Distribuição de aumentos de preços - página 7
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Eu acho que no caso de um processo não Markoviano, você tem que negociar contra a tendência, mas para um processo Markoviano, você tem que negociar ao longo da tendência.
Isso é estranho. Pensei que era o contrário. A tendência é o efeito de memória do processo (a dependência entre observações). Enquanto o processo Markov é um processo não-memória. De forma correspondente, é necessário negociar com um processo não Markoviano ao longo da tendência, e contra a tendência - com um Markoviano.
Somente na prática a natureza das citações é passível de mudar para frente e para trás.
Isso é estranho. Pensei que era o contrário. Uma tendência é o efeito da memória do processo (a dependência entre observações). E um processo Markoviano é um processo sem memória. De forma correspondente, devemos negociar com um processo não Markoviano ao longo da tendência, e contra a tendência - com um Markoviano.
Contra-exemplos para aqueles que gostam de "pensar":
Se o modelo AR(1) for seguido - tanto a tendência quanto a contra tendência do comércio podem funcionar; o processo resultante é Markovian. Se acrescentarmos a integração de ordem fracionária, o processo se torna não-markoviano, mas tanto a tendência quanto a contra-tendência do comércio funcionarão.
O modelo AR(1) não tem muitos parâmetros para saber qual deles determina se o comércio de tendências funciona ou não, a menos que a questão seja se o processo é Markoviano ou não.
Caros comerciantes!
Quando tenho tempo livre, li muitos tópicos neste fórum - muitos deles discutem o problema de determinar o tipo de distribuição de um retorno variável aleatório (os chamados incrementos de preço). Percebi por mim mesmo que este problema não foi resolvido e ter alguns :) :) ), educação e habilidades apropriadas, decidi participar da solução deste problema.
Portanto, a definição da tarefa:
Para determinar a partir dos dados de um determinado par de moedas uma distribuição de probabilidade de sucessivos aumentos de preço Bid e Ask (ou seja, analisado um conjunto de dados que consiste na diferença entre o preço atual e o anterior Ask e o mesmo conjunto para o preço Bid). As fórmulas para a função de densidade de probabilidade, a função de distribuição e a função quantil de uma dada distribuição devem ser apresentadas de forma analítica.
A tarefa certamente provou ser difícil. Deixe-me dizer que esta distribuição não é uma daquelas amplamente discutidas - nem normal, nem logística, nem Laplace, nem Cauchy, etc., etc.
Antes de dizer-lhes esta distribuição (mais precisamente, é uma família de distribuições, pois diferentes pares de moedas têm valores diferentes do coeficiente de escala, que, em geral, não coincide com o desvio padrão), por favor, respondam-me a algumas perguntas - o que é que o conhecimento desta distribuição proporciona exatamente? Como isso ajuda no comércio Forex?
Sinceramente,
Acidentalmente de passagem e interessado no mercado Forex
Alexander_K :) :)
1) Isso não ajuda.
2) Não ajuda de forma alguma.
Naturalmente, esta é a questão mais importante.
Acho que no caso de um processo não Markoviano devemos negociar contra a tendência, enquanto que no caso de um processo Markoviano devemos negociar com a tendência.
Na próxima semana vou investigar a distribuição de probabilidade da hora de chegada do tick - vamos ver o que é para pares diferentes.
Se não for nenhuma exponencial - então os processos não são Markovianos e vice-versa.
Publicarei os resultados no fórum.
Desculpe-me, Alexander_K, mas isto é, para dizer o mínimo, um disparate.
Fórum sobre comércio, sistemas automatizados de comércio e testes de estratégia comercial
O mercado é um sistema dinâmico controlado.
Oleg avtomat, 2013.06.12 17:35
Estritamente falando, o ruídodeve ser"vermelho".
Este é o ruído intrínseco de qualquer sistema dinâmico "próprio".
Aumente o volume máximo do amplificador sem que a música seja alimentada na entrada e ouviremos SHHHHHHH)).
A rigor, o ruído não precisa ser, mas pode ser qualquer coisa, incluindo "vermelho" e "rosa" e "branco"... e "cinza-castanho-acastanhado-framboesa" -- qualquer coisa.
O mesmo vale para os incrementos.
