Dalla teoria alla pratica - pagina 376
Ti stai perdendo delle opportunità di trading:
- App di trading gratuite
- Oltre 8.000 segnali per il copy trading
- Notizie economiche per esplorare i mercati finanziari
Registrazione
Accedi
Accetti la politica del sito e le condizioni d’uso
Se non hai un account, registrati
Qui siamo interessati principalmente alla varianza e quindi alla deviazione standard. Riscriviamolo:
sigma = CORNER(c*lambda*t), dove:
c è una qualche costante
lambda - il valore medio degli incrementi
t - tempo.
Questa formula è l'Alfa e l'Omega, lo Yin e lo Yang del Forex. Il Graal, per dirla semplicemente.
Affrontiamo la questione in modo più dettagliato, sottolineando l'errore che ho fatto.
Guardando la tua formula, Eskander, mi ricordo come ballavo su questo rastrello nel 2006 (anche prima di conoscere questo forum).
Mi fa venire voglia di farlo.
Immediatamente entriamo in cose concettuali, dove non sono richiesti solo calcoli matematici, ma anche un livello appropriato di pensiero astratto, filosofia, se volete.
1. TEMPO t.
Tempo... Un personaggio filosofico! La pietra d'inciampo dei pensatori e dei filosofi. Un dono del destino o l'ignoto, un abisso in cui non dobbiamo guardare? Nessuna risposta... Ma ne abbiamo bisogno! Cerchiamo di capire.
Perché non calcoliamo la varianza continuamente dall'inizio del Forex fino alla sua morte logica?
La risposta è ovvia. Anche il grande fisico Einstein e il commerciante Gunn notarono che la varianza di un processo è proporzionale alla radice di t.
Onestamente, non so quale fosse la misura del tempo di Gann, ma con Einstein era secondi.
Quindi se si segue la deviazione standard per tutto il tempo, essa cresce con il tempo e . E non è un grosso problema. Nessun guadagno, nessun premio Nobel... Niente.
Quindi, siamo costretti a considerare il processo in una finestra temporale di osservazione strettamente definita, sperando che una certa funzione di densità di probabilità con una deviazione standard appropriata abbia luogo in quella finestra.
Guardando la tua formula Escander, mi ricordo di aver ballato su quel rastrello nel 2006 (prima di conoscere il forum).
Mi fa venire voglia di farlo.
:))) È una buona cosa.
Ora guarda il trucco con il tempo.
Promemoria:
sigma = Radice(c*lambda*t), dove:
c è una qualche costante
lambda - la media degli incrementi
t - tempo.
Scegliamo una finestra temporale di osservazione scorrevole t=14400 sec. (4 ore. Perché 4 ore? Questo è un argomento per una discussione separata).
2. Il valore medio degli incrementi di lambda.
Tutti i processi fisici simili al moto browniano sono sempre considerati sotto l'assunzione di un carattere casuale delle collisioni di particelle, con deltaT -->0 tra le collisioni.
Tuttavia, nel nostro caso questo presupposto non è corretto. Il carattere dei cambiamenti nel numero di quotazioni nella finestra di osservazione scorrevole =4 ore ha una natura ciclica a seconda dell'ora del giorno ed è diverso per le diverse coppie di valute.
Così, se consideriamo lambda come una media temporale, darà gli stessi dati errati per una coppia di valute con salti enormi ma poco frequenti e per una coppia con frequenti piccoli salti.
È corretto prendere lambda come media del numero di quotazioni ricevute nel tempo t.
Riscriviamo la formula della deviazione standard:
sigma = Radice(c*(SOMMA(ABS(ritorno))/N)*t), dove:
c è una qualche costante
return - il valore di incremento in un dato momento del tempo
N - il numero di citazioni per il tempo t
t - tempo.
Grande video, l'ho visto proprio ieri, sono stato seduto qui per un'ora a pensare a come potrei aggiungere un triangolo di Pitagora come gestione del denaro a una sorta di griglia d'ordine
Per ora, non consideriamo la costante c. È molto importante e ci torneremo.
