Fenomeni di mercato - pagina 33

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joo:
Non che sia sbagliato. Giusto, giusto come l'espressione "comprare a poco prezzo, vendere a caro prezzo". Non è solo la correttezza che conta, ma anche la formalizzabilità. Non ha senso costruire intelligenti costrutti filosofici vicini al mercato se questi (i costrutti) sono come il latte per una capra.
Pensate che sia difficile formalizzare un lasso di tempo dopo aver subito una perdita? O qualcos'altro?
 
paukas:
Pensa che il lasso di tempo dopo l'accettazione di una perdita sia difficile da formalizzare? O cosa c'è di diverso?
Sì, è possibile, naturalmente, nessun problema. Si potrebbe anche proibire il trading quando la volatilità è bassa.
 
gpwr:

Grazie. Penserò alla SOM a mio piacimento.

L'articolo al link fornisce una panoramica dei metodi di segmentazione delle serie temporali. Fanno tutti più o meno la stessa cosa. Non che SOM sia il miglior metodo per il forex, ma non è neanche il peggiore, questo è un fatto ))

http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.115.6594&rep=rep1&type=pdf

 

I miei colleghi, purtroppo, non mi permettono di dedicare più tempo al trading, ma ho trovato un po' di tempo e ho deciso di chiedere (per il mio interesse, così non lo dimenticherò :o, quindi tornerò più tardi, quando avrò più tempo libero)

L'essenza del fenomeno.

Lasciate che vi ricordi l'essenza di questo fenomeno. È stato scoperto durante l'analisi dell'influenza delle "code lunghe" sulle deviazioni future dei prezzi. Se classifichiamo le code lunghe e guardiamo le serie temporali senza di esse, possiamo osservare alcuni fenomeni curiosi, unici per quasi ogni simbolo. L'essenza del fenomeno è una classificazione molto specifica, basata in qualche modo su un approccio "neurale". In effetti, questa classificazione "scompone" i dati grezzi, cioè il processo di citazione stesso in due sottoprocessi, che sono convenzionalmente chiamati"alfa" e"betta". In generale, il processo iniziale può essere suddiviso in un maggior numero di sottoprocessi.

Sistema con struttura casuale

Questo fenomeno si applica molto bene ai sistemi con struttura casuale. Il modello stesso sembrerà molto semplice. Vediamo un esempio. La serie iniziale EURUSD M15(abbiamo bisogno di un campione lungo, e il più piccolo possibile frame), da qualche "ora":

Passo 1: Classificazione

La classificazione viene eseguita e si ottengono due processi"alfa" e"beta". Si definiscono i parametri del processo master (il processo che si occupa del "montaggio" finale del preventivo)

Passo 2 Identificazione

Per ogni sotto-processo viene definito un modello basato sulla rete Volterry:

Oh, che dolore identificarli.

Passo 3 Previsione del sottoprocesso

Si fa una previsione per 100 conteggi per ogni processo (per 15 minuti, cioè poco più di un giorno).

Passo 4: modellazione della simulazione

Si costruisce un modello di simulazione, che genererà il numero x.o. di implementazioni future. Lo schema del sistema è semplice:


Tre randomizzazioni: un errore per ogni modello e condizioni di transizione del processo. Ecco le realizzazioni stesse (da zero):

Passo 5: La soluzione di trading.

Viene eseguita un'analisi dei bias di queste realizzazioni. Questo può essere fatto in diversi modi. Visivamente possiamo vedere che una grande massa di traiettorie è spostata. Guardiamo il fatto:

<>

Test preliminari

Ha preso circa 70 "misure" a caso (ci vuole molto tempo per contare). Circa il 70% delle deviazioni rilevate dal sistema sono corrette, quindi non ha ancora detto nulla, ma spero di tornare su questa pista in un paio di mesi, anche se non ho ancora finito di lavorare al progetto principale :o(.