Os modelos GARCH com logaritmo de incrementos como entrada consistem em três partes: um modelo de tendência, um modelo de volatilidade eum modelo de distribuição incremental. Existe uma enorme literatura sobre estas distribuições, sua influência nos algoritmos, diferenças de pares de moedas por tipos de distribuição e outros.... A questão que você coloca é uma questão com uma barba de 30 anos de idade. A principal ferramenta matemática nos mercados financeiros é o GARCH, do qual existem muitos. Na linha de aprendizagem da máquina dei uma seleção de literatura - estou me apegando a ela novamente.
De longe, a mais utilizada é a distribuição em t biselada. Mas repito que um modelo completo consiste em três componentes.
Existem pacotes de software de prateleira que são amplamente utilizados no comércio real. Os resultados estão disponíveis em publicações públicas. De R, fgarch e rugarch podem ser nomeados, mas não são os únicos.
Prezado San SanFomenko.
Se você é Fomenko que lançou as bases e desenvolveuos indicadores de cluster , parabéns!
No entanto, gostaria de salientar um aspecto importante da decomposição matemática
A fim de obter qualquer distribuição de uma função de preço, ela deve ser contínua ao longo do tempo
Esta condição é axiomática para todas as funções integrais e diferenciais
Esta condição de continuidade de uma função deve ser cumprida para qualquer função que desejemos diferenciar ou integrar ainda mais se quisermos decompô-la em ordem
Infelizmente a natureza do câmbio é tal que, em minha opinião, não pode garantir a suavidade e continuidade do preço, devido à natureza do tick de sua formação
Portanto, eu acho que qualquer distribuição de preços que você criar será defeituosa ou pelo menos será uma pseudo-distribuição.
Cumprimentos a Stefan StoyanovFinalmente, alguns comentários profissionais estão chegando!!! Estou muito feliz com isso.
Entretanto, não é costume entre os engenheiros recuar diante das dificuldades - não é? A primeira coisa a fazer é reduzir os resultados a um modelo conhecido. Repito - não inventado, mas conhecido.
1. Os resultados que obtive agora sobre os tempos de ticking mostram que a distribuição de probabilidade dos tempos de ticking não é exponencial.
2. O que você acha que, se eu começar a ler citações em intervalos de tempo, que satisfazem a lei exponencial, isso me ajudará? Afinal, logicamente, vou obter um processo Markov, com alguns pseudo-estados de citações, quando não havia negociação, mas o atual estado de Bid and Ask é considerado como um tiquetaque que vem aí.
Prezado Sanych Fomenko.
Se você é Fomenko , que lançou as bases e desenvolveuos indicadores de cluster , parabéns
No entanto, gostaria de salientar um aspecto importante da decomposição matemática
A fim de obter qualquer distribuição de uma função de preço, ela deve ser contínua ao longo do tempo
Esta condição é axiomática para todas as funções integrais e diferenciais
Esta condição de continuidade de uma função deve ser cumprida para qualquer função que desejemos diferenciar ou integrar ainda mais se quisermos decompor em ordem
Infelizmente a natureza do câmbio é tal que, em minha opinião, não pode garantir a suavidade e continuidade do preço, devido à natureza do tick de sua formação
Portanto, eu acho que qualquer distribuição de preços que você criar será defeituosa ou pelo menos será uma pseudo-distribuição.
Cumprimentos a Stefan StoyanovNeste caso, estamos falando de uma aproximação de uma distribuição de probabilidade. Minha pesquisa mostra que a primeira aproximação, a distribuição de probabilidade dos incrementos de preço é uma distribuição t2-distribuição Student com coeficiente de escala diferente para vários pares de moedas e não igual ao desvio padrão. Creio que esta é uma informação muito importante. Tudo o que resta é entender como aplicar este conhecimento.
Todos - executou 2 processos de leitura de tick em paralelo para EURJPY.
1. por tempo real de sua chegada.
2. em intervalos, sujeito à lei de distribuição exponencial.
Vamos ver se haverá resultados interessantes.
Parabéns aos fãs da teoria da probabilidade!
De fato, se alguém lê os carrapatos não pelo tempo real de chegada, mas em intervalos distribuídos de acordo com a lei exponencial, então o processo de preços torna-se Markoviano. Além disso, a distribuição dos incrementos retirados do modulo não é clara, ele se torna geométrico com p=0,5.
Ainda não está claro como aplicar este conhecimento na prática, mas é óbvio que estamos no caminho certo.