Fenômenos de mercado - página 8
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Pakukas, o fenômeno está lá, as razões para não vê-lo são muito simples:
mas e se ele estiver lá? Pintar sua barba com um amarelo pungente? Muito bem, basta repintar a barba em seu avatar. E se não estiver lá - eu deixarei o fórum e certamente não me preocuparei mais com sua incapacidade de usar TA e VA. Combinado? :о)))
Pakukas, o fenômeno está lá, as razões para não vê-lo são muito simples:
mas e se ele estiver lá? Pintar sua barba com um amarelo pungente? Muito bem, basta repintar a barba em seu avatar. E se não estiver lá - eu deixarei o fórum e certamente não me preocuparei mais com sua incapacidade de usar TA e VA. Combinado? :о)))
Não é justo. O fórum vai sofrer. Uma perda, uma perda substancial. "... Se não estiver lá...", seu avatar terá barba.
Oh, meu Deus, vocês são tão agressivos. Eu lhe disse, vai aparecer. Temos que esperar.
Em qualquer caso, não concorde em pintar seu avatar. É outro esquema. Tipo, "pelo menos o avatar".
Você pode tingir a sua, ela vai ficar preta em alguns meses, mas o avatar não vai crescer nada. Mais tarde também será chamado de fenômeno e outro prego no caixão de TA.
O fenômeno que eu quero publicar pode ou não ser conhecido por ninguém, ou pode não ser conhecido por todos. De qualquer forma, não o registrei em nenhum lugar. Vamos pegar EURUSD M15 (dados da Alpari por cerca de 10 anos) e ver seus incrementos.
Em 10 anos a Alpari tem alguns dos dados de 4 dígitos (reduzidos ao 5º dígito), alguns são realmente de 5 dígitos. Você tem um histograma de incrementos em 0,0001 ou 0,00001 incrementos?
E para quais incrementos aparecem "mergulhos" no histograma?
Farnsworth:O 5º dígito foi introduzido não há muito tempo (talvez um ano ou até menos) e, em geral, não afeta o resultado. Você pode vê-lo na dinâmica dos processos alfa e ômega, se os observar com cuidado. O passo do histograma é maior que 0,0001, não posso dizer exatamente agora, mas o fenômeno aparece no número de sites 500, ou seja, mais ou menos falando Max(Aberto)-Min(Aberto) dividido por 500. Dificilmente teria um efeito se a variável fosse contínua.
PS: "Histogramas" não são construídos por mim, mas pelo MathCAD. Você pode ficar surpreso, eu também sei como construí-los. Não acho que você precise procurar por um erro na construção do histograma, basta verificar os dados.
Em geral, tais "superposições de distribuições" me ocorreram, e costumavam acontecer apenas em uma mistura de dados de 4 e 5 dígitos. O fato de que a história de 5 dígitos é muito mais curta do que o impedimento da separação.
É por isso que para o cheque valeria a pena fazer uma distribuição separada para tempos de 4 e 5 dígitos, se não estou enganado, é sobre 2009 em Alpari.
P.S. A propósito, olá :)
Esta é uma pergunta muito sutil, a propósito. Os Marionetistas 2 têm feito um ótimo trabalho aqui. Não os que são verdadeiros marionetistas, mas os que são DCs. A propósito, este é outro fenômeno, mas um fenômeno negativo.
Ao pesquisar as distribuições, deixei de escolher os intervalos monobloco há muito tempo. Mais como dividir-se em quantis. Mas aqui também há um problema: em alguns valores individuais de retorno (por exemplo, 0,0004) sua concentração é muito alta para selecionar qualitativamente intervalos por quantis.
O erro de amostragem dos dados (0,0001) é bastante grande para afetar a qualidade dos histogramas. Isto é indiretamente indicado por Prival, a propósito. Ou seja, a distribuição, que formalmente pode ser considerada contínua, não é tanto contínua, mas muito desagradável - discreta-continuosa.
Exemplo: pegue os retornos de 1H ou 4H EURUSD sobre a história desde 1999 e tente plotar quantias 0,02, 0,04, ..., 0,98 (50 quantias) sobre este conjunto. O Excel, é claro, o fará formalmente corretamente, mas se você recalcular o número de valores dentro de cada intervalo, eles serão muito diferentes (embora devam quase coincidir). E eles não serão diferentes por porcentagem, mas às vezes por vezes!
No início isto foi muito cansativo, mas depois encontrei uma solução: comecei a acrescentar ao retorno um valor aleatório deliberadamente pequeno, muito menor do que 0,0001. E tudo funcionou: os quantis tornaram-se semelhantes aos quantis reais, ou seja, as quantidades de valores dentro de cada intervalo de quantis agora diferem por unidades, ou seja, por décimos ou centésimos de um por cento.
