Объемы, волатильность и показатель Херста - страница 24

 

to Yurixx

Сергей, это ко мне ? О каком вопросе речь ?

Именно к тебе. Вот тут: https://www.mql5.com/ru/forum/128060/page22, пост 15.09.2010 13:30

to Yurixx

Есть у меня «физический» вопрос. Херст ведь в 1951 году опубликовал ..

Я действительно немного не понимаю физическую интерпретацию этого показателя. Но с точки зрения фрактального анализа, все вполне разумно. Характеристика, о которой упомянул FreeLance – самоподобие, по сути, является объектом исследования фрактального анализа.

Величина для Нила 0.7 означает то, что будущее будет очень похоже на настоящее (причем практическим на всей длине процесса). И действительно, форма будущего стока очень похожа на прошлые, что уже является ценной информацией.

Рынок – как раз очень слабо самоподобный процесс, с величиной практически равной 0.5 или чуть выше. Возьми, например, любой участок. Ровно такой на истории не найдешь, более того, и с похожими то проблема. Это легко проверяется корреляцией. Редко когда найдешь участок с корреляцией около 0.8-0.9, буквально штук 10-15 за 10 лет (). Ровно по этой (и другим причинам) – никогда не работает волновой анализ – нет никакого подобия, особенно на длительных участках.

Если отталкиваться от смоподобия, то стратегию нужно строить как то совсем иначе. Подумаю, изложу свои мысли

А что значит

А где грань на однозначность?

Да, забыл выделить в твоем посте.

Поэтому значение 0.99 однозначно говорит о том, процесс стремится к продолжению движения в текущем направлении. Другое дело если Херст, которого мы имеем, локальный. Тогда он сам может измениться в любой момент. Соответственно изменятся тогда и прогнозы.

Вот и спрашивал – как эту однозначность определять? Где та грань между однозначно и не очень.

 

Про однозначность. Ее может обеспечить только значение Херста 1.0 или 0.0. Противоположное состояние - полная неопределенность (т.е. одинаковая вероятность всех исходов). Это, как ты знаешь, 0.5. А между ними только вероятностная мера того или другого исхода. Так что грани нет. Однозначность сама по себе грань - предельное состояние. Такая же грань как 0.5.

А физическая интерпретация как раз и возникает из понимания предельных состояний. Величина 0.7 говорит о том, что будущее скорее всего будет похоже, 0.8 - о том, что будет похоже, 0.9 - о том, что будет очень похоже. Примерно так.

Что же касается результатов Херста относительно Нила, то, в свете изложенных в этой ветке фактов, надо понимать так, что у него были очень малые объема данных. Соответственно он находился в ножницах - либо маленькие интервалы, либо маленькая статистика. В этих условиях его показатель для СБ находится в районе 0.55 - 0.60, что не очень далеко от 0.7. Поэтому я бы оценил его результат как то, что разливы Нила обладают некоторой мерой персистентности, но она не слишком велика. Т.е. определенно это не СБ, но и не настолько сильно не СБ, чтобы быть уверенным в длинных трендах.

Про Асуан говорить не буду. Он - живое опровержение закона Херста, ми ево нэ лубим.

 
Yurixx:

Про однозначность. Ее может обеспечить только значение Херста 1.0 или 0.0. Противоположное состояние - полная неопределенность (т.е. одинаковая вероятность всех исходов). Это, как ты знаешь, 0.5. А между ними только вероятностная мера того или другого исхода. Так что грани нет. Однозначность сама по себе грань - предельное состояние. Такая же грань как 0.5.

А физическая интерпретация как раз и возникает из понимания предельных состояний. Величина 0.7 говорит о том, что будущее скорее всего будет похоже, 0.8 - о том, что будет похоже, 0.9 - о том, что будет очень похоже. Примерно так.

