Феномены рынка - страница 8
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
Пакукас, этот феномен есть, причины, по которой его не видят очень простые:
а если он есть? Перекрасите бороду в едкий желтый цвет? Ну ладно, просто перекрасьте бороду на аватарке. А если его нет - я уйду с форума и уже точно не буду беспокоить ваше неумение пользоваться ТА и ВА. Идет? :о)))
Пакукас, этот феномен есть, причины, по которой его не видят очень простые:
а если он есть? Перекрасите бороду в едкий желтый цвет? Ну ладно, просто перекрасьте бороду на аватарке. А если его нет - я уйду с форума и уже точно не буду беспокоить ваше неумение пользоваться ТА и ВА. Идет? :о)))
Не справедливо. Форум пострадает. Потеря, существенная. "... Если его нет...", то Ваша аватарка будет с бородой.
Ужос, до чего ж вы агрессивны. Я же сказал- найдётся. Надо ждать.
В любом случае не соглашайтесь на покраску аватары. Это очередной разводос . - типа " ну хотябы на аватаре"
Свою можно и покрасить, через пару месяцев отрастет черная, а вот на аватаре ни фига не отрастет. Позже это тоже будет названо феноменом и очередным гвоздем в крышку гроба ТА.
Феномен, который хочу выложить, возможно, кому то известен, а может, нет, или известен не всем. Во всяком случае, я о нем упоминания нигде не встречал. Возьмем EURUSD M15 (данные альпари приблизительно за 10 лет) и посмотрим его приращения.
За 10 лет у альпов часть данных 4х значная (приведенная к 5ому знаку), часть реально 5ти значная. У вас гисторгамма приращений шагом 0.0001 или 0.00001?
И для каких приращений на гистограмме появляются "провалы"?
Farnsworth:5 знак ввели не так давно (год может быть, может даже меньше) и вообще говоря, это не влияет на результат. Это видно по динамике процессов "альфа" и "омега", если на них внимательно смотреть. Шаг у гистограммы больший, чем 0.0001, сейчас точно не скажу, но феномен проявляется на количестве участков 500, т.е. грубо говоря Max(Open)-Min(Open) поделили на 500. Это даже вряд ли влияло бы, если бы переменная была непрерывная.
PS: "Гистограмки" строю не я, а MathCAD. Вы наверное удивитесь, я их так же умею строить. Не думаю, что нужно искать ошибку построения гистограмок, просто проверьте на данных.
Вообще говоря такие "суперпозиции распределений" у меня возникали, и бывало это как раз на смеси 4-х и 5-знаковых данных. То что история 5-знака намного короче скорее способствует разделению чем мешает.
Поэтому для проверки всё же стоило бы построить распределение отдельно по временам 4-х знака и по временам 5-знака, если не путаю, в Альпари он примерно с 2009.
P.S. Кстати, привет всем :)
Это весьма тонкий вопрос, кстати говоря. Тут кукловоды-2 постарались на славу. Не те, которые настоящие кукловоды, а те, которые ДЦ. Кстати, это еще один феномен, но скорее отрицательный.
При исследовании распределений уже давно перестал выбирать моноширинные интервалы. Больше нравится деление на квантили. Но и тут затык: на некоторых отдельно взятых значениях возвратов (к примеру, 0.0004) слишком велика их концентрация, чтобы качественно выбрать интервалы по квантилям.
Ошибка дискретизации данных (0.0001) весьма велика, чтобы влиять на качество гистограмм. Об этом косвенно говорит Prival, кстати говоря. Т.е. распределение, которое формально можно считать непрерывным, не такое и непрерывное, а очень мерзкое - дискретно-непрерывное.
Пример: возьми возвраты 1Н или 4Н EURUSD на истории с 1999 и попробуй построить на этом множестве квантили 0.02, 0.04, ..., 0.98 (50 квантилей). Эксель, конечно, это сделает формально правильно, но если снова подсчитаешь количества значений, попавших в каждый интервал, они будут сильно отличаться (хотя должны примерно совпадать). И отличаться будут не на проценты, а иногда в разы!
Вначале это сильно напрягало, но потом нашел решение: стал добавлять к возвратам заведомо небольшую случайную величину, значительно меньшую 0.0001. И все получилось: квантили стали похожи на настоящие квантили, т.е. количества значений, попавших в каждый квантильный интервал, теперь отличаются на единицы, т.е. на десятые-сотые доли процента.
