Fenomeni di mercato - pagina 8
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Pakukas, il fenomeno c'è, le ragioni per non vederlo sono molto semplici:
ma se fosse lì? Dipingere la barba di un giallo pungente? Va bene, ridipingi la barba sul tuo avatar. E se non c'è - lascerò il forum e certamente non mi preoccuperò più della vostra incapacità di usare TA e VA. Affare fatto? :о)))
Pakukas, il fenomeno c'è, le ragioni per non vederlo sono molto semplici:
ma se fosse lì? Dipingere la barba di un giallo pungente? Va bene, ridipingi la barba sul tuo avatar. E se non c'è - lascerò il forum e certamente non mi preoccuperò più della vostra incapacità di usare TA e VA. Affare fatto? :о)))
Non è giusto. Il forum ne soffrirà. Una perdita, una perdita sostanziale. "... Se non c'è...", il tuo avatar avrà la barba.
Oh, mio Dio, siete così aggressivi. Te l'ho detto, salterà fuori. Dobbiamo aspettare.
In ogni caso, non accettare di dipingere il tuo avatar. È un'altra truffa: "almeno l'avatar".
Puoi tingere il tuo, crescerà nero in un paio di mesi, ma all'avatar non crescerà nulla. Più tardi sarà anche chiamato fenomeno e un altro chiodo nella bara dell'AT.
Il fenomeno che voglio postare può essere noto a qualcuno, o può non essere noto a tutti. Comunque, non l'ho registrato da nessuna parte. Prendiamo EURUSD M15 (dati Alpari per circa 10 anni) e vediamo i suoi incrementi.
In 10 anni Alpari ha alcuni dati a 4 cifre (ridotti alla quinta cifra), alcuni sono davvero a 5 cifre. Avete un istogramma di incrementi in 0,0001 o 0,00001?
E per quali incrementi appaiono le "cadute" sull'istogramma?
Farnsworth:La quinta cifra è stata introdotta non molto tempo fa (forse un anno o anche meno) e in generale non influisce sul risultato. Lo si può vedere nella dinamica dei processi alfa e omega, se li si osserva attentamente. Il passo dell'istogramma è maggiore di 0,0001, non posso dire esattamente ora, ma il fenomeno appare al numero di siti 500, cioè grosso modo Max(Open)-Min(Open) diviso 500. Non avrebbe quasi nemmeno un effetto se la variabile fosse continua.
PS: gli "istogrammi" non sono costruiti da me, ma da MathCAD. Potreste essere sorpresi, so anche come costruirli. Non credo che tu debba cercare un errore nella costruzione dell'istogramma, basta controllare i dati.
In generale queste "sovrapposizioni di distribuzioni" mi sono capitate, e succedeva proprio su una miscela di dati a 4 e 5 cifre. Il fatto che la storia a 5 cifre sia molto più breve piuttosto che ostacolare la separazione.
Ecco perché per il controllo varrebbe la pena di fare una distribuzione separata per i tempi a 4 cifre e i tempi a 5 cifre, se non mi sbaglio, è circa il 2009 in Alpari.
P.S. A proposito, ciao :)
Questa è una domanda molto sottile, a proposito. I Puppeteers 2 hanno fatto un ottimo lavoro qui. Non quelli che sono i veri burattinai, ma quelli che sono i DC. Per inciso, questo è un altro fenomeno, ma piuttosto negativo.
Nella ricerca delle distribuzioni, ho smesso di scegliere intervalli mono-ampio molto tempo fa. Più che altro si divide in quantili. Ma anche qui c'è un intoppo: ad alcuni valori individuali dei rendimenti (per esempio, 0,0004) la loro concentrazione è troppo alta per selezionare qualitativamente gli intervalli tramite i quantili.
L'errore di campionamento dei dati (0,0001) è abbastanza grande da influenzare la qualità degli istogrammi. Questo è indirettamente indicato da Prival, tra l'altro. Cioè, la distribuzione, che formalmente può essere considerata continua, non è tanto continua, ma molto brutta - discreta-continua.
Esempio: prendete i rendimenti 1H o 4H EURUSD sulla storia dal 1999 e provate a tracciare i quantili 0,02, 0,04, ..., 0,98 (50 quantili) su questo insieme. Excel, naturalmente, lo farà formalmente in modo corretto, ma se ricalcolate il numero di valori all'interno di ogni intervallo, essi differiranno notevolmente (anche se dovrebbero quasi coincidere). E differiranno non per percentuale, ma a volte per tempi!
All'inizio questo era molto faticoso, ma poi ho trovato una soluzione: ho cominciato ad aggiungere ai ritorni un valore casuale volutamente piccolo, molto più piccolo di 0,0001. E tutto ha funzionato: i quantili sono diventati simili ai quantili reali, cioè le quantità di valori che rientrano in ogni intervallo quantile ora differiscono per unità, cioè per decimi o centesimi di percentuale.
