile. È sufficiente avere una grande quantità di dati storici di mercato. Prendete una finestra scorrevole di dimensione Time. E per ogni posizione della finestra, eseguire la compressione (gli algoritmi possono essere diversi) ottenendo il numero di bit. Come risultato otterremo BP di stima della quantità di informazioni. Non resta che analizzare questo BP e trarre le opportune conclusioni.
Claude Shannon, che per inciso ha abbandonato la sua carriera scientifica e ora si dice che sia impegnato nel mercato azionario, ha introdotto la nozione di misura dell'informazione:
qualche evento che ha M possibili esiti Xi con probabilità P[Xi], che descrive la probabilità che si verifichi l'i-esimo esito, contiene
il cui valore è definito dall'espressione:
I[Xi] = ln(1/P[Xi]) = - ln P[Xi]
Il valore atteso o medio di questa informazione I è uguale all'entropia H,
Cioè, l'entropia è una misura dell'incertezza, ricordate la temperatura media in un ospedale? :))) Qui,
che è l'incertezza, l'entropia :).
"L'informazione è un insieme di bit che in nessun modo può essere compresso per trasmettere" Suona!
Ma mi sembra che l'unico modo in cui un insieme "non può esserecompresso in nessun modo" è
un insieme composto da un solo bit, cioè quando non c'è ridondanza, allora c'è
non c'è niente da comprimere! Cioè, quando questo bit assume uno dei due valori "0" o "1", ma!
è una certezza assoluta! Quindi lei sta esprimendo la speranza che ci sono procedure che possono
per portare la casualità contenuta nel mercato del forex, che ci sono procedure che possono completamente
per eliminare quella casualità fino al punto in cui non può andare oltre? Ed è tanto più impossibile perché il mercato del forex non è un sistema a circuito chiuso .
Questo è dimostrato da una forte non stazionarietà, cioè la volatilità dei parametri statistici, le quotazioni delle coppie di valute e
La visione empirica del mercato come una combinazione di analisi tecnica e analisi fondamentale, che come sapete
riguardano rispettivamente l'umore interno del mercato e l'analisi della situazione esterna al mercato.
Ecco perché ho scritto così tanto, perché le vostre ipotesi mi sembravano completamente capovolte.
Ho familiarità con le basi della teoria dell'informazione. Sembra aver dato una definizione ambigua di informazione. Lasciatemi parafrasare:
La quantità di informazioni contenute nei dati è il numero minimo di bit necessari per recuperare i dati.
Cioè, il numero di bit nei dati compressi al massimo (recuperabili) è la quantità di informazioni in quei dati. La cosiddetta informazione pura contenuta nei dati.
L'informazione è un insieme di bit che non può essere compresso in nessun modo per essere trasmesso.
Si presume che il mercato, come un sistema relativamente chiuso, generi una quantità costante (o che cambi lentamente) di informazioni per unità di tempo.
Cosa significa questo?
I dati di mercato sono tutto ciò che può essere ottenuto dal mercato. Il più semplice è quello dei prezzi.
Che l'unità di tempo sia il Tempo. Si suppone che sempre nel tempo la quantità di informazioni nel mercato sia N. È più semplice:
Abbiamo raccolto durante il tempo i dati del mercato. Lo comprimiamo al massimo (è impossibile comprimerlo di più), ottenendo così un insieme di bit incomprimibili - è l'informazione la cui quantità è costante(N) per l'unità di tempo Tempo.
Comprimere il più possibile è una teoria. Ci sono molti algoritmi di compressione. Più forte è l'algoritmo di compressione, più è in grado di stimare la quantità di informazioni contenute nei dati disponibili. Cioè non possiamo determinare esattamente la quantità di informazioni, ma possiamo stimarla.
Come usare questo modello per il trading è descritto qui.
La verifica dell'adeguatezza del modello non è molto difficile. È sufficiente avere una grande quantità di dati storici di mercato. Prendete una finestra scorrevole di dimensione Time. E per ogni posizione della finestra, eseguire la compressione (gli algoritmi possono essere diversi) ottenendo il numero di bit. Come risultato otterremo BP di stima della quantità di informazioni. Non resta che analizzare questo BP e trarre le opportune conclusioni.
L'archiviazione senza perdita implica la compilazione di un nuovo alfabeto la cui descrizione + codifica dell'informazione da archiviare sarà più piccola in dimensione dell'informazione stessa. In parole povere, è un'assegnazione di alcuni modelli. Ma questo è efficace per modelli come le grammatiche regolari - dove ci sono regole severe e non ambigue, o le deviazioni da esse non sono frequenti. Se c'è del rumore, per esempio, l'efficienza dell'archiviazione scende drasticamente. Se in un testo c'è una parola 100 volte, ma ogni volta con un errore o un paio di lettere scambiate, gli algoritmi di compressione senza perdita non possono mantenerla in un modello separato. Gli algoritmi di compressione lossy, come quelli per immagini, video e suono, sono efficienti in questo caso. Ma tutti loro non saranno in grado di tenere conto delle regole contestuali, come cambiare le terminazioni delle parole a seconda del caso, ecc. Per esempio, evidenzieranno le combinazioni di lettere più frequentemente usate nel testo e questo è tutto. Lo stesso per il mercato - isolerà i modelli elementari più comuni, ma non il fatto che il loro uso permetterà una previsione probabilistica. Può essere ancora più esatto, una previsione redditizia. Altrimenti ci sarà la previsione con il 90% di probabilità che ci sarà la continuazione di tale e tale scenario. Ma la perdita finanziaria dello scenario del 10% rimanente sarà la stessa del profitto dell'uso di quei 90°.
