Получение стационарного ВР из ценового ВР - страница 22
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
У куммулятивной суммы дисперсия увеличивается прямо пропорционально квадрату времени.
А у стационарного ВР дисперсия = const
На интуитивном уровне стационарность временного ряда мы связываем с требованием, чтобы он имел постоянное среднее значение и колебался вокруг этого среднего с постоянной дисперсией.
...
Ряд х(t) называется строго стационарным (или стационарным в узком смысле), если совместное распределение вероятностей m наблюдений x(t1),x(t2),:,x(tm) такое же, как и для m наблюдений
...
Другими словами, свойства строго стационарного временного ряда не меняются при изменении начала отсчета времени.
Математическое ожидание Mx(t)=a
Дисперсия Dx(t)=M(x(t)-a)2= c^2
...
Ряд x(t) называется слабо стационарным (или стационарным в широком смысле), если его среднее значение, дисперсия не зависят от t.
Качественно стационарный ряд - это такой ряд, который находится в статистическом равновесии, в том смысле, что он не содержит никаких трендов (он является боковым трендом с четкими границами), тогда как нестационарный ряд таков, что его свойства изменяются со временем
Коллеги, извиняюсь за ошибку (спасибо Сергею за тонкий намек :о). Просто вычислял хитрое преобразование, которое было входным для дифурки, и это было реализовано в одном алгоритме.
Ряд:
Как бы автокорреляция (R(n)=R(-n)):
Оценка (конечно, есть погрешность в вычислении)
Кстати, один из широко распространенных способов идентификации AR/ARIMA моделей является прогнозирование назад. Видно, что это для таких рядов не работает.
А у стационарного ВР дисперсия = const
конечно. Но речь о куммулятивной сумме ;)
А можно попроще..
тут "жваво" фунт-франк обсуждается.
Конкретика у прикладников есть?
Это не к grasn.
;)
конечно. Но речь о куммулятивной сумме ;)
А у меня речь о стационарных рядах. Я о об этих самых суммах даже не упоминал.
Вот и главное,что кумулятивная сумма белого шума нормально распределена.Если кум. сумма отклонилась от МО на две сигмы,то с вероятностью 97,5% она опять туда вернётся вне зависимости от частоты дискретизации,будь то тики или часовики.Например мы можем входить на одной сигме,сделок будет больше,но вероятность возврата будет уже 67%,а в 33% случае он пойдёт к двум или трём сигмам.На самом деле если стац. процесс хоть на сколько отклонился от МО он со 100% вероятностью опять вернётся к своему МО,так как это и есть "справедливая цена" этого процесса.Это своего рода аттрактор притяжения любителям всяких нелинейных динамических систем.
Извините, но вы пишите бред, что в свою очередь показывает полное невладение материалом.
Ничего не могу добавить к правильно сказанному Avals:
Avals писал(а) >>Приращения независимы и ничего никуда возвращаться не должно. Как куммулятивная сумма возвращается к мо? Возьмите СБ с приращениями с мо=0 - оно как угодно далеко может отклониться от нуля и как угодно долго к нему не возвращаться. У куммулятивной суммы дисперсия увеличивается прямо пропорционально квадрату времени.
grasn писал(а) >>
Тут глубокая философия. Что первично, модель прогнозирования и соответственно выстраивание на ее базе ТС или ТС, для которой подбирается прогнозирование. Пока не очень понимаю, что значит "оптимальная" ТС (на каком диапазоне, среди чего находится этот оптимум), почему для нее важен только один шаг вперед, как это соотносится со спредом.
Пусть у нас имеется произвольная ТС, торгующая по самому общему алгоритму.
Блок анализа:
1. определяет точку входа в рынок и направление открываемой позиции;
2. определяет точку выхода, т.е. закрывает открытую позицию.
Понятно, что при таком определении торгового алгоритма мы разбиваем ценовой ВР на изолированные по времени участки, в которых находимся в рынке. Будем называть параметром оптимальности ТС - k отношение числа выплат комиссий ДЦ к числу совершённых транзакций. В этом случае очевидно, что k=1 всегда и ряд транзакций содержит сколь угодно длинные однонаправленные серии. Будем называть "оптимальной" ТС такую, которая минимизирует параметр k.
Оказывается, что нет нужды закрывать и открывать однонаправленные последовательные позиции, теряя при этом на каждом шаге спред. Можно объеденить последовательные однонаправленные транзакции путём "не выхода" с рынка и теряя один спред уже на серии "виртуальных" транзакций, а не на каждом члене серии, что приведёт к минимизации параметра оптимизации. Теперь k<=1.
Такая ТС при прочих равных условиях (когда для разных ТС работает один и тот же аналитический блок управления), выдаст максимально возможную доходность, определяемую как пункты на одну транзакцию (в среднем) и будет оптимальной в озвученном смысле.
Теперь, если включить "художественное" воображение, то перед глазами видна переворотная ТС, которая всегда находится в рынке. Что и требовалось доказать.
Сорри, но это опять не так. Приращения независимы и ничего никуда возвращаться не должно. Как куммулятивная сумма возвращается к мо? Возьмите СБ с приращениями с мо=0 - оно как угодно далеко может отклониться от нуля и как угодно долго к нему не возвращаться. У куммулятивной суммы дисперсия увеличивается прямо пропорционально квадрату времени.
У СБ да.Белый шум тоже не коррелирован по времени - это его главное условие,но у него дисперсия конечна.Например,первая разность СБ - шум.Кумулятивная сумма этих разностей - случайное блуждание,всё правильно.А теперь берём два или несколько рядов(СБ - кум. сумма) с высокой корреляцией,делаем регрессионный анализ - получаем остатки(белый шум - кум. сумма).
"Век живи, век учись," - подумал поручик, перекладывая серебрянный портсигар из карамана брюк под подушку.
Вы знаете, в чем ваша проблема? И я не знаю. Но она у вас есть.
Вы, блин, чего делаете? Вы, блин, пытаетесь отыметь сферического коня. Что ж - совет вам да любовь. И детишек побольше...
===
Ей-богу, ветка Ниробы отдыхает.
"Век живи, век учись," - подумал поручик, перекладывая серебрянный портсигар из карамана брюк под подушку.
Вы знаете, в чем ваша проблема? И я не знаю. Но она у вас есть.
Вы, блин, чего делаете? Вы, блин, пытаетесь отыметь сферического коня. Что ж - совет вам да любовь. И детишек побольше...
===
Ей-богу, ветка Ниробы отдыхает.
опять не смог сдержать свой восторг от пытливости Вашего ума.
Но мой неокрепший ум, всё равно, не может смирится с Вашей 300лонгичностьюВы, блин, чего делаете? Вы, блин, пытаетесь отыметь сферического коня. Что ж - совет вам да любовь.
Пётр, заканчивай лепить горбатые отмазки и поскорее присоединяйся к нам на этом празднике жизни - начинай работать!-)