Distribuição de aumentos de preços - página 15
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Na verdade, era isso que eu queria perguntar - por que um físico experiente, um estatístico (ou o que quer que você seja) estaria interessado neste tópico? As finanças não seriam melhor administradas pelos financiadores? Cada um deve cuidar de seus próprios assuntos. E se não há nenhuma, isso faz pensar.
Ou físico é uma vocação, como o Sr. Medvedev costumava dizer... Se você quer dinheiro, entre no negócio. Se você quer perder dinheiro, vá para os mercados financeiros...
Eu concordo. Do ponto de vista dos conceitos e valores comuns de vida - não tenho nada a fazer no Forex (como físico), porque preciso de uma compreensão clara do processo expresso em fórmulas analíticas. Mas, ainda assim, às vezes eu irei ao fórum com alguns resultados teóricos. Agora é como um hobby para mim - não beber vodka no meu tempo livre, na verdade:))))
Eu concordo. Em termos de conceitos e valores comuns de vida - não tenho nada a fazer em forex (como físico), pois preciso de uma compreensão clara do processo expresso em fórmulas analíticas. Mas, ainda assim, às vezes eu irei ao fórum com alguns resultados teóricos. Agora é como um hobby para mim - eu não bebo vodka no meu tempo livre, na verdade:))))
Se o mercado tivesse uma fórmula, ela não seria o mercado!!! É tudo uma questão de oferta e demanda trivial. Se você quiser fórmulas, leia sobre modelos de preços. Mas estas não são mais do que formas de limitar os riscos.
E quem sabe - talvez seja melhor tomar uma bebida de vodka do que abafar seu cérebro com números incompreensíveis.
Eis o que eu estava pensando.
Se a afirmação de que a inclinação não paramétrica para a distribuição Forex é invariante e igual a +-0,185 é verdadeira, isso pode significar (sem misticismo:)))) apenas uma coisa.
Observe que para uma distribuição normal, sua metade (a chamadadistribuição seminormal) tem uma oblíqua não-paramétrica = 0,36279.
Neste caso, temos , em média, umadistribuição meio desconhecida que tem uma inclinação não paramétrica de 0,185, e se olharmos para ela de ambos os lados, veremos uma distribuição simétrica normal.
Perguntas novamente:
1. Como você usa repetidamente a palavra "invariante", eu pergunto novamente: o que você quer dizer com isso neste caso, para razão k = (mediana - média)/(desvio padrão)?
2. Eu estava interessado em quais dados foram selecionados para a análise. Meu palpite é que os passos de subida foram analisados separadamente dos passos de descida, caso contrário tanto a mediana como a média em amostras de 10.000 ou mais seriam centenas de vezes menores do que o desvio padrão, e o k=0,185 não seria encontrado em nenhum lugar. Isso é verdade?
3) Se sim, como a mediana pode ser menor do que a média na presença de caudas pesadas (outliers)? https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D0%B0%D0%BD%D0%B0_(%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0):
"Suponha que haja 19 pessoas pobres e um milionário na mesma sala". Cada pobre tem $5 e o milionário tem $1 milhão(106). O total chega a US$1.000.095. Se dividirmos o dinheiro igualmente entre as 20 pessoas, recebemos $50.004,75. Esta será a média aritmética da quantidade de dinheiro que todas as 20 pessoas naquela sala tinham.
A mediana neste caso seria de US$ 5 (a metade do décimo e décimo primeiro valor, os valores médios da série classificada). Podemos interpretar isto da seguinte forma. Dividindo nossa empresa em dois grupos iguais de 10 pessoas, podemos dizer que todos no primeiro grupo não têm mais do que $5, enquanto todos no segundo grupo não têm menos do que $5. Em geral, podemos dizer que a mediana é o quanto a pessoa "média" trouxe para dentro. Pelo contrário, a média aritmética é uma característica inadequada, pois é significativamente maior do que a quantidade de dinheiro que a pessoa média tem".
e uma solicitação: por favor, de acordo com sua sugestão https://www.mql5.com/ru/forum/218475/page14#comment_6040781
"4. não há gráficos - as matrizes são geradas dinamicamente e são gigantescas em tamanho - eu apenas salvei os resultados. Em princípio, os interessados podem repetir minhas experiências em VisSim ou MathLab (neste sistema - não tenho certeza, pois não tenho trabalhado com ele)".
