Da teoria à prática - página 26
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N não é a população em geral, certo? É um volume de amostra. Isto é, se você traçar um histograma deste volume de amostra, você obterá o valor atual de variância para este volume de amostra e nada mais. Não há histórico, ou seja, variação média para um determinado tamanho de amostra, convencionalmente para um milhão dessas amostras. Certo?
Certo, mas depois você escreve que "vamos tomar a variação média sobre todos os dados históricos disponíveis". O que isso tem a ver com Markov ou não-Markov? Markov não impôs nenhuma condição sobre o tamanho da amostra).
E o que a variação média ao longo de toda a história lhe dá? É uma "média hospitalar", a variação atual (em seus termos) mudará constantemente um pouco.
Então você pode também substituir uma constante pela variância média).
Em termos de carrapatos em que você está trabalhando atualmente - "atual" é UM último carrapato, e todos os carrapatos anteriores são história. E Bollinger trabalha com N valores históricos.
Se é evidente que há aqui pessoas que sabem de matemática e programação, posso me oferecer para resolver um problema simples, a saber
Tomemos o GBPUSD como exemplo
Contar quantidade e qualidade de carrapatos
1) total de 100%
2) porcentagem de carrapatos em uma direção (ou seja, o próximo carrapato vai na mesma direção, fazendo uma combinação)
2+ carrapatos
3+ pcs.
4+ pcs.
3) segmentos
2017.11.29.00.00-2017.12.01.00.00
2017.10.13.00.00-2017.10.16.00.00
Certo, mas depois você escreve que "vamos tomar a variação média sobre todos os dados históricos disponíveis". O que isso tem a ver com Markov ou não-Markov? Markov não impôs nenhuma condição sobre o tamanho da amostra).
E o que a variação média ao longo de toda a história lhe dá? É uma "média hospitalar", a variação atual (em seus termos) mudará constantemente um pouco.
Então você pode substituir uma constante por uma variação média)
Exatamente! Aqui, tire o chapéu para você - você também pode fazer isso. Para fazer isto, calcular a variância média sobre um arquivo de dados MUITO grande para um determinado tamanho de amostra.
E não apenas isso! Você não viu pelo modelo que os negócios não são capturados lá assim que o preço sai de certos limites? É também aqui que funciona o scew não paramétrico. E o valor atual e o valor médio da história também funcionam. Você pode ficar surpreso que a média histórica docew não-paramétrico seja quase uma constante. E nós simplesmente comparamos o parâmetro atual com ele.
Em geral, este tópico nasceu como conseqüência de minha análise das estatísticas históricas e atuais.
Quem mais pode me dizer como calcular o coeficiente NE PARAMETRICAL de curtose?
Bem, senhores programadores - eu praticamente já cobri tudo. Você pode usá-lo. Não me arrependo!
Não, Michael - são os intervalos de tempo entre carrapatos que precisamos de um histograma. Eventualmente temos que reduzir tudo a um esquema de equação de diferenças finitas com um certo tempo de amostragem T. Qual seria o tempo de amostragem se lêssemos TUDO o tique? A resposta é nenhuma. Nenhuma equação pode ser resolvida neste caso. Isso mesmo!
Onde você consegue respostas tão desesperadas? É simplesmente porque não há métodos variáveis no Wissim? O que, agora, encaixa os dados nos métodos de solução disponíveis, ou os descarta como inadequados para o método?
Sim, a grade de tempo terá um passo não-permanente, que é a morte por métodos diferentes. E não é bom ou ruim para métodos variáveis. Aqui está o link http://www.mathnet.ru/php/archive.phtml?wshow=paper&jrnid=rm&paperid=8488&option_lang=rus, onde você pode encontrar e baixar o livro "S." de 1950. G. Mikhlin, Variational methods for solving problems in mathematical physics, UMN, 1950, vol. 5, número 6(40), 3-51". Já os dois primeiros métodos no índice, Ritz e projeções ortogonais, mostram que os métodos variacionais não precisam de diferenças finitas e uniformidade da grade, mas utilizam o aparelho de produtos escalares, também chamados de somas integrais. Você escreveu sobre um gato no espaço Hilbert, e este é o espaço (de funções) no qual as operações de multiplicação escalar são definidas.
Qual é o problema, por que precisamos de esquemas diferentes?
O restante da físico-matemática foi descrito aqui para uma melhor compreensão do que está acontecendo no mercado. No final das contas, é tudo igual, quem tiver a medida mais precisa da tendência central (que em minha opinião é WMA), variância (que em minha opinião é variância ponderada), quem manejar os dados históricos com mais precisão, etc., será o que mais lucrará.
Eh...
Nem mesmo disposto a se separar de você... Mas você vai ter que fazê-lo!
Vejo você no torneio de robôs comerciais? :))))
Boa sorte a todos!
Sinceramente,
Alexandre,
aka Alexander_K
aka Alexander_K2
:))))))))))))))))))))))
É só isso?
É isso?
Ela disse que caminharia até o vento )))))
O fórum é carma.
É isso?
Não. Eu estou sempre aqui como o gato de Schrodinger no espaço Hilbert :)))))))))))
Não. Sou sempre como o gato de Schrodinger no espaço Hilbert aqui :)))))))))))
O que foi todo aquele suspiro e gritos?
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ss
Eu sou '61, em que ano você está, Alexander?
Obrigado por compartilhar, é claro, você tem idéias interessantes, mas para ser honesto, ainda não vejo o que pode ser usado aqui, suspeito que o resultado não será muito melhor do que o bollinger)
Três negócios no plus é ótimo, mas você como matemático deve entender que para uma estimativa mais ou menos confiável você precisa de pelo menos várias dezenas de negócios? Quantos acordos você observou em sua conta demo?
E há outro detalhe. Todas as construções - tanto as suas como as do Bollinger - são provenientes de média móvel. Mas você não está negociando desvios em relação à média, mas o preço em sua forma pura. E a média móvel não é um ponto de referência muito confiável, pois ela se desloca atrás do preço. E se em relação ao MA, o preço pode sair do canal e retornar a ele, então ele pode, de fato, em relação a algum nível de referência, continuar saindo. Na prática, isto significa ou uma perda ou um saque. Você tem uma compreensão deste processo, pode comentar sobre ele?
Geralmente, o fato de o preço estar em algum lugar distante não significa que ele voltará. Os comerciantes o chamam de reversão, mas deve ser encontrado e provado com métodos diferentes, se não estou enganado, em termos de matemática - distribuições condicionais (dependência da futura mudança de preço em relação à mudança anterior). Agora, esta dependência é de fato detectável em carrapatos e depois em todos os derivados de escala temporal e em todos os cálculos derivados de preço, portanto não importa realmente qual ferramenta é utilizada para explorá-la. Mas esta dependência é geralmente muito fraca, e não é suficiente para ganhos estáveis e cobertura de custos. O mais interessante será ver o que você vai encontrar.