Índice Hearst - página 32

Novo comentário
 

Analisei o caso para 2 de fevereiro.

Em micro 1H (pode-se dizer que a DC cuida de nós, os extremos locais não são sobrepostos:)

Por conta e risco

no esn

 

Por isso, continuo a refinar a teoria fractal. Anteriormente eu provei a invalidade da estimativa RS do spread proposto por Peters para identificar as séries determinísticas. No entanto, sua metodologia é sem dúvida um poderoso pivô teórico que reúne método e teoria. Portanto, abandonei completamente o método RS particular e desenvolvi meu próprio cálculo não trivial do valor da "dispersão de partículas". No momento não estou inclinado a revelá-lo completamente, pois o método é estritamente voltado para aplicações práticas e ainda é extremamente promissor. Posso apenas dizer que todos os cálculos são baseados no indicador ZigZag. Este é um indicador muito plástico que pode trabalhar eficientemente tanto em séries altamente determinísticas quanto em séries de dados aleatórios.

Portanto, como mencionado acima, a definição clássica de largura RS superestima a estimativa da Hearst em um montante significativo. Além disso, este método é muito insensível aos dados de preço, já que apenas dois máximos e mínimos são escolhidos a partir da faixa e sua diferença é normalizada para o desvio padrão da série para este período. Como resultado, a relação Hearst foi superestimada independentemente do tipo de série analisada e sempre foi em torno de 0,52-0,53 devido à baixa sensibilidade e à detração errada do período analisado. Além disso, a gama R/S do passeio aleatório era estatisticamente indistinguível das séries de mercado. Tudo isso impossibilitou a utilização desta metodologia em estudos posteriores. Meu método não tem todas essas desvantagens. Ao contrário do antigo método Peters, ele pode trabalhar com horizontes de qualquer comprimento (o método Peters somente a partir de 100 períodos de defasagem e superiores, até então ele obedece a uma lei de crescimento diferente). Além disso, está em bom acordo com a teoria que prevê partículas em fuga com velocidade T^0,5. Por isso, publico o gráfico:

O que este gráfico mostra? Primeiro, o coeficiente de Hurst, que especifica o ângulo de regressão linear para os dados aleatórios, é totalmente consistente com o valor previsto de 0,5. A trama do RTS é qualitativamente diferente da trama aleatória, normalmente distribuída vagando, e é 0,53 Hurst. Em comparação com os cálculos passados, este é um verdadeiro avanço. A matemática realmente funciona e confirma os efeitos previstos pela teoria fractal. Podemos dizer com certeza que todos os mercados com o Hurst excedendo significativamente 0,5 estão em tendência e o mercado "se lembra" de seu estado passado.

Agora para os ruins. Descobrimos uma peculiaridade desagradável da dependência da estimativa sobre o tipo de distribuição em série. Isto é muito, muito ruim. Neste caso, podemos ver que a estimativa sobrestima os resultados nas distribuições artificiais de Pareto-Levy (o volume real foi tomado e barras aleatórias foram geradas com base nele). Mas mesmo assim, ainda existe uma margem para um delta estatisticamente significativo entre mercados reais e mercados gerados artificialmente. Parece que o principal problema está na normalização da volatilidade. Aparentemente, teremos que aperfeiçoar significativamente os métodos de normalização de tal forma que o tipo de distribuição não afete as estimativas do componente determinístico.

Em qualquer caso, o progresso é evidente. Consegui identificar diferenças qualitativas entre o componente aleatório e o não aleatório. No futuro, espero trazer esta pesquisa para uma amostra de trabalho.

 
C-4:

Em qualquer caso, o progresso é evidente. Temos sido capazes de identificar diferenças qualitativas entre o componente aleatório e o não aleatório. No futuro, espero trazer esta pesquisa para uma amostra de trabalho.

Extremamente curioso.

Que bom para você!

Ansioso pela seqüência...

;)

 
C-4:

Será que o RTS sai super-difusor a 0,53? E nos pares de moedas eu estava recebendo sub (0,47-0,48) em todos os lugares.

A título de disparate...

