FR H-uçuculuk - sayfa 3
Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Kolaylık sağlamak için, grafik farkı (Hvol - 2) kırmızı ve farkı (scoo/|leg| - root(pi/2)) mavi olarak gösterir, böylece Hvol=2 değerinden farkı hemen görebilirsiniz, Arbitrajsız bir piyasa için H-volatilitesinin alması gereken değer ve hız/|bacak| olan 1.253314 değerinden fark. normal dağılım için kabul edilmelidir.
Hmm... mantığınızı takip ederseniz, Hvol'un davranışı 2'dir ve hızlar/|bacak| - root(pi/2) pozitif korelasyonlu olmalıdır. Ancak, DF ile normal arasındaki farkın en belirgin olduğu küçük H bölgesinde, sco/|leg| için en küçük değerleri gözlemliyoruz. - kök (pi / 2) - dağılım Gauss eğilimindeymiş gibi. ..
Ancak euro için, sizinkiyle tamamen aynı eğriler çıkıyor. Belki de bunun nedeni, bu model aralığında gerçek bir serinin özelliklerini özellikle yeniden üretmeye çalışmanızdır? Her durumda, kagi oluşumlarının ve parametrelerinin ve FR'nin normal bir CB üzerinde nasıl davranacağını görmek isterim. Örneğin, keneler ve bu keneler üzerine inşa edilen zikzaklar için dağılımların temelde birbirinden farklı olduğunu görmek benim için çok garip.
Her şey.
Yura, modelin ve gerçek serinin Hvol'unun uyuşmaması, veri dosyalarında (I) kafamızın karıştığını gösterir. Korelograma tam olarak uyan ve gerçek VR ile oynaklığı işaretleyen yeni bir dizi oluşturma fırsatı verin (bunun hatırlaması biraz zaman alacaktır). Size dosyaları vereceğim. Arbitraj açısından en umut verici çift olarak EUR/JPY kenelerinin modellenmesini öneriyorum.
hatırlamaya başlıyorum. Modelleme için kullandığım N. dereceden otoregresif modelde, stokastik terimin (sigma) DF karakteri Gauss dağılımlıysa, bir dizi artıkların DF'si normale çok benzerdi. Model serisinin artıklarının DF'sini orijinaline yaklaştırmak için, stokastik terimin çok egzotik bir biçimini belirledim ve bu nedenle Gaussianite yok.
EUR/JPY çifti için bir dizi onay işareti koyarken:
Hmm... mantığınızı takip ederseniz, Hvol'un davranışı 2'dir ve hızlar/|bacak| - root(pi/2) pozitif korelasyonlu olmalıdır. Ancak, DF ve normal arasındaki farkın en belirgin olduğu küçük H bölgesinde, sco/|leg| için en küçük değerleri gözlemliyoruz. - kök (pi / 2) - dağılım Gauss eğilimindeymiş gibi. ..
Hvol - 2 ve sko/|leg| arasındaki pozitif korelasyon nedeniyle - kök(pi/2) Bilmiyorum. Grafiklere baktığımda, bana öyle geliyor ki Hvol ve speed/|leg| oldukça farklı özellikler. Model aralığının ilk noktasını (tik zikzak) göz ardı edersek, oran/|bacak| çok kararlı davranır. Muhtemelen ticarette pek kullanılamaz. Ama görünüşe göre Hvol daha değerli bir özellik.
Bu araştırma sonucunda, arbitraj yapmamanın normal dağılımın bir sonucu olmadığını anladım. Daha doğrusu, CV serisinin arbitrajsız olduğu başka FR'ler de vardır. Hvol, arbitrajsız değerlendirme için uygun bir özelliktir ve sco/|leg| - Numara. En iyi ihtimalle, DF'nin kendi içinde belirli bir değeri olmayan Gauss'a yakınlığını değerlendirmek için uygundur.
İki grafiğin tüm noktalarından hız/|bacak| sadece bir - model aralığı için ilk nokta - dağılımın normalliğini gösterir. Ayrıca doğrudan sizin tarafınızdan oluşturulan satırla da ilgilidir. Benim için oldukça doğaldı çünkü özellikle normal olarak dağıtılmış bir CV oluşturdunuz. Bu nedenle, bu seri için DF'nin formu (arsa Z1) benim için bir sürpriz oldu. Bu, yakında/|bacak| belki RF'nin normalliğini değerlendirmek için iyi bir özellik, ancak açıkçası ayrıntılı değil. :-)
Yayınlanan keneler gerçek mi yoksa simüle mi?
not
Bu arada, bence, model aralığının korelogramının ve oynaklığının gerçek olanla çakışması hiç de gerekli değil. Sonuçta, görevimiz henüz bu özelliklerin davranışının temel bir doğrulama çerçevesinin ötesine geçmiyor. Aksine, en ilkel normal dağılımlı seri ise, gerçeklikten tamamen kopmuş olsa bile, bu daha da iyi. Şimdi, böyle bir seride, evet, bu özelliklerin işe yaradığı netleşirse, o zaman ikinci soruyu sorabilirsiniz - bu özellikler gerçek ve model verileri arasında ayrım yapabilir mi (sahte :-), bunlar arbitraj fırsatlarının bir filtresi olabilir mi?
