Distribuição de aumentos de preços - página 13
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Mais uma vez sugiro que você comente sobre os incrementos de carrapatos mostrados na janela de visão geral do mercado (USDJPY) e na janela de abertura comercial (EURUSD). Agora da perspectiva das três hipóteses citadas acima. A conta é real.
Você não quer analisar grupos de mudanças consecutivas por um ponto para frente e para trás? Qual é sua função de quantil?
Boa tarde Vladimir!
Acho que o comércio manual em gráficos de carrapatos com base em dados visuais é um exercício fútil. A função de distribuição e a função de quantil - ver t2-distribuição Distribuição do estudante.
Tenho escrito repetidamente que você precisa analisar os dados históricos antes de analisar o estado atual. Você está seguindo uma corrente Markov - tentando descobrir tudo aqui e agora. Como os desvios lineares da distribuição do incremento de preço em um processo Markov têm a densidade de probabilidade geométrica com p=0,5, você só pode dizer aqui e agora - o preço subirá ou descerá com a probabilidade 0,5. Este é exatamente o jogo clássico.
Agora estou modelando o processo com base em 1.000.000 de carrapatos históricos. É um quadro surpreendente - não posso acreditar como o preço se comporta de forma semelhante perto de algumas condições de fronteira. É claro que existem desvios raros e aparentemente inexplicáveis - isso significa que as condições de contorno devem ser escolhidas com mais rigor. Basta pensar nisso - esta distribuição tem apenas 99% dos valores em torno de 7 sigma e esse 1% dá a todos uma luz. Mas eu acho que também pode ser tratado.
Respeitosamente,
Alexandre.
Todos os indicadores no conjunto de terminais assumem que a formação de preços não é morfológica, ou seja, os desenvolvedores do terminal (qualquer terminal com indicadores técnicos) já estão cientes da presença/ausência de morfalidade.
Há uma suposição teórica de que os mercados são fractais, na pequena TF pode-se observar os mesmos processos que nos grandes - ainda não foi discutido, talvez valha a pena discutir... (humor) https://ru.wikipedia.org/wiki/Фрактальный_анализ_рынка . Ou seja, alguém já pensou sobre isso e provou a falta de trabalho na formação dos preços, pelo menos desde o aparecimento da análise do candelabro, quando o "tick" esperou uma semana ou um mês - figurativamente, sem cenoura.
Boa noite, caros comerciantes e apenas fãs das estatísticas!
Há muito tempo que não lhe dou resultados interessantes de meus estudos - agora vou lhe agradar com eles.
Assim,a suposição teórica de que os mercados são fractais e pode-se observar os mesmos processos em TFs pequenas e em grandes pode ser praticamente comprovada.
Não foi uma tarefa fácil. Eu precisava encontrar um certo parâmetro estatístico invariável que não mudasse ao aumentar/diminuir o volume de amostras de dados de carrapatos. Este parâmetro se revelou ser coeficiente de assimetria não-paramétrico (oblíquo não-paramétrico). Talvez haja alguns outros, mas é o suficiente para provar isso.
Nos cálculos foi utilizado um buffer de dados dinâmico do tipo FIFO. EURJPY foi analisado no conjunto de dados gerais de 1.500.000 citações, ou seja, de fato, foram analisadas 1.500.000 amostras seqüenciais com 1 diferença de cotações. Recebemos os seguintes resultados para o valor médio do modulo de inclinação tomada para diferentes volumes de amostras.
0.186043748375457
0.18560474492056
0.184953481402386
0,184985234902438 etc.
Simplificando - para qualquer tamanho de amostra de dados de carrapato, o coeficiente de assimetria não paramétrica permanece constante.
A conclusão é a seguinte: de fato, as TFs pequenas mostram os mesmos processos que as grandes, e um sistema comercial operando em uma TF irá operar na outra e vice-versa.
Mas o que é interessante é que obtemos uma coisa bastante mística - acontece que alguma distribuição com uma estranha média (eu enfatizo - média) coeficiente não-paramétrico de enviesamento = 0,185 (modulo) "anda" em Forex. Pessoalmente não conheço tal distribuição... Talvez alguém possa me ajudar a determiná-lo?
Isto é, de uma maneira simples - em diferentes momentos esta distribuição é como "nascer", "formar" e "morrer", e o processo começa tudo de novo. Em diferentes momentos, esta distribuição tem uma inclinação diferente, mas em média esta distribuição é inclinada com coeficiente = 0,185 e é invariante.
Até que eu entenda que tipo de distribuição ela está em sua forma média - não adianta explorá-la mais...
Respeitosamente,
Alexandre.
Alexander, suas observações são interessantes. Seria ótimo se você pudesse escrever um artigo sobre os resultados de seu estudo emMQL5 Artigos sobre Análise de Dados e Estatística.
Alexander, suas observações são interessantes. Seria ótimo se você pudesse escrever um artigo sobre os resultados de seu estudo na seção "Artigos sobre Análise de Dados e Estatísticas na MQL5".
Sim, obrigado. Eu mesmo gosto dos resultados - é fascinante. É muito bonito.
Pergunta metodológica. Por que você não faz a liberação de outliers antes de encaixar uma alocação - detecção de outliers?
E eu não tenho tempo para escrever um artigo - estou trabalhando e não tenho muito tempo. Acontece que é como um hobby. Talvez alguém se interesse e, por exemplo, defenda uma tese de doutorado - eu não sinto pena disso. E talvez alguém se interesse e crie um sistema de super-trading - isso também é bom. Ainda estou muito longe da programação real - deixe que as pessoas a usem.
Pergunta metodológica. Por que você não faz a limpeza de outliers antes de encaixar a distribuição - detecção de outliers?
Estranhamente, mas para a maioria dos pares de moedas as distribuições de incrementos líquidos sem processamento são t2-distribuições, e somente para alguns há uma "sub-distribuição" de carrapatos a zero, ou seja, quando havia negociação e os preços Ask e Bid permaneceram os mesmos, então não há carrapato. Não sei por que e não trabalho com tais pares (como AUDCHF).
Eu não devo ter feito a pergunta certa. Fiz o download dos carrapatos que você postou. Portanto, se você limpar os valores aberrantes (valores muito grandes e muito pequenos na amostra) lá, será uma distribuição diferente :-)
Eu não devo ter feito a pergunta certa. Fiz o download dos carrapatos que você postou. Portanto, se você limpar a amostra de outliers (valores muito grandes e muito pequenos na amostra), será uma distribuição diferente :-).
Mas você não deve fazer isso - assim você também não terá a invariância do enviesado. E digo - tudo muito bonito e como se um seguisse do outro, mas para compreender esta profundidade para formar um quadro geral ainda não posso.
Mas, é um procedimento padrão. Descobrir como o sistema se comporta na maioria dos casos e não em raros. A propósito, de que adianta levar toda a população? Imho, você tem que trabalhar com uma amostra.