Ora sottolineo la cosa sgradevole che mi ha colpito in faccia. E faceva un male cane...
Lavoravo con un tempo uniforme t=1 sec. Ho considerato teoricamente gli intervalli esponenziali come una possibilità per lavorare con i flussi Erlang.
In finestra=4 ore aveva:
sigma = Root(c*(SUM(ABS(return))/N)*14400).
Ma il problema non era ancora risolto. La costante c! Questo è quello che non è così facile da calcolare. So come fare, ma per farlo abbiamo bisogno di entrare nello spazio in cui tutte le coppie di valute in 4 ore hanno la stessa quantità di quotazioni per il tempo t. Cioè entrare nel giusto flusso di Erlang.
Per il momento, ho semplicemente messo c=0,01 per le coppie JPY e c=0,0001 per tutte le altre.
Cioè ho usato la formula:
sigma = Root(0.01*(SUM(ABS(return))/N)*14400) per coppie con JPY.
sigma = Root(0.0001*(SUM(ABS(return))/N)*14400) per tutti gli altri.
Ora penso che sia tutto - è il momento dei flussi Erlang.
Ho scelto un filo di 2° ordine. Cioè, tempo medio di lettura della citazione = 2 secondi. Ho capito:
sigma = Root(0.01*(SUM(ABS(return))/N)*7200) per le coppie JPY.
sigma = Root(0.0001*(SUM(ABS(return))/N)*7200) per tutti gli altri.
И... L'ho preso nel culo...
Cosa fare? Rinunciare ai flussi di Erlang? Tornare indietro?
No!
Il cammino verso il Graal continuerà.
Ma, per ora, ho bisogno di aiuto.
Chiedo a stimati matematici-programmatori di suggerire un generatore HF con distribuzione Erlang che produrrebbe numeriinteri, ma il cui valore medio seguirebbe strettamente l'ordine del flusso
Penso che dovrebbe essere un generatore di distribuzione discreta Pascal (vedi distribuzione binomiale negativahttps://habr.com/post/265321), ma non sono sicuro...
Il problema è questo.
Se uso il generatore NF dihttps://en.wikipedia.org/wiki/Erlang_distribution(vediGenerating Erlang-distributed random variates), allora i numeri nel formato reale per un filo del 5° ordine con lambda=1 hanno davvero media aritmetica, modo e mediana = 5. Ma nel formato Integer moda e mediana = 5, ma la media aritmetica = 5,5. Ho bisogno che tutto sia strettamente = 5 nel formato Integer, perché stiamo lavorando con il tempo discreto.
Grazie in anticipo.
Cosa fare? Rinunciare ai flussi di Erlang? Tornare indietro?
No!
Il cammino verso il Graal continuerà.
Ma, per ora, ho bisogno di aiuto.
Chiedo a stimati matematici-programmatori di suggerire un generatore HF con distribuzione Erlang che emetterebbe numeriinteri, ma il cui valore medio seguirebbe strettamente l'ordine del flusso
Penso che dovrebbe essere un generatore di distribuzione discreta Pascal (vedi distribuzione binomiale negativahttps://habr.com/post/265321), ma non sono sicuro...
Il problema è questo.
Se uso il generatore NF dihttps://en.wikipedia.org/wiki/Erlang_distribution(vediGenerating Erlang-distributed random variates), allora i numeri nel formato reale per un filo del 5° ordine con lambda=1 hanno davvero media aritmetica, modo e mediana = 5. Ma nel formato Integer moda e mediana = 5, ma la media aritmetica = 5,5. Ho bisogno che tutto sia strettamente = 5 nel formato Integer, perché stiamo lavorando con il tempo discreto.
Grazie in anticipo.
Raccogliete statistiche sul numero di numeri generati dal GSF del computer. Ogni volta avrete lo stesso risultato se il numero di generazioni è abbastanza grande.
Quindi usa un cotier