Dalla teoria alla pratica - pagina 255
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Mentre sono impegnato a sistemare WebMoney e ad aprire un conto di segnale e PAMM senza vincoli, vorrei soffermarmi ancora e ancora sul punto chiave - gli intervalli di tempo tra le quotazioni dei tick.
Ho controllato ancora una volta. Questo è quello che ho ottenuto per la coppia AUDCAD:
Questa è la distribuzione degli intervalli di tempo tra i tic reali
Continuo a ripetere che questa è la DISTRIBUZIONE DISCORRENTE LOGARIFICA
La colonna C rappresenta i valori reali della funzione di densità di probabilità
Colonna D - calcolata dalla formula dihttps://ru.wikipedia.org/wiki/Логарифмическое_распределение con p=0,7.
Signori!!!!!!!!!
Bene, mostratemi almeno una teoria che funzioni a tali intervalli di tempo tra gli eventi.
Non c'è e non c'è da aspettarselo.
Ecco perché ho partizionato questa serie temporale con un esponente, introducendovi pseudo-stati e lavorando con equazioni di diffusione.
No, non è una distribuzione lognormale, il grafico sembra un esponente.
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9B%D0%BE%D0%B3%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5
ma qui c'è l'esponente:
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%AD%D0%BA%D1%81%D0%BF%D0%BE%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D1%86%D0%B8%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5
Ecco la lognormale, la distribuzione del numero di tick per barra.
https://forum.fxclub.org/threads/32942-prostye-nenuzhnye-veshhi?p=594214&viewfull=1#post594214
No, non è una distribuzione lognormale, il grafico sembra un esponente.
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9B%D0%BE%D0%B3%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5
ma qui c'è l'esponente:
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%AD%D0%BA%D1%81%D0%BF%D0%BE%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D1%86%D0%B8%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5
No. Gli intervalli di tempo tra i tic reali sono logaritmici e completi.
https://en.wikipedia.org/wiki/Logarithmic_distribution
Se questa è una proprietà di un processo non markoviano, allora sono ancora più contento. Che sia logaritmico. Mi viene subito in mente la "spirale del tempo"... La bellezza, in una parola.
Ma la bellezza non ci basta, vero?
E sì, signori della fisica e della matematica!
Con la testa china e il cappello tolto, vi chiedo umilmente di postare su questo thread una formula VERAMENTE provata per calcolare il coefficiente di Hearst.
Le formule sono state dimenticate da tempo, dato che ci sono molti pacchetti già pronti che, tra le altre cose, calcolano il coefficiente di Hurst.
Questa è la cosiddetta idea di differenziazione frazionaria. I valori richiesti vengono cercati automaticamente, per esempio auto.arima {forecast} . Il risultato della funzione sarà due vettori contenenti tre valori:
Si possono nominare anche altri pacchetti.
PS.
Nel pacchetto menzionato questo tuo Hurst è un dettaglio minore, ed estremamente raro. Ma questo è per le sciocchezze, perché questo pacchetto è stupido, poiché i mercati non sono solo NON stazionari, ci sono ancora più di un centinaio di modelli per i quali sono inventati.
Mentre sono impegnato a sistemare WebMoney e ad aprire un conto di segnale e PAMM senza vincoli, vorrei soffermarmi ancora e ancora sul punto chiave - gli intervalli di tempo tra le quotazioni dei tick.
Ho controllato ancora una volta. Questo è quello che ho ottenuto per la coppia AUDCAD:
Questa è la distribuzione degli intervalli di tempo tra i tic reali
Continuo a ripetere che questa è la DISTRIBUZIONE DISCORRENTE LOGARIFICA
La colonna C rappresenta i valori reali della funzione di densità di probabilità
Colonna D - calcolata dalla formula dihttps://ru.wikipedia.org/wiki/Логарифмическое_распределение con p=0,7.
Signori!!!!!!!!!
Bene, mostratemi almeno una teoria che funzioni a tali intervalli di tempo tra gli eventi.
Non c'è e non c'è da aspettarselo.
Ecco perché rompo questa serie temporale con esponente, introduco pseudo-stati in essa e lavoro con equazioni di diffusione.
Dimmi, Alexander, quali ragioni hai per ripetere senza sosta che si tratta di "DISTRIBUZIONE LOGARIFMICA DISCRETA"? In allegato al tuo messaggio c'è un foglio di calcolo, dai cui dati, come immagino, si costruisce un istogramma di frequenze campionarie con gli strumenti di Vissim, poi nella colonna D si aggiungono le probabilità calcolate di questa distribuzione per il confronto a p=0,7. Perché non si logaritma l'asse delle ordinate dei grafici? Vedi, l'ho appena logaritmato nella stessa tabella spuntandola, e ho aggiunto un confronto delle due serie di frequenza (colonne C, D). Dopo la riga evidenziata a sinistra, la discrepanza diventa evidente, e alla fine dell'intervallo di valori che avete selezionato per l'analisi (30), la probabilità calcolata differisce dalla frequenza misurata di un fattore 10. Eppure si coglie il comportamento delle zecche sulle code delle loro distribuzioni. Non capisco.
È esattamente quello che ti ho detto) all'uscita dei comandi di acquisto/vendita di Vissim. Su questi comandi il robot invia OrderSend al prezzo corrente. Non ha SL/TP, si chiude anche a comando.
