FR H-Volatilidade - página 21
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Sergei, há um processo no qual, em princípio, não se pode ganhar dinheiro a longo prazo. Estou falando do processo venusiano obtido pela integração de uma SV normalmente distribuída com MO zero. Portanto, qualquer TS que você invente, neste caso está condenado ao fracasso. Mesmo teoricamente, um TS assim não pode ser criado! Chamemos tais VR EFFECTIVE. Como você vê, a eficiência é uma propriedade desta BP, não de um TS em particular. Eu acho que a analogia feita é transparente e intuitivamente clara?
Obrigado, finalmente há um fogão para dançar. Estou apenas cortando as palavras "em princípio, você não pode" daqui. Vamos começar a desmontar o processo :-). 1 Um processo Wiener é um processo com incrementos independentes. Esta curva tem sempre esta propriedade? Eu acho que não, e você concordará que existem áreas onde os incrementos são dependentes - a tarefa é detectar este fato o mais rápido possível e negociar na direção dos incrementos dentro do tempo de correlação. O segundo caminho é "qualquer processo com incrementos independentes é Markovian, vá até lá". Precisamos determinar a matriz de probabilidade de transição, já que o conjunto de valores de preços é discreto e contável, é teoricamente possível
para Prival
Como esta é minha afirmação, vou acrescentar um pouco mais. Minha conclusão se baseia apenas no senso comum, não nos conceitos de "martingale" e "eficiência". Além disso - nem sei o que esses conceitos significam e, além disso - não quero saber. Mas essa ignorância não me incomoda em nada, apenas uma abordagem diferente, uma perspectiva diferente... :о)
Também não uso estes termos em minhas pesquisas, pois não os entendo. E considero a matemática como aplicada, só preciso entender o que é matemática e onde aplicá-la :-).
Quanto a isso "a aspiração do sistema de ocupar um estado estável não traz vantagens para a previsão", entendi corretamente e mostrei em fotos que esta propriedade pode ser bem utilizada ou não, não consegui convencer. Se não explicar esta idéia com mais detalhes, eu sempre tento ficar dentro dos limites do bom senso também.
Portanto, há total unanimidade sobre a primeira pergunta. :-)) Ótimo.
2. Entendo, em termos gerais, o que você está falando, mas também entendo que isto está além de minhas capacidades matemáticas e talvez até mesmo de minha compreensão mais específica. :-(
3. Sim, esta visão da TC é realmente trivial, você não precisa conhecer o RF para fazer isso, apenas ter o Mo. Eu entendi desde o início. Então a questão pode ser formulada de outra forma: o conhecimento explícito do FR dá alguma vantagem em relação ao caso elementar de conhecer mo, sko ? Bem, e, se assim for, pode ser usado de alguma forma.
Exemplo. SP tem assimetria (ao contrário da Gaussiana, que é simétrica), embora ainda mo=0. Algo pode ser extraído da forma da curva ou é inútil?
Mas isto é interessante: "a matemática na administração do dinheiro é muito mais adequada do ponto de vista de que existem algoritmos de ação corretos e claros". Podemos discutir estes algoritmos com mais detalhes? Ou seja, o que significa e onde pode ser encontrado de uma forma acessível.
4. Não estou interessado em uma comparação qualitativa, mas em uma comparação quantitativa. Não é uma condição lógica da TC. :-) Para ser mais preciso, quero normalizar a distribuição sobre uma amostra para que ela não dependa do tamanho dessa amostra.
Entendo o algoritmo de cálculo, mas explique os pls,
(a) Por "cada variável aleatória", entende-se que cada amostra da série SV é uma variável separada que tem sua própria distribuição ? Isso pressupõe que todas essas variáveis têm a mesma distribuição F(x) ? Se não, o que significa "cada variável aleatória"?
b) O que é G(x) ? Por que temos que aumentar F(x) para o poder de n e o que isso tem a ver com o máximo de amostra? Desculpe, como físico, preciso entender o que estou fazendo.
