Modelo de mercado: rendimento constante - página 3
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A idéia em si é curiosa, mas a mensagem subjacente é realmente estranha. Pessoalmente, não gosto disso. Se a quantidade de informações é sempre aproximadamente constante, então não há muita coisa acontecendo no mercado. Mas não é bem assim. No mercado há catástrofes regulares nas quais a quantidade de informações muda exatamente (como a transição para outro estado de fase).
O homem se propõe a analisar pedaços de informações comprimidas, para prever um novo "frame" no fluxo, o que melhor, por exemplo, um frame MPG4 comparado a um frame MPG1 para prever o próximo frame?
Talvez seja mais fácil acompanhar a trama do filme :)
A informação é um conjunto de bits que não pode ser comprimido de forma alguma para transmitir.
Presume-se que o mercado, como um sistema relativamente fechado, gera uma quantidade constante (ou que muda lentamente) de informação por unidade de tempo.
O que isso significa?
Os dados de mercado são tudo o que pode ser obtido do mercado. O mais simples são os preços.
Que a unidade de tempo seja o Tempo. Presume-se que sempre no tempo a quantidade de informações no mercado é N. É mais simples:
Coletamos ao longo do tempo os dados do mercado. Nós o comprimimos ao máximo (é impossível comprimi-lo mais), obtendo assim um conjunto de bits incompressíveis - é a informação cuja quantidade é constante(N) para a unidade de tempo Tempo.
Comprimir o máximo possível é uma teoria. Há muitos algoritmos de compressão. Quanto mais forte o algoritmo de compressão, mais próximo ele é capaz de estimar a quantidade de informação contida nos dados disponíveis. Ou seja, não podemos determinar exatamente a quantidade de informações, mas podemos estimá-la.
Como utilizar este modelo para comércio é descrito aqui.
A verificação da adequação do modelo não é muito difícil. É suficiente ter uma grande quantidade de dados históricos do mercado. Pegue uma janela deslizante do tamanho do tempo. E para cada posição da janela, realizar compressão (os algoritmos podem ser diferentes) obtendo o número de bits. Como resultado, obteremos uma estimativa da quantidade de informações da BP. Resta apenas analisar esta BP e tirar as conclusões apropriadas.
Claude Shannon, que abandonou incidentalmente sua carreira científica e que agora se diz que está envolvido no mercado de ações, introduziu a noção de uma medida de informação:
algum evento que tem M possíveis resultados Xi com probabilidade P[Xi], descrevendo a probabilidade de ocorrência do i-ésimo resultado, contém
informação, cujo valor é definido pela expressão:
I[Xi] = ln(1/P[Xi]) = - ln P[Xi]
O valor esperado ou médio desta informação I é igual à entropia H,
Ou seja, a entropia é uma medida de incerteza, lembra-se da temperatura média em um hospital? :))) Aqui,
ou seja, incerteza, entropia :).
"A informação é um conjunto de bits que não pode ser comprimido de forma alguma para transmitir" Sons!
Mas me parece que a única maneira pela qual um conjunto "não pode sercomprimido de forma alguma" é
um conjunto composto de apenas um pedaço, ou seja, quando não há redundância, então há
não há nada para comprimir! Ou seja, quando este bit leva um de dois valores "0" ou "1", mas!
é uma certeza completa! Então você está expressando a esperança de que existem procedimentos que podem
para trazer a aleatoriedade contida no mercado forex, que existem procedimentos que podem completamente
eliminar essa aleatoriedade ao ponto de não poder ir mais longe? Hmm. E é ainda mais impossível porque o mercado forex não é um sistema de ciclo fechado .
Isto é comprovado pela forte não-estacionariedade, ou seja, volatilidade dos parâmetros estatísticos, cotações de pares de moedas e
A visão empírica do mercado como uma combinação de análise técnica e análise fundamental, que, como você sabe
estão preocupados com a disposição interna do mercado e a análise da situação fora do mercado, respectivamente.
É por isso que escrevi tanto, porque suas, er, hipóteses me pareciam estar completamente de cabeça para baixo.
Estou familiarizado com as noções básicas da Teoria da Informação. Parece ter dado uma definição ambígua de informação. Deixe-me parafrasear:
A quantidade de informação contida nos dados é o número mínimo de bits necessários para recuperar os dados.
