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
В данном случае мы говорим об аппроксимации вероятностного распределения. Мои исследования говорят о том. что в первом приближении, вероятностном распределением ценовых приращений является t2-распределение Стьюдента с коэффициентом масштаба различным для разных валютных пар и не равном стандартному отклонению. Считаю это очень важной информацией. осталось только понять как это знание применить.
Как это применить?
Я не знаю какое у вас получилось распределение, я не занимался с этим ,но стоить подумать об каком то методе игнорировать искусственно высокая волатильность у ритейл брокеров по сколько они ее применяют чтобы уничтожит аккаунты своих клиентов с помощи их собственные стопы2. Как Вы думаете, если я сейчас начну считывать котировки через временные промежутки, удовлетворяющие экспоненциальному закону, это что-нибудь даст? Ведь по логике. я получу марковский процесс, с некоторыми псевдосостояниями котировок, когда торгов не было, но текущее состояние Bid и Ask считается пришедшим тиком.
Не могли бы вы дать ссылку на теоретическое обоснование вашего утверждения? У меня в данном конкретном случае возникли затруднения с применением "оператора очевидности" o_O
если считывать тики не по реальному времени их прихода, а через промежутки времени, распределенные по показательному закону, то процесс ценообразования становится марковским.
Что-то тут не так...
Не могли бы вы дать ссылку на теоретическое обоснование вашего утверждения? У меня в данном конкретном случае возникли затруднения с применением "оператора очевидности" o_O
Что-то тут не так...
Проверьте сами. В прикрепленных файлах - данные, которые у меня сейчас собираются. В столбце А - цена Bid, в столбце Б - цена Ask.
Жду человека, который бы однозначно и уверенно сказал "да это и ребенку понятно, что эти данные надо интерпретировать так-то и так-то..."
Поздравляю поклонников теории вероятностей!
Действительно, если считывать тики не по реальному времени их прихода, а через промежутки времени, распределенные по показательному закону, то процесс ценообразования становится марковским. Причем, распределение приращений, взятых по модулю, из непонятно какого, становится геометрическим с p=0.5.
Остается непонятным - как теперь эти знания применить на практике, но то что мы на верном пути - это очевидно.
у меня тут семейные всякие праздники, поэтому очень кратко : из практики и по статистике, процесс делиться чётко на две фазы (если включить новостые волнения-панику то три), где основные распределения и принципы разные. Пока частота тиков (dV/dT) относительно мала мы видим чёткое и красивое случайное блуждание, с ростом на некотором пороге оно всё принимает экспонентный рост. И если хорошо подумать,то оно так и должно примерно быть, если подумать что рынок - некая распределённая СМО (система массово обслуживания) и тики которые регестрируются на терминале - лишь результат, причём только одной из частей. Надо проверить методику по которой отбирались исходные данные - тут (на сём ресурсе, да и вообще в целом) самая распространённая ошибка, это выборка данных.
из-за того что зацепляете ДВА процесса, у вас появляются излишне "толстые хвосты" (это вообще просто модное слово и из другой немного тематики, просто модное)
у меня тут семейные всякие праздники, поэтому очень кратко : из практики и по статистике, процесс делиться чётко на две фазы (если включить новостые волнения-панику то три), где основные распределения и принципы разные. Пока частота тиков (dV/dT) относительно мала мы видим чёткое и красивое случайное блуждание, с ростом на некотором пороге оно всё принимает экспонентный рост. И если хорошо подумать,то оно так и должно примерно быть, если подумать что рынок - некая распределённая СМО (система массово обслуживания) и тики которые регестрируются на терминале - лишь результат, причём только одной из частей. Надо проверить методику по которой отбирались исходные данные - тут (на сём ресурсе, да и вообще в целом) самая распространённая ошибка, это выборка данных.
из-за того что зацепляете ДВА процесса, у вас появляются излишне "толстые хвосты" (это вообще просто модное слово и из другой немного тематики, просто модное)
Не вышло бы так, что здесь заново изобретается велосипед, типа RSI в другой ветке.. сложными научными тропами :) и попытка изобрести еще одну модель рынка
Не вышло бы так, что здесь заново изобретается велосипед, типа RSI в другой ветке.. сложными научными тропами :) и попытка изобрести еще одну модель рынка
Добрый вечер, Максим!
Я же как бы да - новичок на Форексе, но как бы с некоторой физмат подготовкой и практикой, относящимися к технологическим процессам. А в технологии еще и не такие процессы бывают...
Поэтому, прошу строго не судить, если чего-то не знаю именно в торговле.
Мне сейчас важно добиться понимания текущего процесса - потом буду программировать. Если трейдеры-программисты, например, уже сейчас используют вместо реальной частоты считывания тиков экспоненциальную частоту и получают какой-то необычный результат - буду рад услышать их мнение.
То, что мы "отвязываемся" от реальной частоты тиков и приводим их к экспоненциальному закону, разве не дает нам каких-либо дополнительных преимуществ?
не даёт. Чтобы бы что-то выводить надо удостовериться что внешние условия одинаковы или хотя-бы схожи, иначе это "средняя температура по больнице. Причём даже среднегодовая". Ну одна из шкал измерений поменялась.
то есть п1. определить какие условия значимы
внешние условия по валютам существенно меняются как минимум 2-жды в день. Рынок до открытия Лондона и после открытия NY - это два разных рынка.
То, что мы "отвязываемся" от реальной частоты тиков и приводим их к экспоненциальному закону, разве не дает нам каких-либо дополнительных преимуществ?
ещё небольшое добавление - просто "тик" это в значительной мере произведение того сервера к которому вы подключились. При малых отсчётах мы в основном замеряем характеристики очереди конкретного сервера. Результат того как он обработал входящие запросы на стакане, прошедшие через очереди отправки, задержанные и отчасти прореженные.