FR H-uçuculuk

 

Bu konu, kagi bölümleri hakkındaki konuşmanın devamıdır.

Yura, hadi EURJPY 10^6 keneler için kagi-zikzak bölümlerinin FR'sine bakalım, H=10 için oluşturulmuş.

Aslında, grafik y eksenine göre ayna simetriktir, daha iyi istatistikler için fark modülünü aldım. Açıkçası, bu dağılım normal değil. Anladığım kadarıyla, tüm akıl yürütmeniz kagi-zikzak segmentlerinin normal dağılımına ilişkin varsayıma dayanıyor... Lütfen soruyu yeniden formüle edin.

PS Bu arada, RF'nin ortalama değerini (maksimum değil, c.t.) bulursanız, bu bölüm için 19.3'e eşittir, bu <2H ve hiçbir şeyle çelişmez.

 
Merhaba!
Yaz aylarında Shiryaev'in materyallerini ve Pastukhov'un tezini okudum. Bence konu çok ilginç ama her zaman olduğu gibi yeterli zaman ve bilgi yok. Çalışmanız ve Yurixx etkileyici, ancak çoğunlukla EUR cinsinden yapıldı. Bu konuyu gerçekten kendi ellerimle ve diğer para birimleri için ve özellikle MT4'te kazmak istiyorum. Belki birinin tecrübesi vardır? Her şeyden önce, h'den N'nin hesaplanması ilgi çekicidir. Ne yazık ki, henüz cad'lerle arkadaş değilim.
 

Bana N'nin ne olduğunu ve onu nasıl kullanmayı planladığını hatırlat?

 
Neutron :

kagi-zikzak segmentleri ... H=10 için üretildi.


mümkünse, bu kavramlar hakkında biraz daha. Ne yazık ki, terminolojiyi bilmiyorum. Ne tür bir VR'yi analiz ettiğinizi anlamayı çok isterim. nasıl oluyor? grafiğinizde ne olduğunu anlamak için.
 
Böyle bir görüş var:
Kağıt üzerinde güzel görünen, oldukça sağlam ve numune dışında kalan her şey gerçek ticarette aynı olmayacağı için tamamen farklı nedenlerle çöpe attım. Burada, test çizelgelerine kesinlikle yansıtılmayan şeyler çalışmaya başlar ve bilgisayar sizin için tüm girişleri paralel bir gerçek üzerinde görüntülemesine rağmen, gerçek hayatta tüm karlı sistem ticaretlerinize fiziksel olarak GİRMEMENİZLE sonuçlanır. -zaman testi, ama gerçek olanları kaybetmek diyecek - hoş geldiniz! Ve bu nedenle, örneğin, Shiryaev ve Pastukhov bir ıslık ile boşaltılır, çünkü onlar teorisyendir ve gerçek hayatta kimsenin onlara vermeyeceği, ancak yalnızca maksimum zararı olan teorik karı damla damla toplarlar. Tüm bunları (sadece bununla ilgili değil) yalnızca gerçek ticarette öğrenebilirsiniz. Bir kez daha tekrar ediyorum - grafiğiniz gerçek hayatta bir kârla takas edilemez. Ve bu bir dikizleme ölçüsü değil, sadece genel masraflardan tasarruf etmenizi sağlayan dostane bir tavsiyedir.
 
Neutron :

Bana N'nin ne olduğunu ve onu nasıl kullanmayı planladığını hatırlat?

Sergey, Shiryaev'in terminolojisini raporundan kullandım (aşağıda ekli):

"....... Ve örneğin, bu resme bakarak - burada, h'den N'nin ikiden büyük olması durumunda, uygun anlarda satın aldığımızı yazdım. Yani, bu durumda uyum içinde hareket ediyoruz. N, 2'den küçükse tersini yapmalısınız. Fiyatlar yükselse bile yine de satmanız gerekiyor. ...."