Gerçek! Doğal olarak.
Ve işte zamanında gelen model tikler!
Onları oluştururken, ana koşul, korelogramların tesadüfi ve farklı okumalardaki oynaklıktı:
Bunun için 5. dereceden otoregresif bir model kullanılmıştır. VR'lerin kendileri ve FR'leri şu şekilde davranır:
Bu araştırma sonucunda, arbitraj dışılığın normal dağılımın bir sonucu olmadığını anladım. Daha doğrusu, CV serisinin arbitrajsız olduğu başka FR'ler de vardır. Hvol, arbitrajsız değerlendirme için uygun bir özelliktir ve sco/|leg| - Numara. En iyi ihtimalle, DF'nin kendi içinde belirli bir değeri olmayan Gauss'a yakınlığını değerlendirmek için uygundur.
Bana öyle geliyor ki çok önemli bir noktayı vurgulamışsınız: Arbitraj yapmama normal dağılımın bir sonucu değildir. Kendi başıma ekleyeceğim, arbitraj, RF'nin dengesizliğinin bir sonucu olabilir (henüz formundan bahsetmiyoruz).
Modelin ve kaynağın otoregresif katsayılarının değerlerinin nasıl çakıştığı aşağıda açıklanmıştır:
PS Yura, bana sürecin oynaklık, korelogram!!!, otoregresif katsayı değerleri ve FR gibi önemli özelliklerinin temelde farklı olabileceğini açıklayın!? Mathemat bunun, bir dizi ilk artıkta tam anlamıyla durağanlığın korunmamasından kaynaklandığını öne sürdü ... ama bir şekilde, inandırıcı değil. Saçmalık!
Evet! Bu yılın Temmuz ayına ait tüm veriler keneler için verilmiş ve modellenmiştir.
Kendi başına, bir korelogram oluşturmaya yönelik algoritma, zaten dolaylı olarak sürecin durağan kabul edildiğini varsayar. Bunu nereden biliyorsun, Nötron ?
Bu arada, genlik açısından tikler, durağan olana çok benzer bir süreçtir (euro ise neredeyse her zaman + -1 vardır). Gecikme ile (keneler arasındaki süre) - hiç değil.
Not Aynı astronomik süreye sahip değil, aynı sayıda kene ile çubuklar inşa etmek harika olurdu...
PPS Çubuk dönüşlerinin olası durağan olmama durumunun kökleri işte burada. Genlik içinde kazıyoruz, ancak gerekli - zamanla ... Belki Prival'in fikirleri sürecin böyle bir temsili üzerinde işe yarayacaktır. Ne diyorsun, Nötron ?
Bir dizi ilk tik farkı için beklenti kesinlikle sıfırdır, standart sapma seanstan seansa değişir ama haklı olarak belirttiğiniz gibi zayıf... Bence sorun kullanılan modelin yetersizliği. Gerçekten de, içindeki haber rahatsızlıklarını hesaba katmıyoruz, onların üzerinde "şişman kuyruklar" büyüyor. Nadiren ama doğru bir şekilde keneler "dağıtacak" bir terim kullanırsanız, resim daha gerçekçi hale gelecektir. Ama buna ne kadar ihtiyacımız var? Yura bu konuda bir şeyler söylemeli...
Erotik bir şekilde ortaya çıktı :-))
Bana öyle geliyor ki çok önemli bir noktayı vurgulamışsınız: Arbitraj yapmama normal dağılımın bir sonucu değildir. Kendi başıma ekleyeceğim, arbitraj, RF'nin dengesizliğinin bir sonucu olabilir (henüz formundan bahsetmiyoruz).
PS Yura, bana sürecin oynaklık, korelogram!!!, otoregresif katsayı değerleri ve FR gibi önemli özelliklerinin temelde farklı olabileceğini açıklayın!? Mathemat bunun, bir dizi ilk artıkta tam anlamıyla durağanlığın korunmamasından kaynaklandığını öne sürdü ... ama bir şekilde, inandırıcı değil.
FR dengesizliği nedir? Ve tam anlamıyla durağanlık nedir? Lütfen matematikçi olmadığımı unutmayın. :-) Bu arada, dün Landau-Lifshitz "İstatistiksel Fizik" kitabını aldım, orada çok ilginç şeyler buldum! İşte o zaman BITTER istatistikle değil tarlalarla uğraştığı için pişman oldu. :-))
Dürüst olmak gerekirse, soruya cevap veremem. Ben kendim hala son birkaç gün içinde gördüğüm her şeyden bir kayıp yaşıyorum. Veriler indirildi, ancak henüz sayılmadı, biraz zaman tanıyın.