Questa "manipolazione" non ha quasi nessun effetto sui dati, perché questi dati sono già distorti dal filtro DC di un ordine di grandezza dello spread.
In generale, tali "sovrapposizioni di distribuzione" mi sono capitate, e sono accadute proprio su un misto di dati a 4 e 5 cifre. Il fatto che la storia a 5 cifre sia molto più breve contribuisce alla separazione piuttosto che ostacolarla.
Ecco perché per il controllo varrebbe la pena di fare una distribuzione separata per i tempi a 4 cifre e i tempi a 5 cifre, se non mi sbaglio, è circa il 2009 in Alpari.
P.S. A proposito, ciao :)
Controllerò più tardi, tra un paio di giorni, ma avendo scoperto il fenomeno ho analizzato le trame, - tutto è stabile. Di nuovo, questo può essere visto sulla dinamica dei processi stessi:
Il quinto segno non ha effetto, il passo è usato molto più di 0,0001. Beh sì, 1-1,5 anni t.p.s. sembra avere qualche fluttuazione, ma penso che sono io che non ho introdotto la classificazione in modo molto qualitativo.
Un altro fenomeno è la memoria a lungo termine.
La maggior parte di noi (di quelli che lo fanno, ovviamente) è abituata a misurare la memoria del mercato tramite la correlazione Pearson - più precisamente, l'autocorrelazione. È noto che tale correlazione è piuttosto breve e significativa con ritardi fino a 5-10 barre al massimo. Quindi, di solito si conclude che se il mercato ha una memoria, è molto breve.
Tuttavia, la correlazione di Pearson è solo in grado di misurare le relazioni lineari tra le barre - e praticamente ignora le relazioni non lineari tra loro. La teoria della correlazione dei processi casuali non si chiama lineare per niente.
Tuttavia, ci sono criteri statistici che ci permettono di stabilire il fatto di una relazione arbitraria tra variabili casuali. Per esempio, il criterio del chi-quadrato - o il criterio della mutua informazione. Non mi sono preoccupato molto del secondo, ma mi sono preoccupato del primo. Non vi spiegherò come usarlo: ci sono molti manuali su Internet che spiegano come usarlo.
La domanda principale era questa: c'è una relazione statistica tra barre che sono lontane (per esempio, se ci sono mille barre tra di loro)? Non c'erano dubbi su come usarlo nel trading.
La risposta è sì, esiste, ed è molto significativo.
Per esempio, se prendiamo la storia di EURUSD dal 1999 in H1 e controlliamo il chi-quadrato per i ritorni di coppia, scopriamo che nella gamma di "distanze" tra le barre tra 10 e 6000, in circa il 90% dei casi la barra attuale dipende dalle barre del passato. 90%! A distanze tra le barre superiori a 6000 tali dipendenze si verificano meno frequentemente, ma si verificano comunque!
Francamente, sono rimasto sbalordito da questa "scoperta", poiché dimostra direttamente che l'euro ha una memoria molto lunga. Su EURUSD H1, 6.000 barre sono circa un anno. Questo significa che tra le barre orarie di un anno fa, ci sono ancora barre che lo zero attuale "ricorda".
Su H4 si trovano dipendenze significative fino a circa 1000-1500 barre. Cioè la durata della "memoria di mercato" è ancora la stessa - circa un anno.
Ricorda Peters che dice che la memoria del mercato è di circa 4 anni. La contraddizione, tuttavia... Non so ancora come risolverlo.
Non essendomi calmato, ho deciso di verificare se il mio chi-quadro avrebbe mostrato tali dipendenze se avessi alimentato i rendimenti sintetici generati indipendentemente. Ho scelto due possibili distribuzioni dei rendimenti sintetici - normale e Laplace - e l'ho eseguito. Sì, si vede, ma entro il livello di significatività del criterio (avevo 0,01)! In altre parole, il sintetico ha mostrato circa l'1% di barre dipendenti in passato - proprio al livello della probabilità di errore del criterio.
Quali sono le conclusioni?
1. Le quotazioni dell'euro non sono sicuramente un processo di Markov. In un processo di Markov il valore attuale dipende solo dal valore precedente. Nel nostro caso abbiamo numerose barre nel passato molto lontano, da cui dipende la barra attuale.
2. La cosiddetta "fondazione" gioca certamente un certo ruolo - diciamo, come scusa per spostare le citazioni. Ma certamente non è l'unico. Dobbiamo guardare la tecnica!
3. Questo risultato è ancora puramente teorico e non ha alcuna importanza pratica. Tuttavia, mostra chiaramente che non tutto è perduto per coloro che cercano qualcosa.
Un altro fenomeno è la memoria a lungo termine.
La domanda principale era: c' è una relazione statistica tra barre molto distanti (per esempio se ci sono mille barre tra loro)? Non c'erano dubbi su come usarlo nel trading.
La risposta: sì, c'è, e una molto significativa.