Publicar aqui o milhão inteiro (um milhão e meio) de carrapatos analisados. Eu acho que o Excel pode lidar com o cálculo de k para um milhão de linhas.
... Assim, analisando carrapatos, não analisamos de modo algum o Forex, mas as propriedades dos algoritmos de geração de cotações por esta corretora para o par dado no tipo de conta dada no período de tempo selecionado. E aqui podemos detectar muitos milagres. Por exemplo, servindo citação de contas demo (grosso modo, não filtradas) ou mesmo propositalmente hackeadas (por exemplo, por "excesso de regulamentação") como uma forma de atrair clientes para contas reais. Ou tais sinais de "juventude" de uma empresa quando ela permite muitas arbitragens (que você provavelmente notou quando estava falando de 7 sigma outliers) já em contas reais.
Bem visto! A propósito, também um problema que pode ser resolvido. É suficiente pegar várias corretoras e comparar as distribuições de tick para o mesmo par de moedas. Se forem diferentes, isso significa que o xamanismo acontece.
Até agora, não consegui encontraro enviesado = 0,185. Eu verifiquei em carrapatos de oferta EURUSD. Talvez porque também houvesse zeros? Eu os peguei sem e consegui algo como 0,3.
Sim, é realmente nisso que estou trabalhando no momento.
Se lidarmos com uma única distribuição, que "em média" está presente em cada TF, ou seja, em qualquer tamanho de amostra - então o algoritmo para resolver o problema na primeira aproximação é o seguinte:
1. A variância média durante um grande período de tempo é calculada para um determinado volume de amostra. A variação neste caso muda ao passar de uma amostra para outra, ou seja, não é invariante e é seu valor médio que precisa ser conhecido.
2. As linhas de suporte/resistência são traçadas contra uma média móvel ponderada (onde o peso é o valor da densidade de probabilidade para um determinado valor do incremento) para um determinado tamanho de amostra, levando em conta a variância média calculada e os quantis da distribuição t2. Esta é a coisa básica necessária que descreve o efeito "memória" de um processo não-markoviano.
3. Quando o preço vai além dessas linhas, são analisados aqueles coeficientes que são invariantes na média, mas têm um valor diferente do valor de referência nesta fase.
Por exemplo, se o enviesado não paramétrico é agora =0,4, comparando-o com 0,185, concluímos que a distribuição é consideravelmente enviesada e o preço deve retornar à média ponderada - fazemos um acordo contra a tendência. E vice versa.
No entanto, suponho que um coeficiente invariável não é suficiente - devemos encontrar pelo menos mais um...
Até agora, não consegui encontraro enviesado = 0,185. Eu verifiquei em carrapatos de oferta EURUSD. Talvez porque também houvesse zeros? Eu os peguei sem e consegui algo como 0,3.
1. Para um determinado tamanho de amostra, é calculada a variância média durante um grande período de tempo. A variação neste caso muda quando se passa de uma amostra para outra, ou seja, não é invariante e é a média que precisa ser conhecida.
2. As linhas de suporte/resistência são traçadas contra uma média móvel ponderada (onde o peso é o valor da densidade de probabilidade para um determinado valor do incremento) para um determinado tamanho de amostra, levando em conta a variância média calculada e os quantis da distribuição t2. Esta é a coisa básica necessária que descreve o efeito "memória" de um processo não-markoviano.
3. Quando o preço vai além dessas linhas, são analisados os coeficientes que são invariantes em média, mas que nesta fase têm um valor diferente do valor de referência.
Por exemplo, se o enviesado não paramétrico é agora =0,4, comparando-o com 0,185, concluímos que a distribuição é consideravelmente enviesada e o preço deve retornar à média ponderada - fazemos um acordo contra a tendência. E vice versa.
Não voltamos a algum parâmetro que deve ser otimizado - no nosso caso "um determinado volume de amostra"? E isso traz consigo todos os "encantos" da otimização, nivelando a abordagem probabilística.
Isto não leva novamente a algum parâmetro que precisa ser otimizado - neste caso "um determinado tamanho de amostra"? E isto arrasta consigo todos os "encantos" da otimização, nivelando a abordagem probabilística.