Rastgele Akış Teorisi ve FOREX

 

Doğada meydana gelen çeşitli süreçleri tanımlamak için rastgele akış teorisi aparatını kullanma fikri uzun zaman önce ortaya çıktı. Bu alandaki en temel çalışma, bence, Bolshakov I.A.'nın çalışması olarak kabul edilebilir. Bir sinyal akışını gürültüden ayırmanın istatistiksel problemleri. -M: Baykuşlar. radyo, 1969.

Essence (Bu terimle ne demek istediğimi parantez içinde göstereceğim)

Doğrudan gözlem için mevcut olmayan bir nesne akışı (dünyadaki olaylar) vardır, istatistiksel olarak ilişkili bir ölçüm akışı vardır (mevcut döviz kuru örneğin EUR/USD'dir). Ölçümler belirli zaman dilimlerinde gerçekleştirilir ve ölçümleri atlamak mümkündür (dünyada bir olay meydana geldi, ancak rota değişmedi).

Nesnelerin gözlemlenen parametreleri ile gözlemlenen ölçümlerin parametreleri arasında belirli bir yazışma vardır: parametre değerlerinin W alanı, y parametresinin değerlerinin S alanına karşılık gelir.

Ölçüm cihazının (MT terminali) çıkışında, nesnelerden () gelen sinyaller tarafından üretilen ölçümlerin yanı sıra, dalgalanma gürültüsü ve çeşitli parazitlerden oluşan ölçümler, yani yanlış ölçümler vardır.

Rastgele akışları tanımlamanın yolları:

Rastgele bir akışın kompakt bir açıklaması olan çok değişkenli olasılık yoğunluğu

İşte bazı sınıflardan keyfi bir işlev.

Moment fonksiyonlarını kullanan açıklama

akış teorisinde özel bir rol, akışın yoğunluğu (IF) olarak adlandırılan birinci dereceden moment fonksiyonu tarafından oynanır:

Bir hareket modeli olarak (EUR/USD kurunun yörüngeleri)

Çeşitli hipotezleri göz önünde bulundurmak mümkündür, hareketin formun lineer bir fark denklemi ile tanımlanabileceği bir geçiş olasılık yoğunluğuna sahip homojen bir Markov sürecinin bağımsız gerçekleşmelerini varsayalım.

(1)

burada Ф bilinen geçiş matrisidir,

wk - sıfır beklentili gürültü E(wk)=0 ve kovaryans matrisi E(wk,wj)=Qkdk,j,

dk,j Kronecker sembolüdür.

İlk bakışta bu teorinin kullanımını sağlayan şey:

1. Döviz kurunun nerede hareket ettiğini, hareketin faydalı bileşeninin nerede olduğunu ve gürültünün nerede olduğunu belirleyin.

2. Kalitatif düz, trend (saatte düz, min'de trend) tanımlarından uzaklaşın. Bana öyle geliyor ki, bu genellikle yaratılan ticaret sistemi (çok fazla kayıp - düz) açısından anlaşılır ve eğer kar varsa, o zaman eğilim (çünkü eğilim bir arkadaştır). Ve aynı zaman aralığında başka bir araç alırsanız, belki de eğilim düşmandır :).

3. Akışın nicel açıklamasına gidin - yoğunluğu (belki de Hacim'dir) ve hareket parametreleri - hız, hızlanma vb. Nedense hiçbir düz, trend olmadığına ikna oldum. Sadece zaman içinde özelliklerini değiştiren çok boyutlu ve çok boyutlu bir hareket vardır.

4. Akış durağan olabilir (belirli bir zaman aralığında parametreler değişmez) ve durağan olmayabilir (boşluklar, saç tokaları, çıkış veya önemli haberleri (haberler) bekleme)

5. Teori, bağlantılı akışları incelemeyi ve analiz etmeyi mümkün kılar.

6. Ve en önemlisi, belirli koşullar altında hareketin yönünü tahmin edin.

Örnek olarak, formül (1) ile modellenen yörüngeleri vereceğim: bu yörüngeler kesinlikle aynı hareket parametrelerine sahiptir (yani durağandırlar) ve dış farklılıkları gürültü (wk) tarafından üretilir.

Buraya kadar okuduysanız ve sizi rahatsız etmiyorsa, hiç böyle bir piyasa analizi yaklaşımıyla karşılaştınız mı? Ve eğer bağlantı kurabilirsen, okumam, düşünmem gerekiyor. Her şey orada değil, çok basit. Bolshakov'un elde ettiği birçok prosedür ve işlev sayılamaz. gerekli bilgi işlem kaynakları = sonsuz. Ve akışların analizine yönelik yaklaşımların tanımı çok temeldir.

