Construindo um sistema comercial usando filtros digitais de baixa passagem - página 17
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Bem, aqui estamos nós, e o que eu postei, prova de que não é um BGS, portanto não é um processo Wiener, ou seja, é possível ganhar dinheiro. Tenho trabalhado, trabalhado ou talvez esteja me faltando algo :-(.
Você espera encontrar uma característica estacionária e usá-la como chave para construir um algoritmo?
A figura mostra a variabilidade dos retornos (em intervalos de cinco minutos) ao longo do dia. Não há e não deve haver aqui nenhuma estacionaridade. É claro que se a gama de H-L muda, então os retornos também devem mudar, devido a razões estatísticas.
A figura mostra a variabilidade dos retornos (em intervalos de cinco minutos) ao longo do dia. Não há e não deve haver aqui nenhuma estacionaridade. É claro que se a faixa H-L mudar, então os retornos devem mudar devido a razões estatísticas.
Desculpe, talvez não entendamos algo ou confundamos os termos. Vejamos um exemplo. Temos uma fila de números 1 2 3 4 5, fazemos dois procedimentos. O primeiro adiciona um número aleatório à linha para obter um número -2 3 1 5 7. O outro procedimento (de cada número sucessivo subtraímos o número anterior) obtemos um número 1 1 1. Assim, obtemos duas séries - uma não estacionária, a outra estacionária.
Portanto, esta frase "É claro que se a faixa H-L mudar, o retorno deve mudar devido a razões estatísticas" está incorreta. Sim, a segunda série pode ser não-estacionária, mas não por esse motivo. Embora eu ainda duvide que seja não-estacionário.
Nada se perde em lugar algum. A H-L é essencialmente uma propagação de mudanças, uma estimativa aproximada não mal correlacionada com o gado. Em caso de retaliações, se você as toma como mudanças, você recebe a mesma coisa. É o mesmo intervalo de variação, mas apenas próximo. No gráfico, podemos ver que H-L e retornos diferem um do outro por um fator de 2, - deveria ser assim em teoria e assim acontece com os dados. Há muitos outros pequenos pontos que concordam bem com a teoria.
Além disso, não pode ser assim, se duas séries de dados obtidos de um, - um está parado e outro não está, por quê? Foram realizadas operações primitivas, o que elas mudam nos dados? O fato de 2 ter se transformado em 5 não significa nada, a escala da mudança é a mesma.
Além disso, a figura, dados reais - o que pode ser incompreensível, quando você pode ver que as mudanças nas características dos dados atingem 2-3 vezes. Não é 5%, mas 200-300%.
Preciso de um que me permita, após testar dois sistemas A e B no H4, dizer com firmeza e confiança: "Sistema A com 73% de probabilidade em qualquer intervalo de tempo de 1 ano mostrará drawdown de mais de 30%", ou "Sistema B com 61% de probabilidade em qualquer intervalo de tempo de 1 ano não excederá 6%, com 94% de probabilidade - não mais de 18%, e com 99,9% - não mais de 37%". Apostaria no segundo...
Que não existem sistemas capazes de gerar dinheiro para sempre, eu provavelmente concordo com você, bstone. Mas o fato de que sistemas que garantem estatisticamente drawdowns limitados durante um determinado período de tempo são possíveis em um processo não-viner, estou de alguma forma convencido. Mas em um processo Wiener você também não pode dar tal garantia...
O único teste de estacionaridade que conheço é o teste Dickey-Fuller. Mas ele assume algum modelo do processo (neste caso, uma autoregressão de 1ª ordem). Mas e se o modelo for desconhecido para nós de antemão?
...
Hmm, mas um modelo para ganhar dinheiro seria mais simples :). Porque não se destina a reproduzir todas as características do mercado (como o modelo projetado para testar um TS arbitrário), mas apenas aquelas essenciais para ganhar dinheiro.
No ponto 2: sim, mas isso já implica em algum tipo de algoritmo projetado para revelar essas invariantes. No caso de dois manequins, estes são alguns invariantes, quando se utilizam induladores adicionais, são outros. E se for ZZ+Fibo, então estas invariantes são muito complexas e os testes por esta idéia são muito difíceis.