Este "manuseio" não tem quase nenhum efeito sobre os dados, porque estes dados já estão distorcidos pelo filtro CC por uma ordem de grandeza da dispersão.
Em geral, tais "superposições de distribuição" me ocorreram, e aconteceram apenas em uma mistura de dados de 4 e 5 dígitos. O fato de a história de 5 dígitos ser muito mais curta contribui para a separação em vez de impedi-la.
É por isso que para o cheque valeria a pena fazer uma distribuição separada para tempos de 4 e 5 dígitos, se não estou enganado, é sobre 2009 em Alpari.
P.S. A propósito, oi lá :)
Vou verificar mais tarde, dentro de alguns dias, mas tendo descoberto o fenômeno, analisei as parcelas - tudo está estável. Mais uma vez, isto pode ser visto na dinâmica dos próprios processos:
O quinto sinal não tem efeito, o degrau é usado muito mais do que 0,0001. Bem, sim, 1-1,5 anos t.p.s. parece ter alguma flutuação, mas acho que sou eu quem não introduziu a classificação de forma muito qualitativa.
Outro fenômeno é a memória a longo prazo.
A maioria de nós (daqueles que fazem isso, é claro) estamos acostumados a medir a memória de mercado por correlação Pearson - mais precisamente, a autocorrelação. É bem conhecido que tal correlação é bastante curta e significativa, com defasagens de até 5-10 barras, no máximo. Assim, geralmente se conclui que se o mercado tem uma memória, ela tem uma vida muito curta.
Entretanto, a correlação Pearson só é capaz de medir as relações lineares entre barras - e praticamente ignora as relações não lineares entre elas. A teoria da correlação de processos aleatórios não é chamada de linear por nada.
No entanto, existem critérios estatísticos que nos permitem estabelecer o fato de uma relação arbitrária entre variáveis aleatórias. Por exemplo, o critério do qui-quadrado - ou o critério de informação mútua. Eu realmente não me preocupei com o segundo, mas me preocupei com o primeiro. Não vou explicar como utilizá-lo: existem muitos manuais na Internet, que explicam como utilizá-lo.
A questão principal foi esta: existe uma relação estatística entre barras que estão longe (por exemplo, se há mil barras entre elas)? Não havia dúvidas sobre como utilizá-lo no comércio.
A resposta é sim, ela existe, e é muito significativa.
Por exemplo, se pegarmos o histórico EURUSD de 1999 em H1 e verificarmos o qui-quadrado para devoluções de pares, descobrimos que na faixa de "distâncias" entre barras entre 10 e 6000, em cerca de 90% dos casos a barra atual depende das barras do passado. 90%! A distâncias entre barras de mais de 6000, tais dependências ocorrem com menos freqüência, mas ainda assim ocorrem!
Francamente, fiquei atônito com esta "descoberta", pois mostra diretamente que o euro tem uma memória de muito longo prazo. No EURUSD H1, 6.000 barras é cerca de um ano. Isto significa que entre as barras horárias de um ano atrás, ainda existem barras que o atual zero "lembra".
Em H4 é encontrada uma dependência significativa até cerca de 1000-1500 barras. Isto é, a duração da "memória de mercado" ainda é a mesma - cerca de um ano.
Recorde Peters que diz que a memória do mercado é de cerca de 4 anos. Contradição, porém... Ainda não sei como resolvê-lo.
Não tendo me acalmado, decidi verificar se meu qui-quadrado mostraria tais dependências se eu alimentasse os retornos sintéticos de entrada gerados independentemente. Escolhi duas distribuições possíveis dos retornos sintéticos - normal e Laplace - e a administrei. Sim, mostra, mas dentro do nível de significância do critério (eu tinha 0,01)! Em outras palavras, o sintético mostrou cerca de 1% de barras dependentes no passado - apenas no nível de probabilidade de erro de critério.
Quais são as conclusões?
1. As citações em euros definitivamente não são um processo Markov. Em um processo Markov, o valor atual depende apenas do valor anterior. Em nosso caso, temos inúmeros bares num passado muito distante, do qual depende a barra atual.
2. a chamada "fundação" certamente desempenha um certo papel - digamos, como desculpa para mover as citações. Mas certamente não é a única. Temos que olhar para a técnica!
3. este resultado ainda é puramente teórico e não tem importância prática. No entanto, isso mostra claramente que nem tudo está perdido para aqueles que procuram algo.
Outro fenômeno é a memória a longo prazo.
A questão principal era: Existe uma relação estatística entre barras muito distantes (por exemplo, se há mil barras entre elas)? Não havia dúvidas sobre como usar isto no comércio.
A resposta: sim, existe, e uma muito significativa.