Formülde kötü bir şey görebilirsiniz, Word'e ekliyorum

Dosyalar:
potok_forex.zip  19 kb
 
Her şeyden önce, ilk verilerin (alıntılar) karşılıklı olarak tersine çevrilebilir bir dönüşümünü gerçekleştirmek, böylece durağan bir süreç - veya en azından yarı durağan olanı - elde etmek iyi olacaktır. Onunla daha kolay. Ancak o zaman süreç uygulamaları oluşturmak için basit bir algoritmadan ve sonuç olarak diğer daha incelikli şeylerden (örneğin, ergodiklik, sistem testi açısından son derece çekici olacak bir özellik) bahsedebiliriz. Sorun hiç de kolay değil.

Akla gelen ilk seçeneklerden biri, orijinal sürecin ilk farkını almaktır (yani getiri hesaplama). Ancak, en azından geniş anlamda, durağanlığı hipotezini doğrulamak / çürütmek konusunda hala ellerimi alamıyorum. Bu konuda işbirliği yapmak ilginç olurdu.
 

Evet, analize yönelik bu yaklaşım (yaklaşık olarak) on yıldan fazla bir süre önce başarıyla uygulandı.
Her şey bu fotoğrafla başladı


İşte 'kaotik' sürecinin bir görselleştirmesi
hareket halindeki gazları karıştırma

Her şey İngilizce okunmalı
"Tahmin Şirketi" nin kuruluş tarihi hakkında

 

matematik

Giriş akışının keneler olduğunu, herhangi bir dönüşümünün akışın özelliklerini değiştirdiğini belirtmek isterim. Eğer dönüşler döner[i] = Kapat[i] - Kapat[i+1] ise, başka bir başlıkta söylediğiniz gibi, bu doğrusal bir dönüşümdür ve akış özelliklerini etkilemez. Ancak çubukların yapımı, bu doğrusal olmayan bir dönüşümdür, bu, test edilmeye çalışılırken açıkça kendini gösterir, yeterli yeniden üretim için, dakikaların tarihi alınır ve dakika çubuğunun içinde bir tür yasa üretilir.

Ne yazık ki, bağlantı kopmaları ve sadece birkaç dakika içinde geri yükleme olasılığı nedeniyle buna katlanmak zorundayız. Bu nedenle, girdi akışını yalnızca birkaç dakika incelemek gerekir; diğer zaman dilimleri, dönüşümün doğrusal olmama durumunu artırır. Dakikalar zaten önemli bir doğrusal olmayanlık getirse de :(

Her şeyden önce, bu sürecin ACF'sinin inşasıdır. Kenelerin ve dakikaların ACF'sini karşılaştırma girişimlerim, sakin bir piyasada neredeyse hiçbir fark olmadığını, ancak güçlü hareketlerin başlangıcında olduğunu gösteriyor. Sanırım squat barıyla Williams buna dikkat etti ve bir ticaret sistemi kurarken kullanmak istedi.

Pazar araştırmasının bu yönünde ilerlemek isteyenler için, yabancı literatürde ve bizimkilerde korelasyon ve kovaryans kavramlarının farklı olduğuna dikkat edin, bu özellikle ACF sürecini oluştururken belirgindir.

 

Neyse.. Şimdi önümüzdeki ay dinlenmek yerine denklemleri ve fonksiyonları çözeceğim.. :(((

 

Prival , keneleri unutalım: durum açıkça ümit verici değil. Tik dağılım yasaları, farklı enstrümanlar için büyük ölçüde farklılık gösterir - dahası, kenelerin kendileri zaman içinde son derece düzensiz bir şekilde gelir. İşte benim kötü girişimlerim: 'Tick'ler: genlik ve gecikme dağılımları' . En az birkaç dakika ile başlamak daha iyidir.

Size en önemli sorum şu. Diyelim ki, bir yıl için saatlik kapanış fiyatlarının getirisi, transpoze edilmiş bir vektör (r1, r2, ..., rN) geçmişi var, burada N 6000 mertebesinde bir şey. Bu yıl boyunca, oira (EURUSD) 20-25 rakam koştu, yani. 2000-2500 puan. Bu nedenle, bu aralıkta (en güçlü trendde) getiri beklentisi 0,3-0,4 puan civarında bir yerde. Aynı zamanda, saat getirilerinin varyansı, 10-15 puan civarında bir yerde, on kat daha fazladır, yani. en az 25 kez. Yani burada düşündüğümüz şey , kovaryans veya korelasyon çok önemli değil, çünkü ortaya çıkıyor, çünkü dağılımın kendisi çok keskin değil, ancak m.d. s.c.d.'den birçok kez daha az.

Bu sürecin durağanlığını en geniş anlamda kontrol etmek için birleşik bir prosedürünüz var mı? İşin garibi, internette bununla ilgili çok az bilgi var.

2 geometrr: Makaleyi okudum, çok heyecan verici. Ancak burada, rastgele bir süreçten çok kaosla ilgilidir.