A influência do meio na difusão pode ser de dois tipos - quando a interação com ele em média retira energia de uma partícula perdida, o que leva a uma menor velocidade de dispersão, caso em que observamos sub-difusão (índice inferior a 0,5), ou quando a interação, ao contrário, aumenta a energia cinética, e então temos super-difusão (respectivamente, mais de 0,5). Se tomarmos um quociente, a prevalência das ordens de parada na média dá a primeira variante, enquanto as ordens de limite dão a segunda. O que você acha desta explicação?

Se estiver correto, podemos delinear uma estratégia: identificamos os níveis de concentração das ordens no primeiro passo e estabelecemos pontos sobre a continuação do movimento a partir deste nível para instrumentos com R/S>0,5 e sobre o rebote para R/S<0,5

 
alsu:

Se isto estiver correto, então podemos delinear uma estratégia: no primeiro passo, identificamos os níveis de concentração de ordens e apostamos na continuação do movimento a partir deste nível para instrumentos com R/S>0,5 e no rebote para R/S<0,5

Como é melhor do que usar, por exemplo, os gráficos? - O atraso não pode ser evitado de qualquer forma. E +-0,1...0,2 não é uma diferença tão grande em relação à base 0,5 que possa ser útil. Imho, é claro.
 
joo:
Como isso é melhor do que trabalhar, por exemplo, em mash-ups? - Você não pode evitar o atraso de qualquer maneira. E +-0.1...0.2 não é uma diferença tão grande de 0.5 base, que você pode obter algo útil a partir dela. Imho, é claro.
R/S é uma característica que tem propriedades fractais (pelo menos em teoria:). Isto significa que o valor R/S calculado por hora em barras de minutos ou 20 segundos pode, em princípio, ser considerado como uma estimativa do mesmo valor para a escala horária. Dessa forma, o atraso pode ser mantido ao mínimo. em teoria, é claro))
 
alsu:

Será que o RTS sai super-difusor a 0,53? E nos pares de moedas eu estava recebendo sub (0,47-0,48) em todos os lugares.

A propósito de disparates...

A influência do meio na difusão pode ser de dois tipos - quando a interação com ele em média retira energia de uma partícula perdida, o que leva a uma menor velocidade de dispersão, caso em que observamos sub-difusão (índice inferior a 0,5), ou quando a interação, ao contrário, aumenta a energia cinética, e então temos super-difusão (respectivamente, mais de 0,5). Se tomarmos um quociente, a prevalência das ordens de parada na média dá a primeira variante, enquanto as ordens de limite dão a segunda. O que você acha desta explicação?

Se estiver correto, podemos delinear uma estratégia: identificamos os níveis de concentração das ordens no primeiro passo e estabelecemos o preço para instrumentos com R/S>0,5 para continuar o movimento a partir deste nível e para os instrumentos com R/S<0,5


Até agora, eu testei vários instrumentos e todos eles tinham boa qualidade Hirst acima de 0,5. Estes foram: General Electric (1965-2012), IBM (1962-2012), SP500 (1952-1912), T-Bond 30 (1970-1912). Isto é totalmente consistente com os efeitos previstos da FMH. Peters também menciona que todos os pares de moedas têm um forte componente de tendência (Hearst fortemente maior que 0,5), com memória de processo infinita (o limite da história existente não foi identificado).

Aqui é mais uma questão do método em si. Se seu método ceder na Norm. O aleatório é exatamente 0,5 e nas moedas é 0,47-0,48 - então sua metodologia deve ser cuidadosamente estudada. Teoricamente, os mercados não devem se dividir em trendy e antitrendy. Em Peters todos os mercados estudados tinham H acima de 0,5. Mais uma vez, teoricamente, mesmo diferentes horizontes de investimento do mesmo mercado devem ser fractais (auto-similares) em relação um ao outro e, portanto, perfeitamente alinhados. Aqui o grau de fractalidade pode ser estimado pelo valor de confiabilidade aproximada R^2 desta mesma linha. Quanto mais próximo estiver de 1, mais auto-similares e unificados são os horizontes de investimento. Ou seja, não pode ser o caso de um horizonte ter tendência e o outro ser antitendência seguido pelo horizonte de tendência novamente. Mas isto é teórico. Praticamente vemos que, embora na primeira aproximação seja verdade, em geral observamos alguns efeitos curiosos em pequenos horizontes (sobre isso abaixo) e também a linha de divergência não é perfeitamente lisa (embora os dados tenham sido utilizados tanto quanto os dados aleatórios). Mas é mais provável que mostre o efeito da não-estacionariedade, mas sobre isso também mais tarde.