Ou seja, o número de bits nos dados comprimidos máximos (recuperáveis) é a quantidade de informação contida nesses dados. As chamadas informações puras contidas nos dados.
A informação é um conjunto de bits que não pode ser comprimido de forma alguma para transmitir.
Presume-se que o mercado, como um sistema relativamente fechado, gera uma quantidade constante (ou que muda lentamente) de informação por unidade de tempo.
O que isso significa?
Os dados de mercado são tudo o que pode ser obtido do mercado. O mais simples são os preços.
Que a unidade de tempo seja o Tempo. Presume-se que sempre no tempo a quantidade de informações no mercado é N. É mais simples:
Coletamos ao longo do tempo os dados do mercado. Nós o comprimimos ao máximo (é impossível comprimi-lo mais), obtendo assim um conjunto de bits incompressíveis - é a informação cuja quantidade é constante(N) para a unidade de tempo Tempo.
Comprimir o máximo possível é uma teoria. Há muitos algoritmos de compressão. Quanto mais forte o algoritmo de compressão, mais próximo ele é capaz de estimar a quantidade de informação contida nos dados disponíveis. Ou seja, não podemos determinar exatamente a quantidade de informações, mas podemos estimá-la.
Como utilizar este modelo para comércio é descrito aqui.
A verificação da adequação do modelo não é muito difícil. É suficiente ter uma grande quantidade de dados históricos do mercado. Pegue uma janela deslizante do tamanho do tempo. E para cada posição da janela, realizar compressão (os algoritmos podem ser diferentes) obtendo o número de bits. Como resultado, obteremos uma estimativa da quantidade de informações da BP. Resta apenas analisar esta BP e tirar as conclusões apropriadas.
O arquivamento sem perdas implica a compilação de um novo alfabeto cuja descrição + codificação da informação a ser arquivada será menor em tamanho do que a própria informação. Grosseiramente falando, é uma alocação de alguns padrões. Mas isto é eficaz para modelos como gramáticas regulares - onde há regras rígidas e inequívocas, ou desvios delas não são freqüentes. Se houver ruído, por exemplo, a eficiência de arquivamento cai drasticamente. Se em um texto há uma palavra 100 vezes, mas cada vez com um erro ou um par de letras trocadas, os algoritmos de compressão sem perdas não podem mantê-la em um padrão separado. Algoritmos de compressão com perda, tais como os de imagem, vídeo e som, são eficientes aqui. Mas todos eles não poderão levar em conta as regras contextuais, como a mudança de terminações de palavras, dependendo do caso, etc. Por exemplo, eles destacarão as combinações de letras mais freqüentemente utilizadas no texto e é isso. O mesmo para o mercado - isolará os padrões elementares mais comuns, mas não o fato de que seu uso permitirá uma previsão probabilística. Pode ser ainda mais exato, uma previsão lucrativa. Caso contrário, haverá previsão com 90% de probabilidade de que haverá continuação do cenário de sucção e tal cenário. Mas o prejuízo financeiro do cenário de 10% restante será o mesmo que o lucro da utilização desses 90º.
Em resumo, tudo depende do arquivador. A alocação de regras de profundidade é um trabalho de inteligência artificial (ou natural :), e não raro :) E, claro, o principal não é sua globalidade, mas a possibilidade de uso lucrativo.
Não entendo o primeiro post do tópico transformado em fórmulas, mas imho você está tentando falar sobre entropia
ZS: Odeio a teoria da transferência de informações, por causa de um único erro tipográfico (misturei bps com baud), meu boletim recebeu um "O" ao invés de um "A".
A idéia em si é curiosa, mas a premissa subjacente é realmente estranha. Pessoalmente, não gosto disso. Se a quantidade de informações é sempre aproximadamente constante, nada de mais acontece no mercado. Mas não é bem assim. No mercado há catástrofes regulares nas quais a quantidade de informações muda exatamente (como a transição para outro estado de fase).