Что же касается результатов Херста относительно Нила, то, в свете изложенных в этой ветке фактов, надо понимать так, что у него были очень малые объема данных. Соответственно он находился в ножницах - либо маленькие интервалы, либо маленькая статистика. В этих условиях его показатель для СБ находится в районе 0.55 - 0.60, что не очень далеко от 0.7. Поэтому я бы оценил его результат как то, что разливы Нила обладают некоторой мерой персистентности, но она не слишком велика. Т.е. определенно это не СБ, но и не настолько сильно не СБ, чтобы быть уверенным в длинных трендах.

Про Асуан говорить не буду. Он - живое опровержение закона Херста, ми ево нэ лубим.

Меня смущает только одно – полученная степенная зависимость (формула), и тут не важно, какой показатель 0.5 или 0.7 – все одно, - «прогноз» по ней на длительную перспективу приводит к получению явно не правдоподобных результатов. Впрочем – это уже совершенно не важно. Не будем на это тратить время.

Ладненько, как написал выше – беру за основу фрактальную характеристику - самоподобие, а в качестве инструмента, вовсе никакой не R/S анализ. Буду думать.

 
Farnsworth:

Рынок – как раз очень слабо самоподобный процесс, с величиной практически равной 0.5 или чуть выше. Возьми, например, любой участок. Ровно такой на истории не найдешь, более того, и с похожими то проблема. Это легко проверяется корреляцией. Редко когда найдешь участок с корреляцией около 0.8-0.9, буквально штук 10-15 за 10 лет (). Ровно по этой (и другим причинам) – никогда не работает волновой анализ – нет никакого подобия, особенно на длительных участках.

Если отталкиваться от смоподобия, то стратегию нужно строить как то совсем иначе. Подумаю, изложу свои мысли

Ты говоришь здесь о буквальном подобии, фактически о паттернах.

Реально видимо можно говорить о подобии не для локальных характеристик, а для их средних величин (для примера см. в этой ветке на стр. 14 данные по High-Low/|Open-Close|). Однако опыт работы со статистикой вселил в меня определённый скепсис в отношении возможности извлечь из неё (статистики) торговую систему. Доверительные интервалы, понимаешь, всегда не те оказываются и я начинаю подозревать в этом фундаментальный закон.

 
Candid:

Однако опыт работы со статистикой вселил в меня определённый скепсис в отношении возможности извлечь из неё (статистики) торговую систему. Доверительные интервалы, понимаешь, всегда не те оказываются и я начинаю подозревать в этом фундаментальный закон.


Хотелось бы мне знать о какой статистике и для каких величин идет речь. Ведь на рынке нормальных распределений не бывает. Все распределения, для всех величин ненормальные. :-)

Более того - неизвестные. Стало быть правило трех сигм отдыхает, а что же работает ? Как определить доверительный интервал если распределения неизвестны и отовсюду длинные, тяжелые хвосты торчат ?

И наконец. О статистике, конечно, мало кто знает, но на форексе от них проходу нет. Поэтому найти что-то такое, для чего статистика дает хорошие доверительные интервалы и это стабильно, имхо, просто нереально. В том и заключается фундаментальный закон, что профессионалы подбирают все более тонкие проявления стационарности, даже кратковременные.

 
Yurixx:


Хотелось бы мне знать о какой статистике и для каких величин идет речь. Ведь на рынке нормальных распределений не бывает. Все распределения, для всех величин ненормальные. :-) Более того - неизвестные.

Ну ты-то прекрасно знаешь, что я работаю практически исключительно с эмпирическими распределениями. Так что мне по фиг, нормальные они или ненормальные, какие есть. Перефразируя известного персонажа - других распределений у нас для вас нет :)

Стало быть правило трех сигм отдыхает, а что же работает ? Как определить доверительный интервал если распределения неизвестны и отовсюду длинные, тяжелые хвосты торчат ?