, resimde ve Pastukhov'un tezinde her zaman her şey farklı olsa da (Eh, bu hiçbir şey değil). Yöntemin özü açıktır. Bu R(H)'nin fiziksel anlamı benim için net değil ve bu nedenle onu doğru bir şekilde hesaplayacağımdan emin değilim. Bu yüzden size tüm bunların nasıl hesaplandığını daha detaylı sormak istedim. Ya da belki biri bunu MQL4'te zaten yapmıştır - daha açıklayıcı olacaktır.
Dosyalar:
shirjaev.zip  17 kb
 
Neutron :

Aslında, grafik y eksenine göre ayna simetriktir, daha iyi istatistikler için fark modülünü aldım. Açıkçası, bu dağılım normal değil. Anladığım kadarıyla, tüm akıl yürütmeniz kagi-zikzak segmentlerinin normal dağılımına ilişkin varsayıma dayanıyor... Lütfen soruyu yeniden formüle edin.

PS Bu arada, RF'nin ortalama değerini (maksimum değil, c.t.) bulursanız, bu bölüm için 19.3'e eşittir, bu <2H ve hiçbir şeyle çelişmez.


Evet, genel olarak soru deneysel bir DF'nin inşasıyla ilgiliydi. Ben de sizin gibi yaptım ve bariz sebeplerden dolayı segment 33 > 0 olduğunu ima ettim. İşaret dikkate alınmadı. Bu nedenle, [0,∞] tanım alanına ve sıfırda DF'nin sıfır değerine güvendi. Bütün bunlardan, normal dağılımın bir model fonksiyonu olarak bile uygun olmadığı sonucu ortaya çıktı.

Şimdi, elbette, işareti dikkate almanın simetrik bir DF verdiğini anlıyorum. Sıfırda sadece bir boşluk kalır. Ama bu aynı zamanda karanlık bir soru. Fiyat değişmediğinde, yeni teklifler yayınlanmaz - bunun bir anlamı yoktur. Bu nedenle, veri akışında yalnızca (veya neredeyse yalnızca) sıfır olmayan farklara sahibiz.

Resminiz (eğer doğru anladıysam) yeni bir argüman. Logaritmik ölçekte, neredeyse düz bir çizgidir. Bu, üssün ikinci güce değil, birinci güce sahip olduğu anlamına gelir. Bu zaten ilginç.

Wiener süreci için H-uçuculuğunun değerine gelince, bunu anladım. Fiyat hangi konumda olursa olsun, bu noktadan itibaren H'yi geçme olasılığı, H'yi aşağı geçme olasılığına eşittir. Ve bu, mevcut fiyat değerine veya öncekilere veya H'ye bağlı değildir. Ve bundan, sonunda, FR'nin açık bir formunu alabilirsiniz. Brownian hareketinin dağılımının, muhtemelen aynısından türetildiğine bakmak gerekir. Ortalama için 2H değeri de anladığım kadarıyla bu hükmün sonucudur.

Ancak bu arada, Wiener süreci için arbitraj kriteri olarak kullanılabilecek başka bir ilişki daha var. Gauss dağılımı için ortalama ve sco değerleri açıkça hesaplandığından, sco/ortalama = kök(pi/2) elde ederiz. Ve bu aynı zamanda bölümün herhangi bir H parametresi için de geçerlidir. Örneğin, resminizdeki dağılım için gerçekte neye sahip olduğumuzu kontrol etmek ilginçtir.