Espero que os membros do fórum se lembrem deste tópico.https://www.mql5.com/ru/forum/105740
a primeira página
do qual um papel especial na teoria de fluxo é desempenhado por uma função de momento de primeira ordem chamada intensidade do fluxo (FTI):
outra forma de dizer PI é a quantidade de informação por unidade de tempo. Alguns analógicos disso podem ser considerados o número de carrapatos por unidade de tempo, se você não analisar também as notícias. A propósito, na minha opinião, você não pode comprimir, comprimir (não comprimir) a quantidade de informação não muda
Z.U., você terá dificuldades sem um tickframe. verificar a história também não funcionará https://www.mql5.com/ru/forum/1031/page1#comment_6372 história na forma de minutos mata esta informação...
Testar o modelo quanto à adequação não é muito difícil. É suficiente ter uma grande quantidade de dados históricos do mercado. Tome uma janela deslizante de tamanho Tempo. E para cada posição de janela realizar compressão (podem ser usados diferentes algoritmos), obtendo-se o número de bits. Como resultado, obteremos uma estimativa da quantidade de informações da BP. Tudo o que resta é analisar esta BP e tirar as conclusões apropriadas.
Testado. Peguei uma janela deslizante de tamanho por dia(288 M5) e a mudei cada vez durante 5 minutos aplicando compressão RAR e 7Z LZMA do início de 2010 até outubro de 2010 - quase 60 000 janelas deslizantes comprimidas por cada arquivador. É assim que se parecem os gráficos de janelas comprimidas do tamanho de amostras do mercado FOREX(AUDUSD, EURUSD, GBPUSD, USDCHF, USDJPY, USDCAD, NZDUSD, SILVER, GOLD):
Surpreendentemente, o RAR mostrou resultados extremamente instáveis. O tamanho das janelas comprimidas flutua tremendamente. 7Z LZMA mostrou resultados estáveis e janelas comprimidas de tamanho menor. Portanto, a 7Z LZMA foi escolhida para mais pesquisas.
Depois comecei a fazer a mesma coisa, mas variei a amostra do mercado: primeiro adicionei um símbolo(AUDUSD), depois mais um e mais um, até ter 9 símbolos(AUDUSD, EURUSD, GBPUSD, USDCHF, USDJPY, USDCAD, NZDUSD, SILVER, GOLD). A tarefa era descobrir como o arquivador encontra correlações com a introdução de novos símbolos. Se houver correlações, o tamanho médio de uma janela comprimida deve crescer não linearmente quando um novo símbolo é adicionado. Foi isto que acabou sendo:
Podemos ver que já com 8 ferramentas, pelo menos 20% dos dados são supérfluos (não contêm nenhuma informação). Isto é, há uma correlação e não uma pequena correlação. Curiosamente, a adição do 9º instrumento financeiro(GOLD) não revelou interrelações (o MI não diminuiu). O RMS com a adição de instrumentos financeiros aumentou em mais de 50%(9 instrumentos) em relação ao início(1 instrumento).
Os gráficos de mudança nos tamanhos das janelas comprimidas (MO são reduzidos a um) parecem ser os seguintes para diferentes conjuntos de instrumentos financeiros:
As distribuições destes gráficos:
Que conclusões podem ser tiradas?
Era impossível refutar ou confirmar o modelo. Os algoritmos de compressão mostram muito bem a presença de relações elementares (algoritmos muito simples) entre instrumentos financeiros (mais de 20% dos dados redundantes são eliminados com 8 instrumentos financeiros). Muitos diriam que é natural, porque é utilizada a conversão sólida. Mas não é exatamente assim. O exemplo é o Ouro, para o qual o arquivador não consegue encontrar conexão com outros 8 símbolos.
P.S. Crosses não foram analisadas intencionalmente, porque sabemos que estão completamente correlacionadas com as majors e, portanto, não contêm nenhuma informação adicional. Portanto, somente as majors.
P.P.S. Todos os dados sobre os tamanhos das janelas estão anexados.
P.P.P.S. Foi interessante resolver o problema. Tive que usar alguns métodos novos. Em particular, tive que usar um disco RAM para realizar mais de meio milhão de compressões de várias janelas. No final, foi relativamente rápido.
...
Depois fiz o mesmo, mas mudei a amostra do mercado: primeiro adicionei um instrumento financeiro(AUDUSD), depois adicionei mais um até ter 9 instrumentos financeiros(AUDUSD, EURUSD, GBPUSD, USDCHF, USDJPY, USDCAD, NZDUSD, SILVER, GOLD).