uma estratégia comercial baseada na Teoria da Onda de Elliott - página 206
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2. Suponha que haja uma variável aleatória normalmente distribuída com expectativa zero e correlograma positivo.
Se a série for suficientemente longa, podemos marcar qualquer trecho longo de movimento direcional de preços. Chamemos esta tendência de determinista. A tendência determinística pode ser detectada por meio de filtros digitais lowpass ou seus derivados. Por exemplo, o cruzamento de duas médias móveis com períodos diferentes nada mais é do que a aproximação de uma derivada de uma série temporal suavizada. É claro que isto funciona como a matemática exige: uma derivada maior que zero significa que a função está aumentando, menos que zero significa que a função está diminuindo. Mas poucas pessoas sabem que funciona apenas para séries com um FAC positivo, e TODAS as séries de moedas em todas as TFs têm um FAC negativo! E, como conseqüência, o método não funciona no mercado, ou funciona, mas acidentalmente.
Continuando o tema.
Principais problemas da análise de séries cronológicas
As principais diferenças entre uma série cronológica e uma seqüência de observações que formam uma amostra aleatória são as seguintes:
- primeiro, ao contrário dos elementos de uma amostra aleatória, os membros de uma série cronológica não são independentes;
- segundo, os membros de uma série cronológica não são necessariamente distribuídos igualmente.
Isto significa que as propriedades e regras de análise estatística da amostragem aleatória não podem ser estendidas às séries temporais. Por outro lado, a interdependência dos termos das séries temporais cria sua própria base específica para a construção de valores previstos do indicador analisado com base nos valores observados.
Classificação dos principais fatores sob a influência dos quais os valores das séries temporais são formados.
Geralmente, 4 tipos de tais fatores são distinguidos.
1. Fatores de longo prazo que formam uma tendência geral (a longo prazo) nas mudanças de um indicador analisado. Normalmente, esta tendência é descrita por uma função não aleatória (cujo argumento é o tempo), geralmente monótona. Esta função é chamada de função de tendência ou simplesmente uma tendência.
2. Sazonal, que forma flutuações periódicas no atributo analisado em determinadas épocas do ano. Como esta função deve ser periódica (com períodos múltiplos de "estações"), sua expressão analítica envolve harmônicas (funções trigonométricas) cuja periodicidade é geralmente determinada pela essência do problema.
3. Cíclico (conjuntural) formando mudanças do atributo analisado causadas por ciclos de longo prazo de natureza econômica ou demográfica (ondas de Kondratieff, "poços" demográficos, etc.).
4. Aleatório (irregular), inexplicável e irrecusável. Seu impacto na formação de valores de séries temporais causa apenas a natureza estocástica dos elementos das séries e, portanto, a necessidade de interpretar os membros como observações feitas sobre variáveis aleatórias. Denotemos o resultado do impacto de fatores aleatórios por meio de variáveis aleatórias ("resíduos", "erros").
Naturalmente, não é necessário que os quatro tipos de fatores estejam envolvidos simultaneamente no processo de formação dos valores de qualquer série temporal. Conclusões sobre se os fatores de um determinado tipo participam ou não da formação dos valores de uma determinada série temporal podem ser baseadas tanto na análise da parte substancial do problema, quanto em uma análise estatística especial das séries temporais investigadas. Entretanto, em todos os casos, a participação de fatores aleatórios é assumida. Assim, em termos gerais, o modelo de formação de dados (com um esquema estrutural aditivo da influência de fatores) parece uma soma de todos ou alguns dos fatores.
OK, vamos continuar:
Neutron, acertei que somente a série que tem expectativa zero e correlograma positivo pode ser considerada determinista?
