FR H-Volatilidade - página 6
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É por isso que há ali uma cara sorridente. Até recentemente, havia uma discussão muito ativa sobre a medida da "aleatoriedade" do fluxo de cotações. O processo Wiener foi usado como referência e o fluxo de cotações foi comparado a um Wiener de um lado ou de outro. O principal ponto de discussão não foi sequer sobre a forma do FR, mas sobre se o fluxo de citação reflete alguns padrões estáveis (não necessariamente determinísticos) que podem ser explorados, ou se ainda é livre de arbitragem SV, hoas etc.
Qual é sua opinião agora, Mathemat, quanto as estatísticas regem em forex e o que devemos procurar: superioridade estatística (no sentido de imperfeição, arbitragem de mercado) ou ainda um padrão?
Um pesquisador razoável entende que um sistema capaz de mostrar um modesto fator de lucro de não menos de 1,5 (com, digamos, 99% de probabilidade computável ) de forma constante e provável, não é nada fácil de fazer. Na esmagadora maioria dos casos que vejo aqui, algumas conclusões estatísticas sobre o sistema são feitas apenas com base na análise da visão subjetiva do mercado (em termos de um determinado sistema) - mas vejo muito poucas conclusões relacionadas à análise estatística das propriedades objetivas das séries de mercado. Mas estes são dois componentes iguais do sistema! O sistema pode ser ótimo no backtest, mas onde nele está a análise da variabilidade associada a diferentes realizações das séries temporais!
A propósito, atrevo-me a dizer que recentemente houve alguns tópicos interessantes sobre a análise do segundo componente. Mas estes temas exigem um trabalho profundo e minucioso, em vez de simplesmente combinar os parâmetros de mais um graal (com uma letra pequena)...
O que você quer dizer com "sustentável e provável"? Comprovado teoricamente? Ou praticamente? Por que a estabilidade por si só não é suficiente?
скромный профит-фактор не менее 1.5 (с вычислимой вероятностью, скажем, 99%)
E como podemos calcular a priori a probabilidade do fator de lucro? Novamente com base em um modelo teórico? Portanto, é suposto que seja possível construir um modelo que reflita adequadamente a natureza dos processos no mercado. Então, será possível provar, calcular e tirar conclusões objetivas. Mas tudo isso é utopia, e eu acho que você não vai discutir comigo. Provavelmente algum dia a ciência estará pronta para oferecer tal teoria, mas enquanto isso estamos no nível de Carl Linnaeus em biologia: classificamos castiçais e padrões. :-) É por isso que eu pessoalmente não posso dizer que as regras da estatística são as mesmas. Não vi nenhum TS, que é baseado em propriedades estatísticas de fluxo de cotações e que tem uma renda estável. A primeira tentativa teórica é a tese de Pastukhov, pela qual quero agradecer muito a ele. Mas existem TS lucrativos, e o Expert Advisor de Better não é o primeiro e não é o único. Mas até agora todos eles são construídos sobre modelos determinísticos (e, infelizmente, não teóricos). O PNN do Even Better não explora nenhuma propriedade estatística da série, e seu nome probabilístico diz apenas sobre a natureza da decisão, não sobre a base para essa decisão.
E vejo muito poucas conclusões relacionadas à análise estatística das propriedades objetivas das séries de mercado.
Este lugar em seu posto me interessou muito. Ultimamente tenho me metido em estatísticas. :-))
É claro que minhas investigações de estatísticas de fluxo de citação dificilmente podem ser chamadas de sensatas, pois não sou um especialista neste campo. No entanto, eles acrescentaram muita compreensão para mim. Além disso, acrescentaram ao meu desejo de torná-los suficientemente profundos, significativos e construtivos. Por isso, gostaria de perguntar-lhe:
1. O que é a "análise das propriedades objetivas das séries de mercado" ? O que isso envolve?
2. Quais "propriedadesobjetivas " devem ser investigadas?
3. Que conclusões sobre quais aspectos estatísticos do mercado devem (ou podem) ser feitas a fim de basear uma pergunta sobre a construção do TS nesta base?
4. Como você vê a construção de um TS baseado no conhecimento das propriedades estatísticas das BPs de mercado ?
Apenas não se deixe intimidar pela simplicidade destas perguntas. Percebo que você, como todo mundo, não tem nenhuma resposta abrangente. Aqueles que o fizeram, não estão mais entre nós. :-))) Eu os coloco na esperança de que no processo de discuti-los aqui, como já aconteceu mais de uma vez, possam surgir pensamentos que valham a pena e possam ser feitos progressos.
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1. O que é "análise estatística das propriedades objetivas das séries de mercado"? O que isso envolve?
