Estatísticas de dependência entre aspas (teoria da informação, correlação e outros métodos de seleção de características) - página 22

 
alexeymosc: Talvez, Alexey. Pelo menos os TFs padrão podem ser testados em 3-4 horas. Existe até mesmo uma maneira de descarregar prazos personalizados da MT para análise?

Não conheço os personalizados (não padronizados como M10, M20, etc.), mas os padronizados são sempre possíveis. No M5 posso tentar verificar pessoalmente no meu qui-quadrado. O cálculo levará muito tempo, mas a arte requer sacrifício.

Parece que o histórico personalizado pode ser descarregado usando o script period_converter.

joo: Eu duvido muito que seja M1. Na M1 não consegui obter uma treinabilidade aceitável das grades.

Andrei, sua "função alvo" da grade provavelmente não é informativa.

Eu não estou agitando você para treinar a grade na M1. É apenas uma questão de princípio para verificar as dependências do menor TF possível. De qualquer forma, a porcentagem de barras na história, da qual o zero depende, estava claramente aumentando na seqüência D1 -> H4 -> H1 -> M30. Eu não chequei nos menores.

Seria muito simples se todas as informações entre aspas fossem transmitidas somente através da volatilidade. Eu não acredito que o mercado seja tão primitivo que seja estupidamente reduzido a modelos econométricos com heterocedasticidade.

 
joo:

Os indicadores não são utilizados de forma alguma ultimamente (se o termo "indicador" for entendido como um procedimento para converter um quociente em uma forma que dê menos sinais do que o número de barras no período do relatório).

2. Não, mas eu adoraria experimentar, se eu entender como fazer isso, tendo lido este tópico.

E se eu quiser de alguma forma combinar informações por várias barras, então a transformação se tornará um indicador técnico?

2) Eu tentei fazer isso. Realizei uma simples experiência com uma máscara. Como você costuma fazer isso? Se a onda subir, o preço subirá. Então eu peguei a diferença entre os valores de MA adjacentes e procurei o valor informativo máximo do sinal de mudança de preço. Acontece que não foi a última mudança, mas a dezenas de barras de distância. Também procurei ver para qual mudança de preço em particular o MA é o mais informativo, experimentei mudanças de preço uma barra à frente, 2,3 ... 10. O máximo acabou sendo de 5 barras à frente, o MA estava com um período de 5. Pode ser apenas uma coincidência... Mas, isso é importante.

Embora, é claro, em MT tudo isso pode ser executado por sobreposição mecânica.

 
Mathemat:

Não acredito que o mercado seja tão primitivo que possa ser reduzido a modelos econométricos com heterocedasticidade.

Utilizei 5 testes diferentes para diferentes tipos de heterocedasticidade para um grande número de modelos e nunca encontrei esta heterocedasticidade.

 
Mathemat:
Suspeito que seja a M1.

Em pequenos prazos, você precisará obter os preços corretos para os cálculos. Fazê-los somente por Bid não é bom. Melhor 0,5*(Bid+Ask).
 
Mathemat:


Eu não estou agitando você para treinar a grade na M1. É apenas uma questão de princípio para verificar as dependências do menor TF possível. De qualquer forma, o percentual de barras sobre o histórico, do qual depende o zero, claramente aumentado na seqüência D1 -> H4 -> H1 -> M30. Eu não chequei nos menores.

Seria muito simples se todas as informações entre aspas fossem transmitidas somente através da volatilidade. Eu não acredito que o mercado seja tão primitivo que seja simplesmente reduzido a modelos econométricos com heterocedasticidade.

Alexey, eu concordo! Vou fazer agora mesmo uma medição de barras de hora em hora para comparar com barras diárias e de 5 minutos.

E eu não acredito que todas as diferentes informações mútuas do ruído tenham sido reduzidas à volatilidade. Eis um exemplo, e a base de minhas dúvidas.

Esta é a aparência da matriz de freqüência (1ª defasagem é a variável alvo) para dados aleatórios com características de 5 minutos.

Vemos que as probabilidades são uniformes, como esperado para tais dados.