Такое "обслучаивание" практически не влияет на данные, т.к. эти данные и так уже исковерканы фильтром ДЦ на величину порядка спреда.
Вообще говоря такие "суперпозиции распределений" у меня возникали, и бывало это как раз на смеси 4-х и 5-знаковых данных. То что история 5-знака намного короче скорее способствует разделению чем мешает.
Поэтому для проверки всё же стоило бы построить распределение отдельно по временам 4-х знака и по временам 5-знака, если не путаю, в Альпари он примерно с 2009.
P.S. Кстати, привет всем :)
Проверю позже, через пару дней, но обнаружив феномен анализировал участки, - все устойчиво. Повторюсь, это видно на динамики самих процессов:
Не влияет пятый знак, шаг используется многим больший, чем 0.0001. Ну да, 1-1.5 лет т.н. вроде есть какое то колебание, но думаю, это я не очень качественно ввел классификацию.
Еще один феномен - долговременная память.
Большинство из нас (из тех, кто этим занимается, конечно) привыкли измерять память рынка корреляцией по Пирсону - точнее, автокорреляцией. Хорошо известно, что такая корреляция довольно кратковременна и существенна при лагах от силы до 5-10 баров. Отсюда обычно делается вывод, что если у рынка и есть память, то она очень кратковременна.
Однако корреляция по Пирсону умеет измерять только линейные зависимости между барами - и практически не замечает нелинейные связи между ними. Корреляционную теорию случайных процессов не зря называют линейной.
Однако существуют статистические критерии, позволяющие установить факт произвольной зависимости между случайными величинами. Например, критерий хи-квадрат - или критерий взаимной информации. Со вторым я еще не возился толком, а с первым повозился. Объяснять, как им пользоваться, не буду: в инете есть предостаточно методических пособий, разжевывающих, как его юзать.
Главный вопрос был таким: существует ли статистическая зависимость между сильно удаленными барами (например, если между ними тысяча баров)? Вопрос о том, как это использовать в торговле, не стоял.
Ответ: да, существует, и весьма значимая.
Например, если взять историю EURUSD с 1999 на Н1 и проверить хи-квадратом возвраты пары (returns), то выясняется, что в диапазоне "расстояний" между барами между 10 и 6000 порядка в 90% случаев текущий бар зависит от баров из прошлого. 90%! При расстоянии между барами более 6000 такие зависимости встречаются все реже, но все еще встречаются!
Честно говоря, меня такое "открытие" просто ошеломило, т.к. оно напрямую показывает, что у евро есть очень долговременная память. На EURUSD Н1 6000 баров - это примерно год. Это означает, что среди часовых баров годичной давности все еще встречаются бары, о которых "помнит" текущий нулевой.
На Н4 существенные зависимости встречаются примерно до 1000-1500 баров. Т.е. продолжительность "памяти рынка" все та же - порядка года.
Вспоминаем Петерса, у которого сказано о памяти рынка порядка 4 лет. Противоречие, однако... Пока не знаю, как его разрешить.
Не успокоившись, решил проверить, а будет ли мой хи-квадрат показывать такие зависимости, если я подам на вход синтетические возвраты, генерируемые независимо. Выбрал два возможных распределения синтетических возвратов - нормальное и лапласовское - и запустил. Да, показывает, но в пределах уровня значимости критерия (у меня был 0.01)! Другими словами, синтетика показывала примерно 1% зависимых баров в прошлом - как раз на уровне вероятности ошибки критерия.
Какие выводы?
1. Котировки евро - точно не марковский процесс. У марковского процесса текущее значение зависит только от предыдущего. В нашем же случае есть многочисленные бары в весьма отдаленном прошлом, от которых текущий бар зависит.
2. Так называемый "фундамент", конечно, играет определенную роль - скажем, как повод для того, чтобы подвигать котировки. Но он точно не является единственным. Нужно смотреть технику!
3. Этот результат пока сугубо теоретический и прикладного значения все еще не имеет. Тем не менее он ясно показывает, что для тех, кто что-то ищет, не все потеряно.
Еще один феномен - долговременная память.
Главный вопрос был таким: существует ли статистическая зависимость между сильно удаленными барами (например, если между ними тысяча баров)? Вопрос о том, как это использовать в торговле, не стоял.
Ответ: да, существует, и весьма значимая.