A matemática da gestão do dinheiro e, mais exatamente, a gestão do risco, foi descrita em muitos trabalhos e muitos resultados foram obtidos. Alguns resultados são conhecidos por todos (o Sharpe ratio ou V@R), outros estão mais relacionados com o conhecimento comum do comércio (como a regra de Kelly), outros estão além do escopo de uso prático no futuro previsível (as medidas coerentes e convexas do risco). Todos estes resultados são construtivos, cada um dizendo "faça isto e aquilo para limitar o risco com isto e aquilo". Em termos práticos, há um livro que eu penso por Vince, "The Mathematics of Capital Management" ou algo parecido. Se não estou enganado - trata-se de gestão de dinheiro. Eu mesmo não o li, apenas dei uma olhada, mas parece ser sem bobagem e sem xamanismo.
Portanto, a propósito, acabei de entender que você provavelmente quer procurar o máximo não em uma amostra, mas na implementação de um processo comincrementos independentes. Este é um loop ligeiramente diferente (mais complicado). Responderei como queria responder, exatamente por amostragem, se você precisar de algo mais, pode me perguntar novamente.
a) Esta versão assume que os valores da série são variáveis aleatórias independentes e igualmente distribuídas (com função de distribuição F). Eagle-Rash (1-0) está lá, ou o que quer que seja. Os valores em si, não suas somas.
b) G(x) é na verdade uma função de distribuição máxima. A prova é simples: a probabilidade de que o máximo seja menor que x é igual à probabilidade de que cada s.v. seja menor que o fato (taptologia) e isto é igual ao produto das probabilidades de eventos como "um valor é menor que x". Como as probabilidades de todos esses eventos são iguais, e iguais a F(x), obtemos que G(x) = F^n(x).
1 Um processo Wiener é um processo com incrementos independentes. Esta curva tem sempre esta propriedade? Eu acho que não, e você concordará que existem áreas onde os incrementos são dependentes - a tarefa é detectar este fato o mais rápido possível e negociar na direção dos incrementos dentro do tempo de correlação. O segundo caminho é "qualquer processo com incrementos independentes é Markovian, vá até lá". Precisamos determinar a matriz de probabilidade de transição, já que o conjunto de valores de preços é discreto e contável, é teoricamente possível
Eu discordo! por condição - os incrementos são INDEPENDENTES. Qualquer dependência local é aleatória (estocástica) e, portanto, terminará tão inesperadamente quanto começou e, portanto, esta propriedade não pode ser explorada. Sobre a segunda variante eu não entendo. Em geral, a tentativa de construir um TS lucrativo usando um processo aleatório (como definido acima) é um absurdo! Sergey, eu enfatizei que "é impossível a longo prazo" e não excluo as variantes locais vencedoras. Isso não contradiz nada. O importante é que, em média, ao longo de uma grande história, o retorno do TC (a relação entre o lucro total e o número de negócios realizados n) tende a zero como 1/SQRT(n).
para kamal
Com base em sua experiência prática no mercado de ações, é atualmente possível utilizar uma estratégia que não seja "comprar (vender) e segurar"?
3. No caso de incrementos independentes - não, não dá, porque no caso de incrementos independentes e mo=0 a vantagem não pode dar nada - o mercado é eficiente (de acordo com o critério de martingale que eu dei acima). Caso contrário, não pode haver nada melhor do que a regra "comprar e segurar". Tudo isso, ressalto, para incrementos independentes.
A matemática da gestão do dinheiro e, mais exatamente, a gestão do risco, foi descrita em muitos trabalhos e muitos resultados foram obtidos. Alguns resultados são conhecidos por todos (o Sharp Ratio/Sortino ou V@R), outros estão mais relacionados com o conhecimento comercial comum (como a regra de Kelly), outros estão além do uso prático no futuro próximo (as medidas coerentes e convexas do risco). Todos estes resultados são construtivos, cada um dizendo "faça isto e aquilo para limitar o risco a isto e aquilo". Em termos práticos, há um livro que eu penso por Vince, "The Mathematics of Capital Management" ou algo parecido. Se não estou enganado - trata-se de gestão de dinheiro. Eu mesmo não o li, apenas dei uma olhada, mas parece ser sem bobagem e sem xamanismo.
