Dalla teoria alla pratica - pagina 50

 
bas:

Quindi calcolare l'autocorrelazione degli incrementi. Ma è improbabile che questo aiuti il caso, perché le dipendenze di questo tipo sono deboli e impermanenti.

Cercare modelli nei prezzi è molto più produttivo.

Supponiamo che vi dica che la volatilità media in un dato momento della giornata cambia solo leggermente da un giorno all'altro. Funzionerebbe come "memoria di mercato"? E ci sono solo due punti nei prezzi, alto e basso, presi una volta al giorno. I tic non sono nemmeno vicini, con i loro incrementi).

Aspetta un attimo. Dove è stato dimostrato questo? ))) Per provare l'assenza di memoria, bisogna escludere l'esistenza di TUTTI i modelli possibili (cioè qualsiasi). Non ricordo dove questo è stato fatto)

E ancora - una distribuzione di qualsiasi tipo non contiene informazioni sulla memoria. Perché improvvisamente ha deciso il contrario?

E sì, posso facilmente costruirti un sistema di guadagno in tick con qualsiasi metodo di lettura, anche esponenziale, anche completamente casuale.

Leggendo i dati in quella sequenza, che ho applicato, ho ottenuto una distribuzione geometrica di probabilità degli incrementi, in realtà, questo è quello che mi ha fatto notare Vladimir. Questa è la prova della mancanza di memoria del processo in determinate condizioni.
 
Alexander_K2:

Sì, sì, certo...

Solo la sera - ho bisogno di allontanarmi da un tale colpo... Dopo tutto, ho già eseguito il programma oggi su un conto demo, e lì è risultato tutto sbagliato!

La ragione - non riesco ancora a capire - come esattamente i dati dei tick dovrebbero essere presi, per non distruggere la non marcatura, per poter utilizzare gli archivi storici...

Ben fatto, Alexander, siamo felicissimi). Si è finalmente capito che l'analisi e la modellazione devono iniziare con la preparazione dei dati. In modo che l'acqua del bambino non sia sbagliata).

E la memoria è nel processo - non garantisco per tutti gli strumenti, naturalmente - forse ce ne sono alcuni che vagano nel SB tutto il tempo)

 
Dmitriy Skub:

Ben fatto, Alexander, siamo felici!)) Si è finalmente capito che l'analisi e la modellazione devono iniziare con la preparazione dei dati. In modo che il bambino non si sbagli con l'acqua).

E la memoria è nel processo - naturalmente non garantisco per tutti gli strumenti - forse ce ne sono alcuni che vagano nel SB tutto il tempo)


Esattamente, Dmitry! Capisco che hai bisogno di prendere i dati non in un modo qualsiasi, ma nel modo GIUSTO. Ma come? Non so ancora cosa farne.

Se leggo ogni tick - ogni società di intermediazione ha il proprio flusso di dati, significa che il robot di trading funzionerà in modo diverso con diverse società di intermediazione. Abbiamo bisogno di un meccanismo universale. Che cos'è? Non capisco...

 
Alexander_K2:
Quando si leggono i dati in quella sequenza, che ho applicato, ho ottenuto la distribuzione geometrica della probabilità degli incrementi, in realtà, questo mi è stato fatto notare da Vladimir. Questa è la prova della mancanza di memoria del processo in determinate condizioni.

Mi dispiace, ma questo è il ragionamento di un bambino di prima elementare. È come se non avessi studiato la materia. La memoria è la dipendenza di qualcosa nel futuro da qualcosa nel passato. Una distribuzione (qualsiasi distribuzione) non contiene alcuna dipendenza e non prova o confuta nulla. È come "gli agaricidi sono rossi, quindi non si possono mangiare fragole rosse".

Un rilevamento elementare e basilare della memoria è l'autocorrelazione degli incrementi adiacenti. Impara le basi prima di incasinare il forum)

Posso facilmente generare una serie con qualsiasi distribuzione (anche esponenziale, anche geometrica, anche uniforme), che sarà piena di dipendenze temporali, e sulla quale si può guadagnare, conoscendole (all'interno di un campione, ovviamente).

 
bas:

Mi dispiace, ma questo è il ragionamento di un bambino di prima elementare. È come se non avessi studiato la materia. La memoria è la dipendenza di qualcosa nel futuro da qualcosa nel passato. Una distribuzione (qualsiasi distribuzione) non contiene alcuna dipendenza e non prova o confuta nulla. È come "gli agaricidi sono rossi, quindi non si possono mangiare fragole rosse".

Un rilevamento elementare e basilare della memoria è l'autocorrelazione degli incrementi adiacenti. Impara le basi prima di incasinare il forum)

Posso facilmente generarvi una serie con qualsiasi distribuzione (anche esponenziale, anche uniforme) che sarà piena di dipendenze temporali, e sulla quale potrete guadagnare, conoscendole (entro il campione, ovviamente).

Ti sbagli e lo sai anche tu. Dove c'è una distribuzione geometrica non c'è memoria e non può esserci. E nessuna autocorrelazione vi aiuterà.
 

Hai ottenuto qualcosa qui, hai scritto anche un solo consigliere? ))

 
Alexander_K2:
Ti sbagli e lo sai. Dove c'è una distribuzione geometrica, non c'è memoria e non può esserci. E nessuna autocorrelazione vi aiuterà. Studia la matematica prima di iniziare a discutere con me. È così!

Per favore, datemi un link a qualsiasi libro di testo con quella frase)

E non sto discutendo con te, ti sto dicendo come abbreviare il tuo calvario)

 
Alexander_K2:

Per gradi di libertà intendo la definizione classica:

https://ru.wikipedia.org/wiki/Степени_свободы_(fisica)

Ne risulta un'immagine interconnessa molto bella - se il prezzo attuale è legato al prezzo precedente da un vettore e il prezzo successivo è legato al prezzo attuale dallo stesso vettore, allora abbiamo i famosi 2 gradi di libertà che descrivono completamente il sistema. Ciò che è 2 gradi di libertà in statistica è approssimativamente lo stesso e nel mercato ci deve essere semplicemente una distribuzione t2. E non riesco a trovarlo... Come mai? Non capisco...


NON DEVE.


SO

questa cosa della distribuzione del t2 è un po' un'ossessione...

 
Олег avtomat:

NON DEVE.


SO

solo una specie di ossessione per questa distribuzione t2...

Sì, ora non c'è più, Oleg... Scomparso ieri sera...
 
Alexander_K2:
Ti sbagli e lo sai anche tu. Dove c'è una distribuzione geometrica non c'è memoria e non può esserci. E nessuna autocorrelazione vi aiuterà. Studiate la matematica prima di discutere con me.
Propongo un esperimento. Voi disponete una serie con una distribuzione geometrica (anche reale, anche generata) e io vi mostrerò come aggiungere assolutamente qualsiasi regolarità ad essa senza rompere la distribuzione, cioè la "memoria".