Da teoria à prática - página 406
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Obrigado pelo link, Vladimir. É bastante interessante.
Enquanto ainda estou em contato, permitirei a mim mesmo mais um posto.
Muitas pessoas, lendo este fio, estão se perguntando - por que este tio precisa de tudo isso? Por que a necessidade de escalas de tempo exponenciais e logarítmicas? Basta pegar os carrapatos como eles são e trabalhar com eles como com a BP, onde o tempo entre os carrapatos é o chamado "tempo Forex".
Vocês! Você está completamente sem a menor idéia! Você é simplesmente desesperadamente estúpido e isso é tudo.
Deixe-me lembrar que vemos o movimento de preços como uma espécie de processo de Wiener à deriva. Como uma moção browniana. Na verdade é um movimento de lapidação, mas não muda a essência da questão e este modelo é bastante adequado à primeira aproximação.
Portanto, para tal modelo, o tempo astronômico é o parâmetro mais importante. E a lei da "raiz do T" para dispersão é derivada por Einstein para este tempo, e não para algum "tempo Forex".
Perrin em seus experimentos usou o tempo discreto =30 seg. para observar o processo.
Na Universidade de Tecnologia Química de Mendeleev (antiga MHTI) onde minha filha estuda, as experiências são realizadas discretamente no tempo =10 segundos.
Em resumo - devemos considerar o tempo nos cálculos, caso contrário não teremos boa sorte.
Se não houver tempo, não haverá mudança de preço. A questão está na escolha certa do momento para a análise da tarefa. Com o que, em minha opinião, muitos têm um vácuo completo.
Se não houver tempo, não haverá mudança no preço. A questão é o momento correto para analisar o problema. O que, em minha opinião, muitas pessoas têm um vácuo completo.
Exatamente. E estamos chegando ao fundo da questão.
Concluí o processamento dos dados de tick para o par AUDCHF durante um dia.
Os dados do Tick foram recebidos usando o protocolo DDE do MT4 em VisSim. A marca de tempo é TimeSec, que é arredondada para valores inteiros. Infelizmente, eu não sei se é apenas uma parte inteira de um valor decimal ou arredondamento para o inteiro mais próximo. Se alguém souber como esta operação é realizada ao passar dados via DDE e puder me dizer, ficarei muito grato.
A distribuição dos intervalos de tempo entre os carrapatos é semelhante a esta:
Estatística descritiva:
Um total de 34978 ticks, como você pode ver, chegou em um dia (86400 seg.).
Mas, aqui está o problema - o modelo Wiener é bom para descrever colisões caóticas de partículas em T entre colisões -->0.
Em Forex, não existe tal coisa. À noite, os intervalos de tempo aumentam, de dia diminuem. Na janela de tempo = 4 horas, o processo de recebimento das cotações não é de Poisson.
E vice-versa - ao considerar os carrapatos "como estão", há um problema de relação de um volume de amostra considerado com o tempo astronômico. Ou seja, 5000 carrapatos podem chegar em 4 horas ou 10 horas. E este processo também é não-poissoniano. Neste caso, a lei da "raiz do T" perde sua força.
Esta é a contradição entre o modelo da Wiener e o movimento real de preços, precisamos minimizar o máximo possível.
E isto pode ser feito através da introdução de diferentes escalas de tempo de leitura de citações, cujo valor médio está correlacionado com algum tempo astronômico discreto.
O volume da amostra (pacote de ondas) neste caso é substituído por algum modelo de pacote com as estatísticas mais similares.
É isso aí, estamos sem palavras. Preciso de gráficos, números, mas não tenho tempo para isso - tenho que celebrar.
Até breve!
Eu também tentaria isto: use aspas de segundos e calcule a variação separadamente para cada hora do dia (porque a intensidade da negociação a cada hora é diferente).
por que o uso de carrapatos é ruim? ele nos limita. que desvio máximo pode ser em 10 carrapatos, se um carrapato é basicamente um ponto?
o desvio máximo em 10 ticks pode ser de 10 pips. se todos os 10 ticks passarem na mesma direção.
e se usarmos segundos? em 10 segundos o preço pode saltar "qualquer" distância!
usando ticks, também negligenciamos o tempo, ou seja, a velocidade do preço. e em tais sistemas é notado que quanto maior a velocidade do preço ao qual o sinal veio, maior a probabilidade de seu disparo.