Sergey, genelleştirilmiş üstel dağılım hakkında konuşurken kesinlikle haklı olduğunu düşünüyorum. Görünüşe göre, gerçekten böyle bir şey. Ve seninle tamamen aynı fikirde olmak istediğim bir şey daha var. İşte bununla:
Bence sorun kullanılan modelin yetersizliği. Gerçekten de, içindeki haber rahatsızlıklarını dikkate almıyoruz, üzerlerinde "şişman kuyruklar" büyüyor. Nadiren ama doğru bir şekilde keneler "dağıtacak" bir terim kullanırsanız, resim daha gerçekçi hale gelecektir.
Ayrıca, başka bir çalışma fikri daha var. Belirgin, istikrarlı bir trend sırasında FR'yi ve gerçek bir serinin tüm özelliklerini gerçekten görmek istiyorum. Bir sorun, eğilimlerin, veri miktarının yeterince temsil edici olduğu kadar uzun süreli olmamasıdır. Ya da neyi anlamıyorum? Ya da belki parçaları kesebilir ve bir şekilde onları bir sıra halinde doğru bir şekilde birleştirebilirsiniz? Genel olarak bunu nasıl yapacağımı bilmiyorum ama FR'ye çeşitli piyasa koşullarında bakmak istiyorum. Sonuçta, aslında baktığımız şey hastanedeki ortalama sıcaklık.
Not Aynı astronomik süreye sahip değil, aynı sayıda kene ile çubuklar inşa etmek harika olurdu...
Bu, genel olarak, hiç de zor değil. Bunu yapabilir ve ilgili istatistikleri düzenleyebilirim, sadece bana hangisi olduğunu söyleyin. Ve yine de, yalnızca iade veya ONLC ile mi ilgileniyorsunuz? Bence Kuzey Rüzgarı böyle bir şey yaptı.
Ancak bunun durağan olmamanın kökeni olduğu gerçeğine katılmıyorum. Durağanlığın ne olduğunu henüz bilmiyorum (umarım yazarsınız), ancak her durumda Forex'in durağan olamayacağına inanıyorum. Ama yarı-sabit - tamamen. Beğenin ya da beğenmeyin, forex istikrarlı, istikrarlı bir sistemdir. Herhangi bir dış bozulmayı emer ve dağıtır. Yani forex sistem olarak derin bir deliğe oturur (potansiyel tabi ki kelime oyunu pardon :-) Ve bu kuyuya bir tuğla atarsanız sudaki dalgalar garanti olur ama denge bozulur restore edildi. Bu nedenle durağanlığa dayalı tüm modellerin yaşam hakkı vardır. Önemli bir "ama" ile:
Forex'in durağanlığını ihlal eden tüm fenomenlerin sürecin istatistiksel parametrelerine zayıf bir şekilde yansıdığını göstermek mümkünse. Ve bunun tersini göstermek mümkünse, o zaman, görünüşe göre, durağanlığın nerede ve nasıl tezahür ettiğini belirlemek mümkün olacaktır. İşte o zaman, tüccarların ne kazandığı sayesinde soru çözülecek: durağanlık veya yokluğu nedeniyle.
Bu arada, Mathemat, bir keresinde SCO'nun ortalamanın üzerinde olmasının riskler ve onlar üzerindeki etkisi hakkında yazmıştın. Sonuç hakkında yorum yapabilir misiniz: gerçek fiyat verileri için, SCO ile ortalama arasındaki fark, normal dağıtılmış bir CB'den çok daha azdır.
Yurixx , durağanlık iki anlamda gerçekleşir - geniş ve dar.
Geniş anlamda, bu, m.o. süreç sabittir ve ACF, her birine ayrı ayrı değil, yalnızca argümanların farkına bağlıdır. Muhtemelen, "kalıcılık" m.o. Yine durağanlıktan bahsediyorum :) Garip bir tanım elde edilmiş...
Darda - bu zaman ... peki, darda onun için ne var. Pratik olarak doğrulanamaz, böyle bir durağanlık.
"Fiyatlar, gözlemlenmemiş durağan bir diziye durağan olmayan bir yanıttır", (c) bilinmiyor. Bu bakış açısı son zamanlarda bana çok yakın: Başlangıçtaki "iyi" diziyi gözlemleyen bir Lord var, ancak sadece ölümlüler için onu doğrusal olmayan belirli bir filtreden geçirir, böylece durağan olmaz.
Dürüst olmak gerekirse, hatırlamıyorum. Risklerin Gauss olmayan getiri dağılımından (şişman kuyruklar) etkilendiğini yazdığımı hatırlıyorum.