Fenômenos de mercado - página 64
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Existem testes especiais de estacionaridade, você sabe quais (DF, por exemplo). Eu não sei, só ouvi falar sobre isso.
Eu dei uma foto da KPSS.
É um cabo totalmente seguro.
Mostre-me seu posto (ou pelo menos o assunto), eu não quero perder tempo procurando por ele. Especialmente porque o tema aqui também é bastante digno.
Também não me apetece, e a questão não é complicada. De acordo com o Dicionário Enciclopédico Temático, esta noção é definida apenas para distribuições com uma modalidade. Além disso, é sabido e intuitivamente claro que mesmo entre estes muitos não têm nenhuma cauda ou caudas muito pequenas para quaisquer valores do "coeficiente de curtose".
Bem, é certo que para qualquer distribuição, é apenas que a viagem de ida e volta no caso de multimodo é difícil.
faa: Segundo Peters: a distribuição tem leptokursois: topos afiados e caudas grossas. De acordo com Mandebrot: a distribuição não é normal, mas Pareto, onde a variação é infinita.
Isto não tem nada a ver com sua estacionaridade. Caminhada aleatória com retornos totalmente independentes, distribuídos simetricamente em torno de zero por Cauchy com um parâmetro fixo (ou seja, uma distribuição formalmente estacionária dos retornos), tem caudas grossas, e o segundo momento é infinito. (Na verdade, Cauchy nem sequer tem o primeiro impulso definido).
Ao mesmo tempo, é fácil gerar um valor com parâmetros flutuantes de uma distribuição normal, cuja distribuição terá caudas finas mas não estacionárias.
Há um fenômeno em minha receita com potencial para aplicação prática. Agora vou fazer um esboço.
Temos uma série estacionária de números aleatórios, a autocorrelação entre os termos vizinhos é próxima de zero. Além disso, estas condições só podem ser cumpridas parcialmente, não estritamente... Para nossos propósitos, uma série de incrementos de alguns pares de moedas é adequada; tomei EURUSD M5 - do terminal A-ri aberto[0]-aberto[1] de 8 de março de 2011 a 20 de janeiro de 2012:
Aí está, a fila dos meus sonhos, aí está:
A média de toda a série é próxima de zero - 0 a cinco casas decimais. Agora a base do fenômeno. Se o valor no tempo t = X(t) for maior que a média da série, então o próximo valor no tempo t+1 = X(t+1) será menor que o anterior com 75% de probabilidade. Por outro lado, se o valor em t for menor que a média, então em t+1 o valor será maior que o valor anterior com uma probabilidade de 75%. 75%. (Apontarei o artigo sobre o assunto mediante solicitação).
Se aberto[0]-aberto[1] for maior que zero, então o aumento esperado para o próximo aberto não será maior que aberto[0]-aberto[1] com probabilidade de 75% (pode haver um aumento negativo e o preço vai cair). O preço também pode subir, mas provavelmente não mais do que a distância estabelecida pela diferença dos dois Abertos anteriores. Até o momento, nada de prático se revela. Apenas heurística básica.
Advertência: uma pergunta para os conhecedores. Se o preço dentro de uma barra passou de aberto aberto + (aberto[0]-aberto[1]), desde que aberto[0]-aberto[1] seja maior que zero, o preço voltará ao intervalo < aberto + (aberto[0]-aberto[1]) com 75% de probabilidade?
Resposta: por favor, Alexey. Não, globalmente (em toda a amostra) o quadro de probabilidade muda. Se o preço passou o limite estabelecido pelos valores anteriores, então com quase 50% de probabilidade ele retornará ao local onde deveria estar de acordo com a hipótese inicial de 0,75.
E agora por um pouco de perversão. Vamos tentar brincar com dimensões abertas[0]-abertas[1]. Talvez haja alguma dependência adicional em relação à faixa de movimento de preços (volatilidade).
Portanto, o clímax:
A figura mostra o caso apenas para aberto[0]-aberto[1] <0 (embora eu tenha mencionado a situação inversa, mas ainda assim, simetricamente) . Na tabela de resumo, na coluna K vão os valores do módulo aberto[0]-aberto[1] e arredondados para 4 casas decimais, ou seja, todas as variantes que estão na minha série original. A coluna N é o número de casos. Na coluna M há probabilidades de que o preço decrescente dentro da barra pelo valor aberto[0]-aberto[1] seja maior que o aberto + aberto[0]-aberto[1]no futuro aberto .Ou seja, abrirá a possibilidade de previsões probabilísticas e até ... shh... lucro.
Em resumo, pode ser confuso escrever. É algo a se pensar.
O gráfico mostra: a linha azul é a probabilidade do preço voltar à área prevista, a linha vermelha é o número de casos, a linha de abcissas é a propagação de aberto[0]-aberto[1] de menor para maior.
Assim, para aberto[0]-aberto[1] com valores maiores modulo, o preço, depois de quebrar o nível estabelecido pelo valor anterior de aberto[0]-aberto[1] ,tende a retornar (roll back) para a área prevista, embora a probabilidade deste roll back seja inferior a 75%.
Aqui estão os resultados do comércio simulado (eu tirei um spread de 10 pontos de cinco dígitos):
Uma linha para vender, uma para comprar e seu valor. No eixo das ordenadas estão os PONTOS.
Estou respondendo a perguntas enquanto tenho força.
É isso aí.
alexeymosc:
Se o valor no momento t = X(t) for maior que a média da série, então....Existe uma dependência provável da amplitude de Open[0]-Open[1]?
O que mais eu acrescentarei... Outros quadros e pares têm a mesma capacidade de trabalhar de forma previsível. Mas não o verifiquei.
E outra coisa - não deve ser difícil fazer um Expert Advisor (apenas uma condição ajustável, fechamento de uma posição por uma nova condição de barra). Talvez eu mesmo o esboçarei (em minha próxima vida), talvez alguém se interesse e...