2. Quais "propriedadesobjetivas " devem ser investigadas?
3. Que conclusões sobre quais aspectos estatísticos do mercado devem (ou podem) ser feitas a fim de basear uma pergunta sobre a construção do TS nesta base?
4. Como você vê a construção de um TS baseado no conhecimento das propriedades estatísticas das BPs de mercado ?
A principal questão era esta: "Por que a grande maioria dos TSs cujos sinais são baseados em interpretações comerciais tradicionais de indicadores convencionais drenam"? As respostas habituais - "o mercado está mudando", "as cotações das diferentes corretoras são diferentes", "profundidade insuficiente dos testes ou otimização", etc. - Não estou satisfeito com tais respostas, porque desta forma podemos "provar" o fracasso de qualquer TS quando isso realmente acontece. Estou apenas satisfeito com razões matemáticas claras para o fracasso. O resultado da minha análise é o primeiro dos alegados artigos, o que, em minha opinião, fornece uma crítica bastante convincente dos princípios da construção de TC.
Infelizmente, esta crítica, embora ideologicamente clara, ainda não é apoiada tecnicamente (código). A principal razão para isto é que ainda não aprendi a fazer o mais importante - gerar histórias sintéticas (barra, é claro), sobre as quais eu poderia dizer que elas não diferem das reais em suas características principais.
Para que servem estes sintéticos? Simplesmente para tornar o material sobre o qual a estratégia é testada estatisticamente representativa. O principal problema para o construtor do sistema não são os dados suficientes. Os testes e a otimização são sempre feitos em uma única 'realização' de um processo histórico. Nenhuma análise prospectiva, testes em várias moedas e vários períodos descritos no livro clássico da Pardo ainda dará a confiança estatística necessária de que o sistema ainda funcionará, e o próprio Pardo admite isto. Se executarmos o TS em alguns milhares de sintéticos, podemos tirar conclusões bastante confiantes sobre a robustez da estratégia (não sobre os parâmetros do TS, mas no espaço de todos os sintéticos!). Mas isto requer sintéticos de alta qualidade. Então o processo de teste pode ser levado a um nível qualitativamente novo. A própria metodologia de tais testes "sintéticos" é o tema do meu segundo artigo proposto.
A falta de conhecimento das características estatísticas fundamentais das séries financeiras reais é o único obstáculo sério que impede a implementação da idéia na realidade (tornou-se claro após consulta ao xeon e ao komposter). Tudo o resto pode ser implementado na MQL4 com a adição de várias características não documentadas do idioma.
Essas são na verdade as respostas para quase todas as suas perguntas, Yurixx, ou seja, uma tentativa de provar a robustez do TC. Não vou responder a pergunta 4, porque não suponho que deva usar propriedades estatísticas de séries financeiras em TS. Pessoalmente, preciso dele apenas para testes qualitativos.
De qualquer forma, espero que o tema seja de interesse. Quero avisar com antecedência: nem todos os TCs são testados desta maneira! Não aqueles que exploram as propriedades discretas do mercado (Fibo, canais, níveis de suporte/resistência). É muito provável que eu ainda publique os artigos como estão agora (filosóficos e analíticos), mas eles serão mais uma coisa do tipo manifesto do que uma solução técnica específica. Há outras considerações que eu não mencionei aqui.
Se tudo o que foi escrito acima for percebido como um cabo seguro, basta dizer, eu não me ofenderei.
Pelo contrário, tudo é percebido de forma bastante clara e positiva. Vejo que você também não desiste de pequenos problemas. Há um ótimo lugar na "segunda-feira" de Strugatsky. Duas linhas do diálogo: "Então este é um problema classicamente insolúvel! - É claro que sim. Qual é a vantagem de resolver os solvíveis? Você sabe de antemão que eles têm uma solução de qualquer maneira" :-)) Muito pertinente.
Não tenho certeza de que o problema que você colocou tenha uma solução. Estou me referindo à geração de séries que "não diferem das reais em suas características principais". Entretanto, gerar séries sintéticas que possam simular o comportamento de séries reais até certo ponto, e usá-las para testar TC é um problema legal e fundamental.
Meu entendimento "físico" do forex em poucas palavras: forex é um sistema estável, autoconsistente, com grande coeficiente de dissipação e pequeno relaxamento, que tende ao seu equilíbrio. No entanto, é constantemente perturbado por fora e estas perturbações são muito diversas em força, duração e natureza. De fracos, mas constantes e duradouros, resultando em tendências longas, a impulsos "psicológicos" muito curtos e sem base material. Construir um sistema que possa refletir tudo isso é construir um modelo de mercado que funcione plenamente. Isso é o que eu acho impossível (no momento), porque de fato todos os fatores que afetam o mercado de uma forma ou de outra ainda não foram estudados de forma alguma. Mas construir um modelo estocástico multi-paramétrico que não pretende representar o mercado (ou seja, gera séries que são bem possíveis de distinguir das reais) é bem possível e não menos útil.
