Fiyat artışlarının dağılımı - sayfa 13
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret 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
Bir kez daha, piyasa izleme penceresindeki (USDJPY) ve bir anlaşma açma penceresindeki (EURUSD) kenelerin yeni çekilmiş resminde gösterilen tik artışları hakkında yorum yapmanızı öneririm. Şimdi yukarıda belirtilen üç hipotez açısından. Hesap gerçek.
Birbirini takip eden değişiklik gruplarını bir nokta için ileri geri hemen analiz etmek istemiyor musunuz? Bunların nicel işlevi nedir?
İyi günler Vladimir!
Görsel verilere dayalı manuel kene çizelgeleri ticaretinin umutsuz bir egzersiz olduğunu düşünüyorum. Dağıtım işlevi ve nicelik işlevi - bkz. Student's t2 dağılımı.
Mevcut durumu analiz etmeden önce tarihsel verilerin analizine ihtiyacımız olduğunu defalarca yazdım. Markov zincirini takip ediyorsunuz - burada ve şimdi her şeyi bulmaya çalışıyorsunuz. Ve Markov sürecindeki fiyat artışlarının dağılımının doğrusal sapmaları, p=0.5 olan bir geometrik olasılık yoğunluğuna sahip olduğundan, burada ve şimdi sadece bir şey söylenebilir - fiyat 0,5 olasılıkla yukarı veya aşağı gidecektir. Bu sadece klasik bir oyun.
Şu anda süreci 1.000.000 geçmiş keneye dayalı olarak modelliyorum. Çok ilginç bir resim - belirli sınır koşullarının yakınında fiyatın nasıl aynı şekilde davrandığına inanamazsınız. Elbette, nadiren, görünüşte açıklanamayan sapmalar vardır, bu da sınır koşullarının daha sıkı seçilmesi gerektiği anlamına gelir. Sonuçta, düşünün - bu dağılımda, değerlerin sadece yüzde 99'u yaklaşık 7 sigma içinde yer alıyor ve bu yüzde 1 herkese bir ışık veriyor. Ama bence halledilebilir.
Samimi olarak,
İskender.
Terminal setinde, tüm göstergeler havuç dışı fiyatlandırmayı varsayar, yani terminalin geliştiricileri (teknik göstergeleri olan herhangi biri) zaten havuçların varlığından/yokluğundan haberdardır.
Piyasaların fraktal olduğuna dair teorik bir varsayım var, küçük zaman dilimlerinde büyük olanlarla aynı süreçleri gözlemleyebilirsiniz - henüz sorgulanmadı, belki de zorlanmaya değer mi? Onlar. Birisi zaten bunu düşündü ve havuç dışı fiyatlandırmayı kanıtladı, en azından mum analizinin ortaya çıkmasından bu yana, bir hafta veya bir ay boyunca bir kene beklendiğinde - mecazi olarak havuç yok.
İyi akşamlar, sevgili tüccarlar ve sadece istatistik severler!
Uzun zamandır araştırmamın ilginç sonuçlarıyla sizi şımartmadım - şimdi sizi memnun edeceğim.
Bu nedenle, piyasaların fraktal olduğu ve aynı süreçlerin büyük zaman dilimlerinde olduğu gibi küçük zaman dilimlerinde de gözlemlenebileceği teorik varsayımı pratik olarak kanıtlanmış sayılabilir.
Bu kolay bir iş değildi. Kene veri örneğinin hacmindeki bir artış/azalma ile değişmeyecek bazı değişmez istatistiksel parametreler bulmak gerekliydi. Bu parametrenin parametrik olmayan bir çarpıklık katsayısı (parametrik olmayan çarpıklık) olduğu ortaya çıktı. Belki birkaç tane daha vardır. ancak bu kanıt için yeterlidir.
Hesaplamalarda FIFO tipi dinamik tik veri tamponu kullanılmıştır. EURJPY çifti , 1.500.000 kotasyonluk genel bir popülasyon üzerinde analiz edildi, yani. aslında, 1.500.000 ardışık numune, 1 alıntı farkıyla analiz edildi. Farklı numune boyutları için alınan çarpıklık modülünün ortalama değeri için aşağıdaki sonuçlar elde edilmiştir.
