Viagem média diária em pontos por instrumento. - página 21
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Tudo isso faz sentido. Valery, você pode ver por si mesmo - já é hora...
Vamos falar de algumas conquistas, algumas atividades socialmente úteis.
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Vamos falar de alguma realização, algum serviço comunitário...
Boa sorte com seu tratamento, espero que seja produtivo e o deixarei com ele, mas adeusinho.
...então você pode ir sozinho.
A propósito, seu último posto parou no número 228, eu não pude deixar de gozar com isso.
É isso aí, estou fora.
A propósito, seu último posto parou no número 228, eu não pude deixar de gozar com isso.
É isso aí, estou fora.
Como você pode explicar, em um método cirúrgico, a mudança na densidade do fluxo do tique?
Portanto, em paralelo, quero olhar para o cálculo da média geométrica padrão dos índices, levando em conta a densidade do tick (mudança do volume do tick).
Mas como levá-la em conta na fórmula (padrão). talvez para cada par, a volatilidade e a densidade do tick devem ser comparadas primeiro, e depois deve ser levada em conta no cálculo dos índices.
O verdadeiro mecanismo que determina os movimentos de preços dos ativos é pouco conhecido por certo. A única coisa que pode ser dita com certeza é que existe um fator aleatório nos movimentos de preços. Mas a natureza dessa aleatoriedade pode variar.
De acordo com uma hipótese, logaritmos de mudanças de preços seguem a distribuição normal, mas esta distribuição é não-estacionária. Ou seja, tanto a expectativa matemática quanto o desvio padrão da distribuição podem variar ao longo do tempo. Como conseqüência, ao processar uma amostra empírica usando métodos estatísticos padrão que assumem que toda a amostra é retirada de uma única população geral, obtemos uma amostra não gaussiana. Isto pode ser expresso na forma de caudas pesadas de uma distribuição empírica (a curtose calculada a partir de uma amostra excede o número 3, ou seja, a curtose de uma distribuição normal).
Outra hipótese é que os logaritmos de mudanças de preços seguem inicialmente uma distribuição com curtose maior que 3. Nesta situação, mesmo que a distribuição em si seja estacionária, a amostra empírica retirada desta distribuição pode ser considerada como não estacionária no tempo. O ponto é que a estimativa da expectativa matemática de uma variável aleatória x é a média aritmética da amostra:
<X> = 1/N * soma(x(i), i =1..N )
A média aritmética das variáveis aleatórias é, em si mesma, uma variável aleatória. O desvio padrão da média aritmética depende do desvio padrão de uma variável aleatória e do tamanho da amostra:
sigma(<X> ) = sigma(X) / sqrt (N)
Assim, o desvio padrão da média é menor que o desvio padrão da própria variável aleatória por vezes sqrt (N), ou seja, a precisão da estimativa da expectativa matemática pode ser melhorada através do aumento do tamanho da amostra. Mas isto só é verdade para uma variável aleatória com expectativa matemática finita e variância finita. A questão é que a expectativa matemática finita só existe para aquelas distribuições cuja densidade de probabilidade no infinito cai como 1 / |x|^(2+delta) ou inferior, e a variação finita só existe para aquelas distribuições cuja densidade de probabilidade no infinito cai como 1 / |x|^(3+delta) ou superior ( delta - qualquer pequeno número positivo). Se modelarmos uma tabela de preços usando como logaritmos da mudança de preço uma amostra aleatória retirada de uma distribuição estacionária com variação infinita e/ou expectativa matemática infinita, e oferecermos esta amostra para análise a um observador independente, ele pode ter a ilusão de que lida com um processo não estacionário a tempo.
Finalmente, não podemos excluir o caso quando não apenas os parâmetros de distribuição, mas também a lei de distribuição de aumentos de preços não é estacionária no tempo, e nas séries temporais de preços pode haver áreas descritas pela distribuição com variação infinita e/ou expectativa matemática infinita.
Polygrafych, isto é para você:
O período_médio é o movimento médio de uma barra em um período de tempo. A mudança é Alta - Baixa (ou por exemplo |Fechar - Abrir|).
middle_H1 é o curso médio de uma barra na TF H1.
Na fórmula entre parênteses você deve usar o período em minutos, ou seja, H1 = 60.
Funciona, por exemplo: middle_H4 ~ middle_H1 * sqrt( H4 / H1 ) = middle_H1 * sqrt( 240 / 60 ) = 2 * middle_H1.
Alexey, por favor, não me bata, quão útil seria e há alguma coisa nela, se nesta fórmula tomarmos a contagem do período não em minutos (linha do tempo), mas em carrapatos (número de carrapatos) esta fórmula seria justa? e se sim, você tentou não dizer n4 e n1, mas (4 carrapatos e 1 carrapato)
Portanto, é possível tomar 1 tick e 0,4 tick - ou seja, obter um valor discreto inferior a 1 tick através desta fórmula, expresso através da discrepância mínima existente de 1 tick.
Dificilmente útil, me parece. Por que entrar em 0,4 ticks se eles não existem? Bem, sim, tecnicamente a fórmula pode ser aplicada, mas você ainda tem que aplicar extrapolações além dos valores economicamente razoáveis.
Prival falou muito sobre a taxa de amostragem e a utilidade dos dados "corretos". Mas onde estão eles, esses dados corretos, em um CD? E qual é o sentido disso, se mesmo assim você negociará apenas com carrapatos que seu Deus - empresas de corretagem lhe dão?
Dificilmente útil, me parece. Por que entrar em 0,4 ticks se eles não existem? Bem, sim, tecnicamente a fórmula pode ser aplicada, mas você ainda tem que aplicar extrapolações além dos valores economicamente razoáveis.
Prival falou muito sobre a taxa de amostragem e a utilidade dos dados "corretos". Mas onde estão eles, esses dados corretos, em um CD? E qual é o sentido disso, se mesmo assim você negociará apenas com carrapatos que seu Deus - empresas de corretagem lhe dão?
A propósito, ele me disse que obteve mais precisão do que até mesmo as cotações DT, em pontos, e ele estava calculando com frações de um pip. A propósito, talvez ele tenha usado este mecanismo, eu não sei, mas o "comportamento" intertico dos preços pode não ser tão inútil.