2 Red.Line: konu ilgini çekiyorsa olumlu bir şey söyle...

 

matematik

Metroya binerken aynı şeyden bahsettiğimiz aklıma geldi. Döndürme/delta_t hızdır, yani. belirli bir süre için fiyat artışı - hız. Hız varsa, o zaman ivme vardır, birinci, ikinci vb. türev. Akşama kadar en basit versiyonu için Ф matrisini alıp MathCad'de bir program yapmaya çalışacağım.

İstatistiksel çalışmalar, elbette, süreç hakkında bir fikir verir, ancak bunlarla ne yapacağım da benim için net değil, çünkü hem MOJ hem de varyans, seçilen analiz aralığına ve daha sonra bir ticaret oluştururken nasıl kullanılacağına bağlıdır. sistem de net değil. Statiği değil, sürecin dinamiklerini araştırmak gerekir. Evet ve IHMO'yu analiz etmek için saatleri kullanmak yanlış, 0,5 olmadan çözemezsiniz ve a priori, kendinizi doğrusal olmayan bir dönüşüme sürün, tamamen böbreklerden düş :-)

Durağanlıkla ilgili evet tanımlar var ama karar vermemi sağlayan bir kriter ve en önemlisi bir sayı yok. (S>5 -> durağan, S<5 -> durağan değil). En azından ben rastlamadım.

Bu kavramları pratikte kullandığım için, Forex için değil, uzun bir süre doğruydu. ACF'yi takip eden fikir, sürecin ilişkili olduğu süreyi belirlememize izin verir, bu bize daha fazla hareketi belirli bir doğrulukla tahmin etme fırsatı verir. İşte resimde bir örnek, diyelim ki bu 0.707 seviyesi, daha fazla durağanlık.

Burada ACF'nin oluşturulması için korelasyon veya kovaryans önemli olabilir. ACF'nin yapımını bir yerde yayınlamıştım, şimdi hatırlamıyorum, tekrar gönderiyorum.

Gösterge MQL'de oluşturulacak ve nasıl davrandığını görmek için yönlendirilecektir.

Eh Rosh - yardımcı olur, aksi takdirde yalnızca bağlantı gönderir, ancak başını sallar :-)

http://forum.alpari-idc.ru/post493864-329.html

Dosyalar:
akf.zip  59 kb
 

Herhangi bir fikrin iyi sunulması (çizilmiş, yazılmış) gerektiğini anlıyorum. Piyanisti azarlamayın, elinden geldiğince çalar.

Ama soru bana her zaman işkence ediyor, belki bu konu sadece bir matematikçi ile bizim için ilginçtir. En azından yazın, her şey konunun başında olacak.

 

Eh, geniş anlamda durağanlık kriteri biliniyor gibi görünüyor - m.o'nun sabitliği. ve ACF'nin her birine değil, yalnızca argümanların farklılığına bağımlılığı. Yoksa yanlış mı?

Dağılım, yalnızca sıfır kayma ile aynı ACF'dir. Ancak bu "özel AK'leri" saymak için satırın kendisinde hangi alt aralıklarda (kabaca konuşursak, pencereler) - asla bilemeyeceğim. Bazı kriterler var değil mi? Yani: "Yalnızca argümanların farkına AC bağımlılığı" nedir? Bu, verilen bir argüman farkı için, birkaç (birçok) farklı "kısmi AC" oluşturmak ve daha sonra (istatistiksel olarak) elde edilen bir dizi kısmi AC'nin durağanlığını araştırmak gerektiği anlamına gelir. Adeta bir kısır döngü...

Matkad'ı indirene kadar zip'inizi kullanamam. İndirmek gerekecek, bakalım bu nasıl bir canavar...

Ve bir şey daha: Bu istatistiksel çalışmaları doğrudan TS'ye uygulamak gibi bir planım yok. Uygulama planları - testinde.

 
Ama soru bana her zaman işkence ediyor, belki bu konu sadece bir matematikçi ile bizim için ilginçtir. En azından yazın, her şey konunun başında olacak.

Henüz okumadım ama ilginç :)
 

matematik

haklısın, kendin konuşuyorsun ama tam olarak anlamıyorsun. Bana öyle geliyor ki :-) "MO'nun sabitliği ve ACF'nin yalnızca argümanların farkına bağımlılığı" anahtar ifadedir. Soru, nasıl kullanılacağıdır. Keneler hakkındaki konunuzu yeni okudum, ancak sürecin açıkça durağan olmadığı sonucuna vardınız. ACF türü, örneğin bir delta işlevi, net bir durağanlık, bir boşluk haber bülteni vb. gibi piyasada şu anda neler olduğunu bize söyleyecektir. Durağanlık ortaya çıktı (düz veya trend önemli değil), yani. ACF'nin ana lobu pazar genişlemeye başladı ve öngörülebilir hale geldi. ACF parametreleri hakkında istatistik toplamak için