Да никаких проблем. Берём интервал в который попадает, скажем, 90% событий, это и будет эмпирический 90% доверительный интервал :)

И наконец. О статистике, конечно, мало кто знает, но на форексе от них проходу нет. Поэтому найти что-то такое, для чего статистика дает хорошие доверительные интервалы и это стабильно, имхо, просто нереально. В том и заключается фундаментальный закон, что профессионалы подбирают все более тонкие проявления стационарности, даже кратковременные.

Вот это я не понял. Ты просто попытался обосновать мою фундаментальную гипотезу?

Кстати, ты не пробовал размышлять, в какой степени можно говорить о кратковременных (локальных) проявлениях такой нелокальной характеристики как стационарность?

 
Candid:
Ну ты-то прекрасно знаешь, что я работаю практически исключительно с эмпирическими распределениями.
Да никаких проблем. Берём интервал в который попадает, скажем, 90% событий, это и будет эмпирический 90% доверительный интервал :)

Ну тогда совсем другое дело. Это я понимая. Это я поддерживаю. Сам такой. :-)

Candid:

Вот это я не понял. Ты просто попытался обосновать мою фундаментальную гипотезу?

Кстати, ты не пробовал размышлять, в какой степени можно говорить о кратковременных (локальных) проявлениях такой нелокальной характеристики как стационарность?

Именно. Я ведь тоже пытался найти что-то такое. Потом понял, что "все украдено до нас". Надо же было себя чем-то утешить. Вот я и наехал на профессионалов.

Я давно уже хочу исследовать этот вопрос - о времени жизни стационарности. Да все никак не могу сформулировать корректную постановку задачи. Но это интересная тема. Когда-то уже цепляли ее на форуме, но без особого результата.

 

Пока Сергей думает, устрою оффтоп :).

Вот посчитал распределение откатов


Наиболее вероятное значение - 0.23 . Фибо, между прочим :). Правда других уровней и близко не просматривается.

А доверительный интервал какой? 90% откатов заняли интервал от 0.11 до 0.6 То есть заявить о состоявшемся 23% откате с 90% уверенностью мы можем только после прохождения уровня 0.6 :)

 

А что ты называешь откатом ? То есть это понятно и так, но непонятен принцип формирования распределения. Любой сегмент ЗЗ является откатом по отношению к предыдущему. Но ты, повидимому, рассматривал только те сегменты, которые меньше предыдущего, и брал их отношение. Или как ?

Последнее предложение мне тоже непонятно. Или это шутка ?

А ты не строил случайно распределение отношений |Open-Close|/(High-Low) ? Оно ведь не расплывается со временем, так что может (или должно быть) стационарно. К тому же оно целиком находится на интервале [0,1].

 
Yurixx:

1. А что ты называешь откатом ? То есть это понятно и так, но непонятен принцип формирования распределения. Любой сегмент ЗЗ является откатом по отношению к предыдущему. Но ты, повидимому, рассматривал только те сегменты, которые меньше предыдущего, и брал их отношение. Или как ?

2. Последнее предложение мне тоже непонятно. Или это шутка ?

3. А ты не строил случайно распределение отношений |Open-Close|/(High-Low) ? Оно ведь не расплывается со временем, так что может (или должно быть) стационарно. К тому же оно целиком находится на интервале [0,1].

1. Под откатом я понимаю любой обратный ход в процессе формирования сегмента ЗЗ, не приводящий к переключению его направления. Это ограничение сверху. Снизу я правда тоже ограничил, чтобы совсем уж в мусоре не возиться. В общем это распределение оценочное, на самом деле статистику по откатам видимо немного не так нужно собирать. Но вот нужно ли? :)

2. Если предположить, что истинная величина любого отката 23%, то только так мы с 90% уверенностью сможем найти уровень, дальше которого откат не пойдёт. Насколько серьёзно такое предположение - решай сам :)

3. Не, не строил. А можешь назвать причину, по которой его следует построить? Построить то недолго, но какие торговые идеи можно глядя на него проверить?