4. por falar nisso, acabei de entender que você provavelmente quer procurar não por uma amostra, mas pela implementação de um processo comincrementos independentes. Este é um loop ligeiramente diferente (mais complicado). Responderei como eu queria responder, exatamente por amostragem, se você precisar de outro, pode me perguntar novamente.
a) Esta versão assume que os valores da série são variáveis aleatórias independentes e igualmente distribuídas (com função de distribuição F). Eagle-Rash (1-0) está lá, ou o que quer que seja. Os valores em si, não suas somas.
b) G(x) é na verdade uma função de distribuição máxima. A prova é simples: a probabilidade de que o máximo seja menor que x é igual à probabilidade de que cada s.v. seja menor que o fato (taptologia) e isto é igual ao produto das probabilidades de eventos como "um valor é menor que x". Como as probabilidades de todos esses eventos são iguais, e iguais a F(x), obtemos que G(x) = F^n(x).
Bem, a segunda pergunta também foi tratada, obrigado. Agradecimentos especiais para Vince, com certeza vou encontrá-lo. Uma última pergunta permanece.
a) Se entendi corretamente, por SP você se refere a todo conjunto infinito de realizações de séries de SP, cada uma das quais é um caso especial de séries infinitas deste SP. Neste caso, é possível falar de uma função de distribuição para um único elemento. Corrija-me se eu estiver errado.
E por "SP" quis dizer que a própria série (pode ser infinita) cuja parte finita tenho em meu computador sob a forma de um fragmento de histórico de citações. E chamei uma amostra de parte desta história, que utilizo diretamente em meus cálculos. Será que isso muda a pergunta? Em caso afirmativo, o que isso muda? E o que é então uma amostra?
b) Sobre o máximo e grau que eu entendo, obrigado. Esta é uma visão diferente, mais interessante. Baseei meus cálculos em outras suposições. Tanto quanto sei, o resultado é uma distribuição ao máximo. E é exatamente FR, não SP. E, mais adiante, é claro.
Se você ainda não está entediado com esta alfabetização, eu gostaria de fazer mais uma pergunta. Várias vezes você enfatizou a independência dos incrementos como uma limitação significativa que separa muito a teoria da prática. Você também mencionou que a teoria tem sido capaz de ir um passo além. Poderia, por favor, desenvolver esta teoria, pelo menos o suficiente para dar uma primeira idéia destes passos, e também para entender como uma pessoa que não está muito longe da matemática (como eu :-), mas não é um especialista neste campo, pode obter algo útil para si mesmo aqui.
Com esta frase eu queria levá-lo à idéia de que é mais provável que uma aposta no líder do teste caia na faixa 2 do que na faixa 3 (4 cabeças seguidas), você também pode colocar uma aposta na faixa 1 (4 caudas), veja figura.
Isto é completamente errado.
Esta é uma demonstração clara de um erro típico cometido por jogadores em jogos de loteria esportiva, roleta, etc. Eles honestamente acreditam que têm que colocar suas fichas no campo de jogo mais ou menos uniformemente (ou você pode pensar em seu próprio sistema), mas alguma combinação específica, do ponto de vista deles (por exemplo, todos os vermelhos) parece improvável para eles. E eles nunca colocarão todas as suas 17 fichas em todos os vermelhos (ou todos os pretos).
Seu exemplo com a imagem também pode ser facilmente enganoso. O raciocínio é: se você conseguir 357 águias seguidas (uau!), então aposte em rabos, você não pode errar. Isto está errado.
