Da teoria à prática - página 577
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1. Velocidade = Soma dos incrementos (Absoluto) / tempo
2. Lambda = soma dos incrementos (Absoluto)/número de citações reais
3. Tempo = Janela de observação
4. Desvio padrão D = Sqrt(Velocidade * Lambda * Tempo)
5. Meu gráfico tem expectativa +- desvio padrão*quantile.
Sobre a raiz do cubo...
Eu tentei ler o desvio padrão como SUMM(ABS(retornos))/DEVEL(N,0.3333333) ou mesmo SUMM(ABS(retornos))/DEVEL(N,0.4) em vez de SUMM(ABS(retornos))/DEVEL(N,0.5).
Parece funcionar melhor, mas ainda não tenho certeza. Preciso olhar e ler mais...
Assim, acontece: desvio padrão D =Sqrt(soma dos incrementos*sum dos incrementos*tempo
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tempo* número de citações reais )
total: soma dos incrementos/Sqrt(número de citações reais), o tempo é totalmente descartado aqui, certo?
Resultados totais: Desvio padrão D =Sqrt(soma dos incrementos*sum dos incrementos*tempo
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tempo* número de citações reais )
total: soma de incrementos/Sqrt(número de citações reais), o tempo está fora de cogitação aqui, certo?
Se considerarmos velocidade média por tempo = janela de observação, então sim, se instantânea, digamos por carrapato, então não...
Peça a Zhenya ou outra pessoa que o faça.
1.Turquia + envelope.
2.equidade (2x spread).
Insira a fórmula - veja o corte, etc.
Então você pode adicionar ha...
Bem, sim - a soma dos incrementos na janela deslizante, se eu entendi corretamente. Belo indicador, mas não faz muito sobre as tendências. Mas - legal... Mas não é grande... Estou confuso.
Estou lendo um livro agora mesmo. É o melhor que já encontrei em algum tempo. Há muita coisa de que falamos neste tópico + redes neurais.
Estou publicando-o novamente.
Resultados totais: Desvio padrão D =Sqrt(soma dos incrementos*sum dos incrementos*tempo
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tempo* número de citações reais )
Total: soma de incrementos/Sqrt(número de citações reais), o tempo desce completamente aqui, certo?
É engraçado. Se tomarmos também uma cotação de 4 dígitos, então "soma de incrementos (Absoluto)" é igual ao produto 0,0001 * N, onde N é "número de cotações reais", e
Desvio padrão D = 0,0001 * N / N^0,5 = 0,0001 * N^0,5 = Sqrt (N/100). Portanto, o truque todo é o que é tomado em vez das citações reais. Como eles são desbastados.
Engraçado. Se você também tomar um CD com 4 dígitos citados, então "soma dos incrementos (Absoluto)" é igual ao produto 0,0001 * N, onde N é "número de citações reais", e
Desvio padrão D = 0,0001 * N / N^0,5 = 0,0001 * N^0,5 = Sqrt (N/100). Portanto, o truque todo é o que é tomado em vez das citações reais. Como eles são desbastados.
O tema é interessante, mas não tem nada a ver com o mercado.
Algumas fotos, nomes e termos estranhos, nada a ver com o mercado.
Não há incrementos, esta não é a área em que se deve procurar por eles.
...
Eu tentei contar o desvio padrão como SUM(ABS(retornos))/Degree(N,0.3333333) ou mesmo SUM(ABS(retornos))/Degree(N,0.4) em vez de SUM(ABS(retornos))/Degree(N,0.5).
Parece funcionar melhor, mas ainda não tenho certeza. Eu ainda preciso olhar e ler...
Parece-me que se você tomar ABS(returns)^4 em vez de ABS(returns), haverá uma reação mais acentuada aos desvios em relação à média, e você parece estar capturando-os.
O tema é interessante, mas não tem nada a ver com o mercado.
Algumas fotos, nomes e termos estranhos, nada a ver com o mercado. Não há incrementos, esta não é uma área em que se possa procurar por eles.
Você tem que ler a partir do Capítulo 2. E as formas de distribuição são as mesmas que no Forex. E a rede neural determina os parâmetros dessas distribuições. Tudo em resumo, um bom livro.
Faça uma ferramenta adequada. Na mosca - coloque a fórmula e olhe para o corte.
Quero que ele aceite alguns milhões de observações e tenha um gráfico escalável.
É o que eu estou dizendo...
Entendido. Entendido.
Parece-me que se você tomar ABS(returns)^4 em vez de ABS(returns), haveria uma reação mais acentuada a desvios da média, e você parece estar pegando eles.
:)
Droga, é tão interessante que eu poderia ficar sentado o dia todo... mas isso não traz dinheiro)
:))) Eu mesmo chocado... Algo está faltando...
Mas a Wizard me aconselha teimosamente a terminar um assunto. Bem, se tivermos que fazer isso, faremos. Receio que não possamos fazer isso sem uma rede neural. No livro (veja acima), os caras usam neuronete para determinar parâmetros de distribuição atual "on the fly". Talvez seja isto que está faltando....
Afinal, o quantil é sempre uma constante, derivada da função de distribuição do quantil Gaussiano, e esta é uma aproximação muito grosseira. O quantil também deve ser calculado de forma dinâmica. É aqui que uma rede neural pode vir muito a calhar.