Come posso capire la differenza tra un grafico FOREX e un PRNG? - pagina 7
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Per quanto riguarda il secondo punto - tutto questo è un gioco da ragazzi. Emulare la volatilità è elementare, basta prendere i volumi di tick di uno strumento reale e generare una passeggiata casuale sulla loro base. Appariranno code spesse e un picco di volatilità durante la sessione americana, e altri effetti. Ma il SB rimarrà casuale e sarà comunque rilevato.
Non sono d'accordo. Se si prendono in considerazione tutti i modelli statistici del prezzo e si genera una serie casuale basata su di essi, sarà impossibile distinguere la differenza.
Ma anche in questo caso, va detto, la distribuzione sui grandi TF dovrebbe tendere ad essere normale. Se, naturalmente, il generatore è di buona qualità.
Non è abbastanza chiaro cosa significa "grande TF" nel contesto di un oscillatore MF? Non esiste un concetto di tempo in quanto tale negli oscillatori. Non c'è differenza se stiamo guardando 100 prezzi di chiusura del "minuto" o 100 prezzi di chiusura del "giorno".
Voglio dire ternario. Chi se ne frega, la cosa principale è che la distribuzione è nota, e il metodo descritto è comunque universale.
Perché normale e non uniforme?
E allo stesso tempo, se ho capito bene, può funzionare solo su un campione molto grande. Se si prendono 1000 osservazioni come ho fatto io, è impossibile notare la differenza.
Non sono d'accordo. Se prendi in considerazione tutti i modelli statistici dei prezzi e generi una serie casuale basata su di essi, sarebbe impossibile distinguere la differenza.
Sul secondo punto, sono tutti trucchi infantili. È elementare emulare la volatilità, basta prendere i volumi di tick di uno strumento reale e generare una passeggiata casuale basata su di essi. Appariranno code spesse e un picco di volatilità durante la sessione americana, e altri effetti. Ma il SB rimarrà casuale e sarà comunque rilevato.
Comprendendo queste cose elementari, ho naturalmente sottinteso che avresti generato barre orarie almeno con volatilità clusterizzata usando o (e) alcuni a la Garch o (e) volume reale.
Capite, il tipo di distribuzione non determina se una serie è casuale o no. È solo che le serie di mercato non casuali non sono normali, e i nostri generatori primitivi generano distribuzioni normali nel caso più semplice. Ma ipotizzare su questo che tutte le serie non normali sono mercati e quelle normali sono passeggiate casuali è errato, poiché le passeggiate casuali possono anche essere non normali.
Sì, ma tutti i modelli statistici di prezzo sono un po' più di tutti i modelli statistici di volatilità.
Di capre. Più regolarità abbiamo considerato, più è difficile distinguere la serie generata da quella reale.
Il risultato pratico qui è il processo inverso: una volta che abbiamo una serie generata che non possiamo distinguere da quella reale, possiamo già supporre di conoscere una buona parte dei modelli reali. E quindi possiamo cercare di sfruttarli.
Come? Un metodo?
Il risultato pratico qui è il processo inverso: una volta che abbiamo una serie generata che non possiamo distinguere da quella reale, possiamo già supporre di conoscere una buona parte dei modelli reali. E così possiamo cercare di sfruttarli.
Ok, diciamo che generiamo una serie con un ACF identico a quello reale. E poi? Possiamo fare soldi con l'ACF del mercato reale? Ho provato - anche senza una commissione ha fallito. Quindi la domanda è: qual è il potere di questa conoscenza? Non possiamo distinguere la differenza tra l'SB e il mercato con questa indicazione, ma non possiamo comunque fare soldi.
È difficile da spiegare in due parole. Inoltre, se fossi in te, non mi fiderei di me. Ecco perché vi suggerisco di controllare.
Sei bellissima! L'hai sfregato per così tanto tempo che non conosci il metodo o .... ma tu lo stai sfregando. Mi stai convincendo di qualcosa. Alla fine scrivi: "Inoltre, se fossi in te, non mi fiderei di me".
Anche una bionda invidierebbe questa logica.
Non c'era e non c'è alcun metodo. E l'autore chiedeva su questo, su "come calcolare", non sul filosofico "non vedi".