In breve, tutto dipende dall'archiviatore. L'assegnazione delle regole di profondità è un lavoro per l'intelligenza artificiale (o naturale :)), e non rar :) E naturalmente, la cosa principale non è la loro globalità, ma la possibilità di un uso redditizio.
Non capisco il primo post dell'argomento trasformato in formule, ma imho si sta cercando di parlare di entropia
ZS: Odio la teoria del trasferimento di informazioni, a causa di un solo errore di battitura (ho confuso bps con baud), la mia pagella ha ricevuto una "O" invece di una "A".
L'idea in sé è curiosa, ma la premessa sottostante è davvero strana. Personalmente non mi piace. Se la quantità di informazioni è sempre approssimativamente costante, non succede molto nel mercato. Ma non è così. Sul mercato ci sono catastrofi regolari in cui la quantità di informazioni cambia esattamente (come la transizione a un altro stato di fase).
Spero che i membri del forum si ricordino di questo thread.https://www.mql5.com/ru/forum/105740
la primissima pagina
di cui un ruolo speciale nella teoria del flusso è giocato da una funzione momento del primo ordine chiamata intensità di flusso (FTI):
può essere un altro modo di dire che l'IP è la quantità di informazioni per unità di tempo. Un analogo di questo può essere considerato il numero di tick per unità di tempo, se non si analizzano anche le notizie. A proposito, secondo me, non si può comprimere, comprimere (non comprimere) la quantità di informazioni non cambia
Z.U., avrai difficoltà senza un tickframe. il controllo dello storico non funzionerà nemmeno https://www.mql5.com/ru/forum/1031/page1#comment_6372 lo storico sotto forma di minuti uccide questa informazione...
Testare l'adeguatezza del modello non è molto difficile. È sufficiente avere una grande quantità di dati storici di mercato. Prendete una finestra scorrevole di dimensione Tempo. E per ogni posizione della finestra eseguire la compressione (possono essere utilizzati diversi algoritmi), ottenendo il numero di bit. Come risultato otterremo BP di stima della quantità di informazioni. Non resta che analizzare questo BP e trarre le opportune conclusioni.
Testato. Ho preso una finestra scorrevole di dimensioni giornaliere(288 M5) e spostandola ogni volta per 5 minuti ho applicato la compressione RAR e 7Z LZMA dall'inizio del 2010 all'ottobre 2010 - quasi 60 000 finestre scorrevoli compresse da ciascun archiver. Ecco come appaiono i grafici delle finestre compresse di campioni del mercato FOREX(AUDUSD, EURUSD, GBPUSD, USDCHF, USDJPY, USDCAD, NZDUSD, SILVER, GOLD):
Sorprendentemente, RAR ha mostrato risultati estremamente instabili. Le dimensioni delle finestre compresse fluttuano enormemente. 7Z LZMA ha mostrato risultati stabili e una dimensione della finestra compressa più piccola. Pertanto, 7Z LZMA è stato scelto per ulteriori ricerche.
Poi ho iniziato a fare la stessa cosa, ma variando il campione di mercato: prima ho aggiunto un simbolo(AUDUSD), poi un altro e un altro ancora, fino ad avere 9 simboli(AUDUSD, EURUSD, GBPUSD, USDCHF, USDJPY, USDCAD, NZDUSD, SILVER, GOLD). Il compito era quello di scoprire come l'archivista trova le correlazioni con l'introduzione di nuovi simboli. Se ci sono correlazioni, la dimensione media di una finestra compressa dovrebbe crescere in modo non lineare quando viene aggiunto un nuovo simbolo. Ecco come è andata a finire:
Possiamo vedere che già con 8 strumenti almeno il 20% dei dati sono superflui (non contengono alcuna informazione). Cioè c'è una correlazione e non piccola. È interessante notare che l'aggiunta del 9° strumento finanziario(ORO) non ha rivelato interrelazioni (il MI non è diminuito). L'RMS con l'aggiunta di strumenti finanziari è aumentato di più del 50%(9 strumenti) rispetto all'inizio(1 strumento).
I grafici del cambiamento delle dimensioni delle finestre compresse (MO sono ridotte a una) appaiono come segue per diversi set di strumenti finanziari:
Le distribuzioni di questi grafici:
Quali conclusioni si possono trarre?
Era impossibile confutare o confermare il modello. Gli algoritmi di compressione mostrano molto bene la presenza di relazioni elementari (algoritmi molto semplici) tra gli strumenti finanziari (più del 20% dei dati ridondanti viene eliminato con 8 strumenti finanziari). Molti direbbero che è naturale, perché si usa la conversione solida. Ma non è esattamente così. L'esempio è Oro, per il quale l'archiviatore non può trovare connessione con altri 8 simboli.
P.S. Le croci non sono state analizzate intenzionalmente, perché sappiamo che sono completamente correlate con le major e quindi non contengono alcuna informazione aggiuntiva. Pertanto, solo le major.
P.P.S Tutti i dati sulle dimensioni delle finestre sono allegati.
P.P.P.S. È stato interessante risolvere il problema. Ho dovuto usare nuovi metodi. In particolare, ho dovuto usare un disco RAM per eseguire più di mezzo milione di compressioni di varie finestre. Alla fine è stato relativamente veloce.
...
Poi ho fatto lo stesso, ma ho cambiato il mercato campione: prima ho aggiunto uno strumento finanziario(AUDUSD), poi ne ho aggiunto un altro fino ad avere 9 strumenti finanziari(AUDUSD, EURUSD, GBPUSD, USDCHF, USDJPY, USDCAD, NZDUSD, SILVER, GOLD).