0.186043748375457
0.18560474492056
0.184953481402386
0.184985234902438 vb.
Basitçe söylemek gerekirse, onay veri örneğinin herhangi bir boyutu için parametrik olmayan çarpıklık sabit kalır.
Sonuç: Aslında, aynı süreçler büyük olanlarda olduğu gibi küçük zaman dilimlerinde de gözlemlenir ve bir zaman diliminde çalışan bir ticaret sistemi başka bir zaman diliminde çalışır ve bunun tersi de geçerlidir.
Ancak, burada ilginç olan - doğrudan mistik bir şey olduğu ortaya çıkıyor - Forex'te bazı 1 dağılımın garip bir ortalama (vurgularım - ortalama) parametrik olmayan çarpıklık katsayısı = 0.185 (modulo) ile "yürüdüğü" ortaya çıktı. Şahsen böyle bir dağılım bilmiyorum... Biri belirlemeye yardımcı olabilir mi?
Onlar. basit bir şekilde - zamanın farklı noktalarında, bu dağılım sanki "doğmuş", "oluşmuş" ve "ölüyor" ve süreç yeniden başlıyor. Farklı zamanlarda bu dağılımın farklı çarpıklıkları vardır, ancak ortalama olarak bu dağılım, = 0.185 katsayısı ile çarpıktır ve değişmezdir.
Ortalama haliyle nasıl bir dağılım olduğunu anlayana kadar daha fazla araştırma yapmanın bir anlamı yok...
Samimi olarak,
İskender.
Alexander, gözlemlerin ilginç. " MQL5'te veri analizi ve istatistik ile ilgili makaleler " bölümünde çalışmanın sonuçlarına dayalı bir makale yazarsanız harika olur.
Alexander, gözlemlerin ilginç. “ MQL5'te veri analizi ve istatistik ile ilgili makaleler ” bölümünde çalışmanın sonuçlarına dayalı bir makale yazarsanız harika olur.
Evet teşekkür ederim. Ben kendim sonuçları beğeniyorum - zaten büyüleyiciler. Çok güzel.
Soru metodolojik. Neden dağıtım uydurmadan önce aykırı değer temizliği yapmıyorsunuz - aykırı değer tespiti?
Ve bir makale yazmak için zaman yok - çalışıyorum, yeterli zaman yok. Bir hobi gibi çıkıyor. Belki birisi ilgilenecek ve örneğin bir doktora tezini savunacak - umrumda değil. Ya da belki birinin aklına gelecek ve süper bir ticaret sistemi yaratacaktır - bu da harika. Hala gerçek programlamadan çok uzağım - bırakın insanlar kullansın.
Soru metodolojik. Neden dağıtım uydurmadan önce aykırı değer temizliği yapmıyorsunuz - aykırı değer tespiti?
Garip bir şekilde, ancak çoğu döviz çifti için, işlem yapılmayan net artışların dağılımları t2-dağılımıdır ve yalnızca bazıları için sıfırda, yani işlemler olduğunda, kene "eksikliği" vardır, ancak Satış ve Teklif fiyatları aynı kaldı. aynı, sonra kene gelmiyor. Neden bilmiyorum ve bu tür çiftlerle (AUDCHF gibi) çalışmıyorum.
Muhtemelen doğru soruyu sormadı. Gönderdiğin tiki'yi indirdim. Yani örneği aykırı değerlerden temizlersek (örnekteki çok büyük ve çok küçük değerler), o zaman farklı bir dağılım olacaktır :-)
Muhtemelen doğru soruyu sormadı. Gönderdiğin tiki'yi indirdim. Yani örneği aykırı değerlerden temizlersek (örnekteki çok büyük ve çok küçük değerler), o zaman farklı bir dağılım olacaktır :-)
Ancak bunu yapmanıza gerek yok - o zaman çarpık değişmezlik de almazsınız. Diyorum ki - her şey çok güzel ve sanki biri diğerinden çıkıyor, ancak genel bir resim oluşturmak için bu derinliği hala anlayamıyorum.
Ama Kagbe, bu standart prosedür. Nadir durumlarda değil, çoğu durumda sistemin kendini nasıl gösterdiğini bulmak için ... bu arada, tüm Genel nüfusu almanın anlamı nedir? IMHO, seçici biriyle çalışman gerekiyor.