Avete complicato troppo le cose).
Quindi, approssimativamente, l'algoritmo è il seguente:
1 Prendete gli ultimi n tick.
2 Ricostruire i loro tempi(solo i tempi)
3 credere che ora si possa applicare l'equazione di diffusione, e applicarla
4 determiniamo se il momento attuale del mercato è lontano dall'aspettativa matematica (abbiamo preso n prima dell'ultimo tick)
5 se il mercato è abbastanza lontano (la definizione è molto vaga, ma non menzionate l'altra), lanciamo OrderSend(sul mercato!). Comprare o vendere è determinato dalla direzione in cui la deviazione è stata trovata.
6 Mentre l'affare è aperto il secondo nello stesso lato (!) sullo stesso asset non si apre
7 zecche continuare a leggere e fare lo stesso dal punto 1
Nota: uno scambio sarà chiuso quando il nostro stimato VisSim decide al punto 5 che siamo arrivati all'aspettativa matematica. Non ci sono altre condizioni per uscire da un trade? Nessun filtro di segnale aggiuntivo?
Giusto?
O correggimi.
Re:
Di quanto l'aspettativa matematica calcolata lì è diversa da quella che si può calcolare direttamente dai dati di mercato? I loro valori dovrebbero essere scaricati nel registro per ogni scambio. Gli RMS sono molto diversi? I livellidietro i quali torna alla media non sono calcolabili senza convertire al suo spazio? Come cambiail numero di operazioni e la percentuale di quelle redditizie se questi livelli sono posti più lontano/più vicino a M?
Allora voi e l'autore semplicemente non avete le risposte.
Non c'è tempo, "prepara le tue tasche". Giusto?
Questa volta l'errore è irrilevante. Ciò che conta è che questi intervalli non sono inizialmente uniformi o esponenziali.
Il flusso degli eventi non è chiaramente casuale! Questo dimostra ancora una volta la natura non marcante dei processi nel mercato.
Ripeto - non abbiamo un apparato matematico sviluppato per descrivere i processi non-markoviani, ecco perché la maggior parte dei trader si confonde, inventa sempre più nuovi modi per combattere il mercato, ecc.
Io, invece, lo faccio semplicemente - leggo con forza le citazioni attraverso l'esponente.
Questo mi dà il diritto di usare le equazioni di diffusione, dove, tra l'altro, appare la radice temporale che ti piace, è di questo che sto parlando.
Sinceramente,
Alessandro_K2
Controllato di nuovo. Questo è quello che ho ottenuto per la coppia AUDCAD:
Questa è la distribuzione degli intervalli di tempo tra i tic reali
Bene, mostratemi almeno una teoria che funzioni con tali intervalli di tempo tra gli eventi.
Probabilmente sono infantilmente ottuso in questo momento, ma comunque.
Perchéquesti intervalli di tempo sono sconcertanti? Perché aumenteremo il peso di quelle sezioni dove ci sono stati scambi potenti? E se disegnassimo semplicemente delle candele in base a questi tick, lunghe almeno dieci secondi, se i tick lo permettono? Poi prendere la mediana di una candela? E otteniamo una serie di pseudotick uguali nel tempo. Perché no?
No, beh, tu scrivi tutte le cose giuste, ma per qualche ragione tiri fuori l'RMS nei tuoi post.
Non conto il CCO. Non c'è. C'è una varianza calcolata dalla formula attraverso il coefficiente di diffusione e il tempo.
E ho un parametro aggiuntivo per l'input - è il coefficiente di asimmetria non parametrico skew https://en.wikipedia.org/wiki/Nonparametric_skew, ma non funziona bene. Sto cercando un sostituto. O Hurst o nonentropia.
Probabilmente sono infantilmente ottuso in questo momento, ma comunque.
Perchéquesti intervalli di tempo confondono? Perché il peso di quelle parti aumenterà dove c'erano potenti pro-trade? E se disegnassimo semplicemente delle candele con questi tick, anche di dieci secondi, se i tick lo permettono? Poi prendere la mediana di una candela? E otteniamo una serie di pseudotick uguali nel tempo. Perché no?
Guarda su Internet - c'è un apparato matematico per descrivere processi con un flusso di eventi in intervalli logaritmici? E attraverso quelli esponenziali, c'è! Attraverso intervalli di tempo uniformi la mia strategia funziona allo stesso modo, ma leggermente peggio.
Questa volta l'errore è irrilevante. Ciò che conta è che questi intervalli non sono inizialmente uniformi o esponenziali.
Il flusso degli eventi non è chiaramente casuale! Questo dimostra ancora una volta la natura non marcante dei processi nel mercato.
Ripeto - non abbiamo un apparato matematico sviluppato per descrivere i processi non-markoviani, ecco perché la maggior parte dei trader si confonde, inventa sempre più nuovi modi per combattere il mercato, ecc.
Io, invece, lo faccio semplicemente - leggo con forza le citazioni attraverso l'esponente.
Questo mi dà il diritto di usare le equazioni di diffusione, dove, tra l'altro, appare la radice temporale che ti piace, è di questo che sto parlando.
Sinceramente,
Alessandro_K2
Alexander, quanti valori ha preso il campione per capire che la distribuzione è logaritmica?