O que é interessante, em um horizonte de investimento de 3 a 30 minutos desde 2009, podemos ver um fraco componente antipessoal no RTS. O Hearst tem um pouco menos de 0,5 e ainda assim é estatisticamente significativo. Talvez este seja o mesmo efeito que a ACF mostra (fraca correlação negativa das barras vizinhas). Mas, por outro lado, não há anti-pessoalidade na história anterior! Parece que algo apareceu no horizonte RTS inferior após 2009 e mudou a estrutura do horizonte de mercado! Talvez, sejam apenas os mesmos robôs que trabalham na recuperação do acúmulo de grandes pedidos. De qualquer forma, estarei no escritório na segunda-feira e publicarei este interessante quadro.

Ordens Limit e Stop - provavelmente, elas têm efeitos diferentes no mercado. Mas acho que o horizonte deles é muito limitado em um dia. O horizonte a partir de uma hora mostra efeitos muito mais fortes que tornam os efeitos causados pelas ordens pendentes estatisticamente indistinguíveis.

 
joo:
Como isso é melhor do que trabalhar, por exemplo, em mash-ups? - Você não pode evitar o atraso de qualquer maneira. E +-0.1...0.2 não é uma diferença tão grande de 0.5 base, que você pode obter algo útil a partir dela. Imho, é claro.

Bem, é a temperatura em toda a ala, e já está até 0,03 graus acima da norma! E os casos individuais podem ser ainda mais interessantes. Ainda mais, não esqueça que estamos trabalhando em uma escala de potência em medidas logarítmicas. Um desvio de 0,03 já dá 1,48% de vantagem sobre 100 ticks, o que não é muito, mas é suficiente para pagar o spread.
 
C-4:

Bem, essa é a temperatura da ala como um todo, e já está 0,03 graus acima do normal! E os casos individuais podem ser ainda mais interessantes. Especialmente não se esqueça que estamos trabalhando com uma escala de potência em medidas logarítmicas. Um desvio de 0,03 já dá 1,48% de vantagem sobre 100 ticks, o que não é muito, mas já é suficiente para pagar o spread.
Se o futuro se parece com o passado. Mas, neste caso, o purê também é uma beleza.
 
C-4:

Bem, esta é a temperatura de toda a câmara, e já está 0,03 graus acima do normal! E os casos individuais podem ser ainda mais interessantes. Especialmente não se esqueça que estamos trabalhando com uma escala de potência em medidas logarítmicas. Um desvio de 0,03 já dá 1,48% de vantagem sobre 100 ticks, não é muito, mas é suficiente para pagar o spread.


Que bom que tudo isso acontece! :-)

Estes estudos podem ser anexados (complementados) ou algo semelhante (auto-suficiente para o filtro) pode ser desenhado para a mesma conexão simples com uma coruja comercial como um filtro de tendência?

Aqui está minha parte de sinal da coruja de tendência usando leituras de indicadores iVAR . 

 if  (Ask>F11 && ADX1_1>ADXOpenLevel && ADX_PLUS1_1-ADX_MINUS1_1>0 && ADX1_1<ADX_PLUS1_1 && ADX1_1>ADX1_2 && Open[1]>MA_1 && Close[1]>MA_1 &&  
      iVAR_1 < 0.5 &&                                                                                                      // тренд на основном ТФ 
   //.........................................ФИЛЬТРЫ...................................
                   (TimeHour(TimeCurrent()) >= Start && TimeHour(TimeCurrent()) <  End))   
      WmOrderSend(Symbol(), OP_BUY, Lots_New, Ask, 0, 0, "старт", MagicNumber);
    
1...252627282930313233343536373839...46
Novo comentário