 
Forse non è del tutto corretto: quale principio si usa per classificare e scomporre effettivamente in quali processi si intende?
 

a sayfuji

Может не совсем корректно: по какому принципу производится классификация и, собственно, разложение на какие процессы предполагается?

No, è tutto corretto. È stato uno degli argomenti di discussione in diverse decine di pagine di questo thread. Tutto quello che ho ritenuto necessario - l'ho scritto. Purtroppo non ho tempo per sviluppare ulteriormente l'argomento. Inoltre, questo fenomeno in particolare, anche se interessante, non è molto promettente. Il fenomeno delle "code lunghe" appare su orizzonti lunghi, cioè dove ci sono grandi deviazioni delle traiettorie, ma a questo scopo è necessario prevedere lontano i processi alfa e betta (e altri processi). E questo è impossibile. Non esiste una tecnologia simile...

:о(

a tutti

Colleghi, si scopre che ci sono dei post a cui non ho risposto. Perdonami, è inutile cercare di muovermi ora.

 

Prohwessor Fransfort, risponda per favore quale programma usa per le sue ricerche.

E anche... se qualcuno ha un manuale in russo o un russificatore per il programma http://originlab.com/ (OriginPro 8.5.1)

 
Matlab lo è, se non mi sbaglio.
 
Farnsworth:
Speriamo di arrivare a una matematica "frattale" più seria nello studio delle "code grasse". Ci vorrà ancora un po' di tempo, ma per ora pubblico uno studio quasi scientifico che mi ha dato qualche idea.
Presupposti del modello.
C'è motivo di supporre che ci siano diversi processi seduti nelle culle, che è quello che voglio trovare. Il principale "processo portante" è presumibilmente una sorta di tendenza all'aumento/decremento, che con una sorta di algoritmo stocastico interrompe un altro processo (o processi). L'idea è semplice per cominciare - rimuovere quegli incrementi che teoricamente appartengono alle "code grasse" (o a qualche altro sottoprocesso) e vedere cosa succede. Il primo, più semplice modo di classificare è quello di "filtrare" tutto ciò che sta dentro +/- LAMBDA
Incrementi Open(n)-Open(n-1), M15, EURUSD:
Da 0,0001 in incrementi di 0,0001 a 0,025 passo attraverso le LAMBDA, lascio solo gli incrementi che rientrano in un particolare canale +/- LAMBDA, aggiungo e determino il coefficiente di determinazione della regressione lineare per ogni LAMBDA. Sì, è chiaro che ci saranno omissioni (io le conto come zeri), ma ora voglio solo guardare il processo stesso.
Coefficiente di determinazione (CD)/ LAMBDA
Permettetemi di ricordarvi che CoD, molto semplicemente, è una certa percentuale che mostra quanta parte dei dati spiega il modello. Il massimo (0,97) è raggiunto quando LAMBDA = 0,0006
Gli incrementi filtrati possono essere sommati per ottenere due processi:
Il valore di 0,0006 è leggermente inferiore al RMS del processo incrementale. Per confronto, possiamo guardare il secondo estremo locale, con un valore LAMBDA di 0,0023 (circa 3 RMS):
Tali "tendenze" possono essere identificate su tutti i quozienti, e alcune (e la maggior parte di esse) sono al rialzo e altre al ribasso. È chiaro che questo metodo è quasi scientifico, ma d'altra parte ha dato alcune idee, una rappresentazione alternativa dei sistemi con una struttura casuale.

Un risultato interessante.

Questo fenomeno potrebbe essere dovuto al fatto che i dati storici sono prezzi Bid? (Lambda nell'esperimento è paragonabile allo spread).

Non pensi che abbia più senso testare la qualità del processo di "tendenza" risultante usando la regressione lineare con coefficienti costanti piecewise se visti come funzioni del tempo?

 
Prof, il suo grafico da pagina 22, figura 2 è molto simile al grafico mensile dell'euro-dollaro - molto simile.

Si possono sommare gli incrementi filtrati e si ottengono due processi:



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