2. Suponha que haja uma variável aleatória normalmente distribuída com expectativa zero e correlograma positivo.
Se a série for suficientemente longa, podemos marcar qualquer trecho longo de movimento direcional de preços. Chamemos esta tendência de determinista. A tendência determinística pode ser detectada por meio de filtros digitais lowpass ou seus derivados. Por exemplo, o cruzamento de duas médias móveis com períodos diferentes nada mais é do que a aproximação de uma derivada de uma série temporal suavizada. É claro que isto funciona como a matemática exige: uma derivada maior que zero significa que a função está aumentando, menos que zero significa que a função está diminuindo. Mas poucas pessoas sabem que funciona apenas para séries com um FAC positivo, e TODAS as séries de moedas em todas as TFs têm um FAC negativo! E, como conseqüência, o método não funciona no mercado, ou funciona, mas acidentalmente.
Vamos continuar com o tema.
Principais tarefas da análise das séries cronológicas
As principais diferenças entre uma série cronológica e uma seqüência de observações que formam uma amostra aleatória são as seguintes:
- primeiro, ao contrário dos elementos de uma amostra aleatória, os membros de uma série temporal não são independentes;
- segundo, os membros de uma série cronológica não são necessariamente distribuídos igualmente.
Isto significa que as propriedades e regras de análise estatística da amostragem aleatória não podem ser estendidas às séries temporais. Por outro lado, a interdependência dos membros da série temporal cria sua própria base específica para a construção de valores previstos do indicador analisado com base nos valores observados.
Classificação dos principais fatores sob a influência dos quais os valores das séries temporais são formados.
Geralmente, 4 tipos de tais fatores são distinguidos.
1. Fatores de longo prazo que formam uma tendência geral (a longo prazo) nas mudanças de um indicador analisado. Normalmente, esta tendência é descrita por uma função não aleatória (cujo argumento é o tempo), geralmente monótona. Esta função é chamada de função de tendência ou simplesmente uma tendência.
2. Sazonal, que forma flutuações periódicas no atributo analisado em determinadas épocas do ano. Como esta função deve ser periódica (com períodos múltiplos de "estações"), sua expressão analítica envolve harmônicas (funções trigonométricas) cuja periodicidade é geralmente determinada pela essência do problema.
3. Cíclico (conjuntural) formando mudanças do atributo analisado causadas por ciclos de longo prazo de natureza econômica ou demográfica (ondas de Kondratieff, "poços" demográficos, etc.).
4. Aleatório (irregular), inexplicável e irrecusável. Seu impacto na formação de valores de séries temporais causa apenas a natureza estocástica dos elementos das séries e, portanto, a necessidade de interpretar os membros como observações feitas sobre variáveis aleatórias. Denotemos o resultado do impacto de fatores aleatórios por meio de variáveis aleatórias ("resíduos", "erros").
Naturalmente, não é necessário que os quatro tipos de fatores estejam envolvidos simultaneamente no processo de formação dos valores de qualquer série temporal. Conclusões sobre se os fatores de um determinado tipo participam ou não da formação dos valores de uma determinada série temporal podem ser baseadas tanto na análise da parte substancial do problema, quanto em uma análise estatística especial das séries temporais investigadas. Entretanto, em todos os casos, a participação de fatores aleatórios é assumida. Assim, em termos gerais, o modelo de formação de dados (com um esquema estrutural aditivo da influência de fatores) parece uma soma de todos ou alguns dos fatores.
Neutron , você está cheio de merda!!! :))))))))))))
Acredite em mim, é muito mais simples do que você pensa...
meu amigo, o que o faz pensar que a distribuição é normal? Cada canto está gritando sobre caudas pesadas...
(na verdade, é lognormal.)
e tudo é descrito por algo como uma equação logística, com tudo o que implica.
e outra confirmação disto - experimentos apreendidos (não me lembro exatamente, mas com dimensão fractal, ou com Hirst...)
P.S. a propósito, há um belo livro de Haken "Information and self-organization. macroscopic approach to complex systems".
PS Северный Ветер, а что такое Н-волатильность ?
Aqui http://forum.fxclub.org/showthread.php?t=32942&page=9, cerca da metade da página, há breves trechos da fonte original.
Obrigado pelo link. E o tema é interessante.