Sugiro que os usuários em dúvida considerem as variantes (supõe-se que a moeda é de uma forma correta, não há vento, a moeda não é magnética e a experiência é absolutamente clara do ponto de vista técnico):
1. Não houve nenhuma reviravolta. Qual é a probabilidade de rabos na próxima virada? A resposta correta é 50%.
2. Houve 100 arremessos. Houve 95 vezes em que as cabeças caíram. Qual é a probabilidade de caudas? A resposta correta é 50%.
3. Houve 100 arremessos. A história do arremesso de cauda de águia é desconhecida (bem, a secretária de pernas longas envolveu um arenque nele). Qual é a probabilidade de caudas? A resposta correta é 50%.
Obviamente, neste exemplo, a história dos acontecimentos é irrelevante.
Praticamente, significa que se uma moeda é atirada 4 vezes seguidas como cabeças, isso não significa absolutamente nada. Isso também significa que se o gráfico (não o mercado financeiro real, mas o gráfico desta estúpida virada de moeda) subiu em uma tendência íngreme, então:
- isso não significa de forma alguma que a probabilidade de um recuo do gráfico seja muito maior;
- significa apenas que houve essa tendência na última história.
É impossível prever um processo aleatório.
Você pode traçar uma curva de distribuição normal. Você pode escrever algumas palavras. Pode-se pensar que o resultado está ao virar da esquina.
Mas é impossível prever um processo aleatório, porque essa é sua essência - é aleatório.
Somente esses processos nos quais uma certa regularidade se manifesta, podem ser previstos. Por exemplo, há razões para acreditar que o mercado financeiro não é completamente aleatório.
No entanto, os gráficos externamente aleatórios e não aleatórios são muito semelhantes.
Se você fizer um gráfico de eagle-shear (você pode virar uma moeda, registrar os resultados e depois inseri-los em um PC como cotações incrementais), você terá dificuldade para distinguir de um gráfico de cotação de mercado. Isto é o que a torna confusa. De fato, as folhas de águia são, em princípio, impossíveis de prever, enquanto as do mercado, em maior ou menor grau, podem.
A tarefa do pesquisador-programador-construtor-TC se resume a identificar padrões que podem ser usados como base para fazer previsões, ou seja, determinar a diferença que distingue um gráfico de outro - para identificar um sinal útil.
Se eu quiser comprar do mercado, verei que não é correto cortar o mercado e usar um exemplo com uma moeda, e não explicarei as diferentes martingales nesses exemplos também. SK não é uma moeda, mas uma variável aleatória. Analogamente, digamos que a tensão de rede é 220 volts, neste caso pode ser 220 em vez de 0 (não crucial). Mas então ninguém iria querer jogar este jogo comigo, se eu apostar que a voltagem estará dentro de 220V + 3sigma, contra a outra hipótese.
Estou apenas cansado de perguntar aos fãs da eficiência o que eles querem dizer com isso, eu esperava que eles vissem e quisessem jogar, porque, segundo eles, o mercado é eficiente o tempo todo lutando por seu estado de equilíbrio e, portanto, os visitantes não podem ganhar.
Chamando qualquer pessoa para jogar de acordo com as regras descritas acima.
SK Obrigado novamente por ver isto
Editar: com tudo o que você escreveu acima eu concordo absolutamente, embora aqui eu esteja definindo uma variável aleatória que tem duas regularidades pode e variance=const. Isso explica porque eu bati em qualquer um. Infelizmente, o mercado não é tão simples quanto gostaríamos que fosse.
E para coroar tudo isso, para não agir apenas como um "assassino de idéias" vou lhes contar uma idéia muito simples, que eu costumava empurrar em meu artigo aqui no mql4.ru, e que cresceu em importância à medida que ganhei experiência comercial prática: o modelo padrão Gaussiano de caminhada geométrica aleatória pode ser salvo de todos os problemas repensando apenas um parâmetro: o tempo. Esta idéia já foi mencionada aqui, mas não é pecado repeti-la novamente: olhe para a carraça! E os efeitos como "caudas pesadas", como "volatilidade", e muitas outras coisas desaparecerão.
