Parametri del mercato fluttuante - pagina 4
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Ecco qui, il nostro tutto)))) è da tempo interessato a tali immagini, ma non ne ho costruita una io, e la gradazione dei colori è super))), se non è un segreto, da cosa e come?
Ecco, il nostro tutto)))) è da tempo interessato a tali immagini, ma non le ho costruite io, e la gradazione di colore è super))), se non è un segreto, da cosa e come?
Sulla prima immagine ho impostato le wavelets. su X campioni, su Y a sinistra - frequenza, a destra - periodo
... se non è un segreto cosa da cosa e come?
Noi possiamo.
Cercheremo il coefficiente di correlazione a coppie tra campioni vicini della serie temporale. Per il time frame selezionato abbiamo un coefficiente nell'intervallo da -1 a +1. Il valore del coefficiente minore di zero indica la presenza di antipersistenza tra i campioni, maggiore di zero - persistenza in questa TF, vicino a zero - andate via da qui! A sua volta, la persistenza serve come indicatore di tendenza/collasso del simbolo sul TF selezionato. L'ultima proprietà di BP permette di utilizzare indicatori adeguati dell'AT.
Il coefficiente di correlazione è in una finestra di n - campioni. In questo caso abbiamo usato i verbali per il 2010 e diluendoli abbiamo costruito il TF artificiale da 1 min a 100 min. n è stato preso come massimo (quanti campioni in un anno). Per ogni TF abbiamo trovato il coefficiente di correlazione e tracciato la dipendenza di questo valore da TF. Intendevo esattamente questa dipendenza nella citazione sopra.
La Fig. mostra le dipendenze trovate del coefficiente di correlazione di coppia per diversi strumenti a diversi TF. Si può vedere che quasi ovunque il coefficiente è negativo, indicando che il prezzo tende a tornare al suo valore iniziale dopo il disturbo. Questa proprietà è più o meno caratteristica di tutti i simboli ed è più chiaramente visibile a piccoli TF (vedi fig.). Ho usato i dati di Alpari del 2010.
La questione è cosa conta come "vicino allo zero". Per la stima, possiamo moltiplicare il coefficiente di correlazione al TF selezionato per la volatilità dello strumento in punti in questo TF e confrontare il valore ottenuto con la commissione della società di brokeraggio (anch'essa in punti). Se risulta essere più grande dello spread, allora non avrai successo comunque, perché il mercato non è un sistema ergodico e non appena aprirai una posizione, tutto cambierà in peggio (solo per te).
Cosa c'è di sbagliato nel suo ragionamento?
La correlazione è una cosa molto subdola. Se c'è una componente deterministica nelle vostre quotazioni, dovete stare molto attenti ai risultati della correlazione, perché la componente deterministica "tapperà" la componente di rumore, e non potremo giudicare le caratteristiche statistiche della quotazione.
Vi faccio un esempio che ho citato molte volte in altre occasioni.
Individuiamo la componente deterministica usando il filtro HP
Sotto, la componente "ciclica", come penso che il nome sia infelice, preferisco "un milione di Pinocchios in un campo di meraviglie", ma il siero è lì.
Diamo un'occhiata più da vicino.
Vediamo che questa componente "ciclica" oscilla abbastanza regolarmente intorno a una curva smussata, che ha una forma analitica, cioè deterministica.
Calcoliamo quanto spesso la parte superiore e inferiore di questa curva HP
Negativo più spesso che positivo. Ma la tendenza è in calo e può essere il risultato di questo
Se iniziamo l'analisi con una tendenza al ribasso, otteniamo un leggero, ma crescente valore negativo
Se prendiamo la sterlina britannica in aumento:
otteniamo un quadro diverso:
Il che conferma il mio punto che un numero maggiore di deviazioni negative o positive indica una tendenza nella trama.
A parte l'ACF che tende alla funzione delta, come altro si può identificare il rumore?
Con le funzioni ACF e delta si può dimostrare qualsiasi cosa
Questo è esattamente il mio punto.
Non riesco a capire la fase.
Non dovrebbe passare da -90 a 90 gradi? Perché solo a -54?