Não entendo porque as pessoas são tão estranhas lá. O fio sobre as moedas é afogado na inundação. Por quê?
Parece que o tema não interessa a ninguém, e eles só querem coçar a língua.
Sobre a Volatilidade H é muito concisa para entender tudo, mas o suficiente para se ter uma idéia.
Será que o acesso à tese em si está aberto? Pode ser acessado através da Internet?
Neutron, acertei que somente a série que tem expectativa zero e correlograma positivo pode ser considerada determinista?
Não, uma tendência determinista é uma tendência gerada pela integração de uma variável aleatória normalmente distribuída com expectativa zero e um correlograma positivo.
...companheiro, o que o faz pensar que a distribuição é normal? Eles gritam sobre caudas pesadas em cada esquina...
(na verdade, é lognormal.)
Só para ser claro. A distribuição não precisa ser normal. Realisticamente, é bem aproximada por uma distribuição exponencial de dois parâmetros. Dá essas caudas muito grossas.
Neutron Que monte de porcaria!!! :))))))))))))
Acredite, é muito mais simples do que você pensa...
Não é verdade! Você está alimentando ilusões sobre forex. Não fica mais simples do que isso.
Foi testado.
Grasn
Neutron, eu entendi corretamente que apenas uma série com expectativa zero e um correlograma positivo pode ser considerada determinista?
Não, uma tendência gerada pela integração de uma variável aleatória normalmente distribuída com expectativa zero e um correlograma positivo seria determinista.
Realmente não entendo. Acontece que o conceito de uma série determinista não existe? Vamos com coerência. De suas palavras eu entendi o seguinte. Temos algumas séries, cujas características, digamos, não sabemos.
A primeira coisa que fazemos é verificar o cumprimento dos parâmetros previamente listados (expectativa e correlograma positivo) e, se as condições forem cumpridas, passamos à integração.
Ou integramos uma série de uma só vez e olhamos para suas características?
Ou integramos a série por alguma variável aleatória que possua estes parâmetros? Mas como?
...
Sobre a volatilidade H demasiado sucinta para entender tudo, mas o suficiente para se ter uma idéia.
Será que a tese em si é de acesso aberto? É possível obtê-lo na Internet?
ponto de partida http://forex.kbpauk.ru/showflat.php?Cat=0&Board=mts&Number=139469&page=0&fpart=all
a tese em si está disponível na seção de livros, mas o registro é necessário lá. eu tenho o mesmo.
Eu realmente não entendo. Acontece que o conceito de uma série determinista não existe? Vamos com coerência. Pelo que você disse, eu entendi o seguinte. Temos algumas séries, cujas características, digamos, não sabemos.
A primeira coisa que fazemos é verificar o cumprimento dos parâmetros previamente listados (expectativa e correlograma positivo) e, se as condições forem cumpridas, passamos à integração.
Ou integramos uma série de uma só vez e olhamos para suas características?
Ou integramos a série por alguma variável aleatória que possua estes parâmetros? Mas como?
Sergey, essas séries cronológicas que operamos (séries de preços) já são séries integradas da primeira encomenda (em regra). Ao tomarmos sucessivas diferenças, obteremos uma série estacionária de resíduos cujas propriedades estudaremos. Esta é a jogada certa. Ao abrir uma posição, nós realmente operamos não com o valor absoluto da taxa de símbolo, mas com seu incremento esperado para o momento de manter a posição, ou seja, trabalhamos com uma série de diferenças. Como disse antes, toda a variedade de estratégias comerciais se resume a uma única ação - prever a direção do movimento de preços após a abertura de uma posição...
É muito cedo para derivar um critério para detectar uma tendência determinista. Precisamos construir um quadro completo e, se possível, internamente consistente da formação de preços, e só então ficará claro como construir um modelo preditivo ideal. Minha esperança.
A dissertação em si está disponível na seção livros, mas você precisa se registrar lá.
Obrigado, o registro é, embora eu vá lá apenas "precisar". IMHO Está muito escuro.
Eu já o fiz.