 
Rosh :
Böyle bir görüş var:
Kağıt üzerinde güzel görünen, oldukça sağlam ve numune dışında kalan her şey gerçek ticarette aynı olmayacağı için tamamen farklı nedenlerle çöpe attım. Burada, test çizelgelerine kesinlikle yansıtılmayan şeyler çalışmaya başlar ve bilgisayar sizin için tüm girişleri paralel bir gerçek üzerinde görüntülemesine rağmen, gerçek hayatta tüm karlı sistem ticaretlerinize fiziksel olarak GİRMEMENİZLE sonuçlanır. -zaman testi, ama gerçek olanları kaybetmek diyecek - hoş geldiniz! Ve bu nedenle, örneğin, Shiryaev ve Pastukhov bir ıslık ile boşaltılır, çünkü onlar teorisyendir ve gerçek hayatta kimsenin onlara vermeyeceği, ancak yalnızca maksimum zararı olan teorik karı damla damla toplarlar. Tüm bunları (sadece bununla ilgili değil) yalnızca gerçek ticarette öğrenebilirsiniz. Bir kez daha tekrar ediyorum - grafiğiniz gerçek hayatta bir kârla takas edilemez. Ve bu bir dikizleme ölçüsü değil, sadece genel masraflardan tasarruf etmenizi sağlayan dostane bir tavsiyedir.

Bu bakış açısına tamamen katılıyorum, sadece yaz aylarında forumda okudum. Ama itiraf etmelisin ki Rosh, adamlar Pastukhov'un tezini kemiklerle ustaca parçaladılar ve genel olarak bu yaklaşımın tutarsızlığını kanıtladılar.
Kagi stratejisi vb. ile ilgilenmiyorum. , ve R(H)'nin kendisi, dikkate alınan enstrümanın bağımsız bir özelliğidir. Onu keşfetmek isterim. İçinde bir şey olduğunu düşünüyor musun?
 

".......И, например, глядя на эту картинку – вот тут вот у меня написано, что если N от h больше двойки, то мы покупаем в соответствующие моменты. Т.е. мы в этом случае действуем сонаправленно с движением рынка. Если N меньше двойки, то поступать надо наоборот. Даже если цены растут, то надо тем не менее продавать. ...."

Her şey açık, bu H-volatilitesinin (Hv) tanımıdır. Sıfır ortalamalı (Wiener süreci veya tek boyutlu Brownian hareketi) rastgele bir değişkenin entegre edilmesiyle elde edilen Zaman Serileri için H-volatilitesinin 2'ye eşit olduğu gösterilebilir. H adımı 2H'ye eğilimlidir (Hv=2H/H =2). Öte yandan, Wiener türündeki herhangi bir VR Ticaret Stratejisinin (TS) geliri sıfır olma eğilimindedir. Bu nedenle, Hv ve 2 arasındaki fark, TS'nin olası bir arbitrajı olarak kabul edilebilir: s=(Hv-2)*Н - H'nin bir fonksiyonu olarak işlem başına TS'nin puan cinsinden ortalama karlılığı. Ayrıca, eğer s <0, bir karşı trend TS'miz var, eğer s>0 - trend TS ise.

 
мнение


Rosh yazdı:
Bu var:

Evet, uzun süredir tüm cihazlarda ve tüm H-bölümlerinde TS'nin etkinliğinin uzun vadede yayılmanın içinde yattığını biliyoruz. Ek olarak, muhtemelen tüm olası arbitraj stratejileri için H-bölümlerinin asimptotik verim limiti olduğu kanıtlanabilir.

 
Yurixx :

Ancak bu arada, Wiener süreci için arbitraj kriteri olarak kullanılabilecek başka bir ilişki daha var. Gauss dağılımı için ortalama ve sco değeri açıkça hesaplandığından, sco/ortalama = kök(pi/2) elde ederiz. Ve bu aynı zamanda bölümün herhangi bir H parametresi için de geçerlidir. Örneğin, resminizdeki dağılım için gerçekte neye sahip olduğumuzu kontrol etmek ilginçtir.


Simetrik RF'ler için aşağıdakiler doğrudur: hız=SQRT(Toplam[(Mx)^2]/[n-1]), ortalama=Toplam[(Mx)]/n), ardından hız/ortalama != kök(pi /2).

Ne demek istediğini açıkla?