A tarefa da TS não é determinar exatamente onde, quando e como o preço se desloca, mas extrair dinamicamente do fluxo de dados reais a natureza da influência que fatores externos significativos têm no mercado, e ajustar a essa influência. Se a TS for capaz de fazer isso, então não se importará se os dados são reais ou sintéticos e reagirá adequadamente. Assim, tendo um modelo estocástico multi-paramétrico limitado, podemos perturbar seus parâmetros de forma aleatória e/ou determinística para obter séries, que não são reais ou próximas a elas, mas ainda assim podemos tornar o teste TS razoável.
Se eu estiver pelo menos um pouco certo, não há como calcular as características estáveis da série, pois elas estão constantemente sujeitas a transtornos, e isso tudo é utopia. E devemos entrar do outro lado, do ponto de vista de que o lucro no Forex é obtido não do conhecimento ou uso de estatísticas de séries, mas do conhecimento e uso de transtornos, o que viola estas estatísticas.
Este problema é muito mais complicado que a geração trivial do processo Wiener, já que no Wiener one os incrementos vizinhos são independentes, enquanto na série FF eles são dependentes. No entanto, as lendas sobre a vinerabilidade das séries financeiras são estáveis e existem mesmo em fóruns comerciais muito sérios. Naturalmente, eles são alimentados pela similaridade rude externa de tais sintéticos e séries reais. Alguns até tentam ir além e encontrar fibras, canais e níveis de resistência/apoio na série Wiener, "justificando" assim a validade da análise técnica. Isso, lamento dizer, já é um lunático...
É aí que nossos objetivos divergem, Yurixx. Seu objetivo é explorar as perturbações para aproveitá-las, e o meu é encontrar leis estatísticas estáveis de séries financeiras, que incluem essas perturbações e servem como base para um teste qualitativo de nosso TS. Em princípio, isto não deve interferir em estudos adicionais de séries financeiras reais.
Basta ouvir como soa legal: "filas financeiras sustentáveis de statzakon incorporando estas perturbações". :-)
Se as perturbações são por definição externas ao mercado, se são temporais (caso contrário não seriam perturbações), de que tipo de estabilidade das leis, parâmetros e funções do processo estatístico podemos falar?
A estabilidade (nem no sentido estrito, nem mesmo no sentido suave) não será, por definição, cumprida quando um dos fatores dominantes no processo for substituído ao longo do tempo por outro. Por exemplo, uma ascensão econômica é substituída por uma desaceleração econômica. Ou, como agora, o sistema financeiro começa a desmoronar e sofre um colapso. Presumo que, teoricamente, você não vai encontrar estas leis legais sustentáveis. Se eu estiver certo, então me diga, em princípio, como você vai encontrar essas leis, onde? Pesquisando dados históricos reais? Como?
A propósito, em relação ao meu objetivo, - interpretação muito frouxa. Eu não disse nada sobre isso, mas nesta fase nossos objetivos coincidem - pesquisa sobre a natureza e os padrões de câmbio. E se não fossem, eu dificilmente estaria tendo estas discussões "inteligentes". E eu estava falando apenas de vencer como uma medida de compreensão dos processos com os quais estamos lidando. E se esse entendimento se concretizar, não me negarei o prazer, como recompensa, de tirar proveito dessa fonte. Você também não.
Como Peters fez em seu livro http://bigforex.biz/load/8-1-0-136. Você também pode ler http://bigforex.biz/load/8-1-0-137, é o seu primeiro livro. Na minha opinião, o que você chama de transtornos se encaixa muito bem em seu modelo, pois ele não destaca de forma alguma estes transtornos, mas simplesmente olha para o processo sem cortar as seções de tendência dele.
Sei que a tarefa é muito difícil, mas o objetivo é muito tentador. A propósito, Peters não é o único. Há também a Shiryaev, que também estuda estatísticas de séries financeiras.
E mais uma coisa, Yurixx: sou capaz de fazer conversas inteligentes, mas neste caso meu objetivo é o mais prático, exatamente o que os jovens construtores de sistemas nunca fazem e não o consideram digno de atenção, ou seja, uma tentativa de encontrar uma abordagem para provar a robustez do TS (estatística, é claro). E é muito bom que um objetivo tão prático seja baseado em uma pesquisa tão básica.
Não há muita gente decentemente versada em estatísticas aqui (eu não me incluo para tal) e, receio, terei que procurar matemáticos de lado. Mas há pessoas aqui que podem codificar até mesmo o diabo com MQL4, e isso é muito bom.