Exatamente. E estamos chegando ao fundo da questão.
Concluí o processamento de dados de carrapatos para AUDCHF durante um dia.
Os dados do Tick foram recebidos usando o protocolo DDE do MT4 em VisSim. A marca de tempo é TimeSec, que é arredondada para valores inteiros. Infelizmente, eu não sei se é apenas uma parte inteira de um valor decimal ou arredondamento para o inteiro mais próximo. Se alguém souber como esta operação é realizada ao passar dados via DDE e puder me dizer, ficarei muito grato.
A distribuição dos intervalos de tempo entre os carrapatos é semelhante a esta:
Estatística descritiva:
Um total de 34978 ticks, como você pode ver, chegou em um dia (86400 seg).
A análise de carrapatos em intervalos mínimos de tempo não dará uma imagem do que está acontecendo. Como isso não pode ser entendido?
Ao longo da semana, a distribuição dos incrementos de carrapatos Bid para AUDCHF é a seguinte:
Portanto, este é o problema que eu quero resolver.
É necessário trabalhar a qualquer hora do dia em tal escala de tempo (uniforme, exponencial ou logarítmica), que as propriedades desta distribuição de incrementos reais sejam preservadas o máximo possível.
Mais uma vez eu digo - você não pode trabalhar simplesmente com uma amostra de carrapatos (por exemplo - 5000)! A conexão com o tempo astronômico é perdida. Não sabemos por quanto tempo este lote de 5000 carrapatos será coletado! Não podemos, neste caso, aplicar a teoria dos processos Wiener a partir da palavra "de todo"!
E uma segunda conclusão importante.
Se você olhar para ele - o tempo máximo entre os carrapatos que eu tinha era de 88 segundos.
Conclusão: construir e trabalhar com prazos de segundos S1, que muitas pessoas sonham como um graal, é um completo absurdo.
Não sabemos em que período de tempo este lote de 5.000 carrapatos será coletado!
desenvolver uma função de densidade de carrapato, eu fiz uma vez, o princípio:
analisar não a hora de chegada da carraça, mas a diferença de tempo entre as carraças (delta)
tendo a média aritmética desses incrementos você pode obter a densidade de tick por unidade de tempo, um segundo não é suficiente, mas um minuto é um valor muito concreto
Tendo sido adaptado experimentalmente a você, você pode operar com quantos carrapatos você precisa para suas estatísticas, ou seja, definir as condições de acúmulo de carrapatos aproximadamente da seguinte forma
1. se a densidade de carrapatos for < 20 por minuto, você precisa de pelo menos x minutos
2. Se a densidade do sinal for >40 por minuto, então você precisa de y minutos
3. Se a densidade do tick >20 && < 40 por minuto, então z minutos
de forma semelhante
HH: você pode elaborar uma fórmula de recorrência com esta densidade de carrapatos, ou seja, calcular a densidade de carrapatos atuais no carrapato atual e subtrair/adicionar à densidade de carrapatos anteriores - obter valor de mudança dinâmica
Então, aí está.
Por que eu acho que a pesquisa sobre os intervalos de tempo entre tiques é extremamente importante.
Mais uma vez:
Vemos que este não é um fluxo de Erlang (fiz comparações com fluxos de várias ordens, não está nem perto de um Erlang).
É um fluxo simples com alguma distorção que não corresponde às distribuições clássicas de Erlang ou Pascal.
É legítimo, neste caso, aplicar a leitura de citações em intervalos de tempo:
1. uniforme (em 2,5 segundos)
2. exponencial (média=2,5 seg.)
3. logarítmico (média=2,5 seg.)?
A resposta a esta pergunta será a correspondência estatística das distribuições obtidas de incrementos para estes casos, para a distribuição real dos incrementos de tick Bid e Ask.
Se você olhar para ele - o tempo máximo entre os carrapatos que eu tinha era de 88 segundos.
Conclusão: construir e trabalhar com os segundos prazos S1, com os quais muitas pessoas sonham como o Graal, é um completo absurdo.