Veja também: a figura abaixo mostra em vermelho o número de cálculos da primeira diferença de carrapatos TP EUR/USD expressos em pips e caindo no intervalo do valor fixado nas abcissas.
Então, onde estão os efeitos em falta sob a forma de"caudas pesadas"? Ainda podemos fazer um gráfico de"volatilidade", se você sugerir sua definição correta para "ver" como"muito está faltando".
De onde vieram os carrapatos?
Com relação à volatilidade - em grande parte o que estou dizendo é taptologia, porque a variabilidade (volatilidade) dos preços está diretamente relacionada à atividade das transações (o número de ticks) e considerando o tickframe que você devolve o gráfico, vá para o chamado tempo operacional. Como os dados sobre a volatilidade negociada estão fechados para nós (ou seja, alguém encontrará opções de vencimento curto - você é bem-vindo, mas mesmo as minúcias não são de livre acesso), por isso é difícil verificar minha afirmação "diretamente", apenas a construção especulativa acima.
Não exatamente, Neutron. Precisamos construir barras com o mesmo volume de carrapato (equivolume). E veja já o p.d.f. deles. (função de densidade de probabilidade). Esta idéia foi expressa há muito tempo, quase um ano e meio atrás por Amir em "The Principle of Substitution of Time in Intraday Trading".
Notei o artigo na época, mas ainda não estava viciado em p.d.f., e ainda não vi nenhuma aplicação comercial destas idéias. Mesmo agora eu não vejo muita utilidade para o comércio, mas por outro lado eu entendo claramente o que o autor escreveu no início do artigo (ênfase adicionada): ouso dizer que poucos desenvolvedores de sistemas - iniciantes, assim como alguns "experientes" - pensam que mesmo os indicadores mais simples do tipo média móvel, estando relacionados ao tempo, são na verdade unidades diferentes em diferentes momentos do dia. Naturalmente, também existem sistemas formulados em termos de preço, mas não de tempo. Um exemplo típico são os sistemas renko e kagi, mas eles estão em minoria. A maioria deles, repito, está "amarrada" ao tempo, na maioria das vezes indiretamente através dos indicadores. Isto é exatamente correto: a aparência dos indicadores contínuos clássicos muda muito após tal conversão. Aqueles que tentam usar isto em seu TS, basta dar uma olhada nos envelopes e nas Bandas de Bollinger aplicados a este gráfico. Suspeito que junto com o desaparecimento (ou desbaste significativo) de caudas grossas e a estabilização da variância (volatilidade) estes indicadores mostrarão entradas/saídas muito mais razoáveis. Você não terá um graal, mas lidar com processos mais simples também será mais fácil.
Pessoalmente, só estou interessado nesta conversão de gráficos porque o gráfico em si poderia se tornar muito mais próximo de um processo Wiener - com incrementos p.d.f. muito próximos aos descritos por Bachelier (+-1 carrapato em qualquer momento, independentemente do passado). O que fazer a seguir é a segunda pergunta.
SK. Entendo muito bem que os volumes de tick no Foreh são muito dependentes do fornecedor de dados e de seus filtros. Mas você pode tentar, certo?
Peço desculpas pela enorme citação, mas ela permitirá reconstruir o curso do tópico em discussão.
Veja a fig. mostra a distribuição dos aumentos de preço em barras por 1 carrapato, 10, 20, 40, 80 carrapatos.
Isto é, o que é necessário - "barras com o mesmo volume de carrapato (equi volume)". dados são dados para carrapatos EUR/JPY Alpari 2007. É claro que mesmo para a TF=80 pode-se falar de normalização da distribuição somente com grandes reservas (comparar linha vermelha sólida e linha vermelha com círculos).
Talvez você, kamal e Mathemat, possa comentar sobre esta situação.