E é assim que a matriz se parece com os dados naturais:

Vemos que 1-5 e 5-1 são as freqüências que se destacam (embora 5-5 também se destaquem por causa do amontoado da volatilidade). E, embora isso seja exatamente o que você não vai fazer massa, é provável que o assunto de interesse esteja lá. E se você tomar algumas variáveis de atraso, você verá ainda melhor a confiabilidade das previsões. (A propósito, note que a centralização cruzada do sistema para dados reais é menor, ou seja, a previsibilidade aumentou, como deveria. Isto se refere a discussões passadas sobre um único número descrevendo todo o sistema).

Em seguida, vou pegar os relógios e depois pegar o módulo de valores de retorno, subtrair um do outro e ver o que resta (deve haver informações mútuas relacionadas com o sinal de mudança de preço). Se eu conseguir fazê-lo hoje, fá-lo-ei hoje, se não, fá-lo-ei amanhã.

 
faa1947: Utilizou 5 testes diferentes para diferentes tipos de heterocedasticidade em um grande número de modelos - nunca encontrou esta heterocedasticidade.
Para que Ingle foi dado o Prêmio Nobel naquela época( ver 2003aqui )?
 
faa1947:

Eu não acredito que o mercado seja tão primitivo que seja estupidamente reduzido a modelos econométricos com heterocedasticidade.

Usei 5 testes de heterocedasticidade diferentes para um grande número de modelos e nunca encontrei heterocedasticidade.


É verdade, o mercado é mais complexo. Entretanto, isto não é motivo para ignorar o fenômeno observado.

Sobre os testes: a heterocedasticidade é um fato amplamente aceito na literatura, que pode ser visto até mesmo a olho nu. Se você não conseguir encontrá-lo, significa que você fez algo errado. Às vezes são aplicados testes de heterocedasticidade a preditores e erros de modelo, mas isto é mais uma verificação da especificação do modelo.

 
Mathemat:

Andrew, sua "função alvo" da grade provavelmente não é informativa.

Eu não estou agitando você para treinar a grade na M1. É apenas uma questão de princípio para verificar as dependências do menor TF possível. De qualquer forma, a porcentagem de barras sobre a história, da qual depende zero, aumentou claramente na seqüência D1 -> H4 -> H1 -> M30. Eu não verifiquei nos menores.

Seria muito simples se todas as informações entre aspas fossem transmitidas somente através da volatilidade. Não acredito que o mercado seja tão primitivo que seja reduzido a modelos econométricos com heterocedasticidade.

Não, na verdade eu não tenho "nada contra M1". Entretanto, todas as outras condições são iguais (ao mesmo tempo, observei os melhores resultados no H1, quando os dados são inseridos de tal forma que não há informações sobre volatilidade). Então eu disse, talvez haja outro TF, diferente do H1, em algum lugar próximo, que é "melhor".
 
alexeymosc:

2. E eu tentei fazer isso. Eu fiz uma simples experiência com uma máquina onduladora. Como você costuma fazer isso? Se ele subir, o preço subirá. Então eu peguei a diferença entre os valores de MA adjacentes e procurei o valor informativo máximo do sinal de mudança de preço. Acontece que não foi a última mudança, mas a dezenas de barras de distância. Também procurei ver para qual mudança particular de preço o MA é mais informativo, tentei mudar o preço uma barra à frente, 2,3 ... 10. O máximo acabou sendo de 5 barras à frente, o MA estava com um período de 5. Pode ser apenas uma coincidência... Mas, isso é importante.

Embora, é claro, em MT tudo pode ser executado por sobreposição mecânica.

É por isso que estou interessado em sua pesquisa, porque ela responde à pergunta: "Quais são os melhores números de barras para alimentar a grade e em que combinação?
 
Mathemat:
E para que foi dado o Prêmio Nobel à Ingle naquela época( ver 2003aqui )?
Eu mencionei cinco testes diferentes - parece ser necessário para algo também. Há um fato mais engraçado: a caixa de ferramentas Matlab chamada "econometrics" só olha para diferentes modelos ARCH. Eu nunca negociei opções. Talvez lá. Mas em forex e observei alguns instrumentos de estoque onde o nível de um instrumento é modelado - não uma única vez. E quando você cria um modelo, você considera um número muito grande de opções antes de obter algo que valha a pena - e não uma única vez. Embora talvez eu não seja bom nisso ou talvez eu esteja na classe errada de modelos. A propósito, houve uma vez um artigo aqui sobre a modelagem ARCH, então também houve um comentário lá que não era aplicável a nós.