Parâmetros flutuantes de mercado - página 3
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Pode-se dizer que eu encontrei um padrão - flutuando em torno de um "preço justo", agora estou escolhendo um método adequado.
Sim... exceto que está defasado em relação ao preço real e não há como determiná-lo de forma confiável no lado direito do quociente. Não há como prever isso do passado, devido ao inevitável erro de previsão na escala de atraso.
Todas as evidências de estacionariedade que você convenientemente negligenciou
Há uma imagem como esta:
Que metodologia pode extrapolar uma série como esta?
Alguém poderia colocar isto em uma rede neural para uma experiência?
Como você conseguiu essa função?
Foi há muito tempo, não me lembro o que procurava nas ondas.
Como você conseguiu essa função?
MathSin(2*Pi/(15+0.05*i)*i)
Foi há muito tempo, não me lembro realmente do que estava procurando nas ondas, apenas anexei o que tinha
Obrigado
Agora, colegas, critiquem-me.
Argumento que qualquer extrapolação implica que a série temporal (TP) tem a propriedade de "seguir" a direção escolhida. De fato, extrapolando um passo à frente por um polinômio de grau n, assumimos a NEED para a primeira derivada, a segunda... n-1 da série original, pelo menos nesta etapa... Você vê onde eu quero chegar com isto? A quase-continuidade da primeira derivada nada mais é que um coeficiente de autocorrelação (AC) positivo da BP no intervalo de tempo selecionado (TF). Sabe-se que é inútil aplicar extrapolação para BPs do tipo Brownian. Por quê? Porque o CA de tal série é identicamente igual a zero! Mas, há GRs com GQ negativo... É simplesmente incorreto extrapolar para eles (se eu estiver certo) - é provável que o preço vá na direção oposta à prevista.
E para começar: Quase todos os VRs Forex têm uma função de autocorrelação negativa (esta é uma função construída a partir do KA para todos os TFs possíveis) - este é um fato médico! As exceções são alguns instrumentos de moeda em pequenos períodos de tempo, e sim Sberbank e ações RAO da UE em TFs semanais. Isto, em particular, explica a inadequação no mercado moderno do TS baseado na exploração de médias móveis - a mesma tentativa de extrapolar.
A menos que eu esteja enganado, wavelets, a priori, se encontram em uma área onde não podem desempenhar corretamente suas funções.
Tanto quanto sei, você adere à "visão de mundo" de que o mercado é um movimento browniano?
Mas você pode tentar olhar para ela a partir de uma perspectiva humana. Há grandes operadores - eles movimentam o mercado, há restrições de liquidez (não se pode retirar uma grande soma num instante), há ciclos: ano fiscal, relatórios trimestrais, abertura de bolsas, histórico de notícias, etc., etc.
A propósito, é interessante saber sua opinião sobre estas coisas:
http://www.onix-trade.net/forum/index.php?s=c04e226e5521ed472b8d31770b40832b&showtopic=47&view=findpost&p=5267
http://www.chronos.msu.ru/RREPORTS/mikhailovsky_biol_vremya/mikhailovsky_biol_vremya.htm
Neutron:
E assim como um lanche: Quase todas as BPs no Forex têm uma função de autocorrelação negativa (esta é uma função construída a partir da CA para todas as várias TFs) - este é um fato médico!
Esta não é a primeira vez que leio esta sua declaração, mas nunca vi prova disso. Todas as ACFs que eu vi são ACFs normais. O que significa ACF negativo e como é pior que ACF positivo? Você poderia me dar um exemplo em algum cotier para que eu possa replicá-lo.
Você poderia me dar um exemplo em algum tipo de citação para que eu possa replicar
Nós podemos.
Procuraremos o coeficiente de correlação em pares entre amostras vizinhas das séries temporais. Para o período de tempo selecionado, temos um coeficiente na faixa de -1 a +1. O valor do coeficiente menor que zero indica a presença de antipersistência entre amostras, maior que zero - persistência nesta TF, próxima a zero - saia daqui! Por sua vez, a persistência serve como um indicador de tendência/colapso do símbolo no TF selecionado. A última propriedade da BP permite o uso de indicadores adequados do AT.
O coeficiente de correlação está em uma janela de n - amostras. Neste caso, utilizamos a Ata para 2010 e, desbastando-as, construímos a TF artificial de 1 min. a 100 min. n foi tomada como máxima (quantas amostras em um ano). Para cada TF encontramos um coeficiente de correlação e traçamos a dependência deste valor em relação à TF. Eu quis dizer exatamente esta dependência na citação acima.
A figura mostra as dependências encontradas do coeficiente de correlação do par para diferentes instrumentos em diferentes TFs. Você pode ver que em quase todo lugar o coeficiente é negativo indicando que o preço tende a retornar ao seu valor inicial após a perturbação. Esta propriedade é mais ou menos característica de todos os símbolos e é mais claramente vista na pequena TF (ver fig.). Eu usei os dados da Alpari de 2010.
A questão é o que considerar "próximo a zero". Para a estimativa, você pode multiplicar o coeficiente de correlação na TF selecionada pela volatilidade do instrumento em pontos desta TF e comparar o valor obtido com a comissão da corretora (também em pontos). Se for maior que o spread, então você não terá sucesso de qualquer forma, porque o mercado não é um sistema ergódico e assim que você abrir uma posição, tudo mudará para pior (somente para você).