价格增量的分配 - 页 15

[Alexander_K]

nahdi:

实际上，这正是我想问的--为什么一个有经验的物理学家，一个统计学家（或不管你是什么）会对这个话题感兴趣？财务问题由金融家处理不是更好吗？每个人都应该管好自己的事。而如果没有，就会让你思考。

或者说物理学家是一种天职，正如梅德韦杰夫先生曾经说过的那样......如果你想要钱，就去做生意。如果你想输钱，就进入金融市场...

我同意。从普通生活概念和价值的角度来看--我在外汇方面没有什么可做的（作为一个物理学家），因为我需要清楚地了解用分析公式表达的过程。但是，我有时还是会带着一些理论上的结果来论坛。现在它就像我的一个爱好--不是在业余时间喝伏特加，真的:))))。

[podotr]

Alexander_K:

我同意。就普通的生活概念和价值而言--我在外汇方面没有什么可做的（作为一个物理学家），因为我需要清楚地了解用分析公式表示的过程。但是，有时我还是会带着一些理论上的结果来到论坛。现在这对我来说就像是一种爱好--我在业余时间不喝伏特加，真的:))))。

如果市场有一个公式，它就不是市场了！！。这都是微不足道的供应和需求。如果你想要公式，请阅读定价模型。但这些只不过是限制风险的方法。

谁知道呢--也许喝杯伏特加比用难以理解的数字绞尽脑汁更好。

[Vladimir]

Alexander_K:

我的想法是这样的。

如果外汇分布的非参数偏度是不变的并且等于+-0.185的说法是真的，那么它可以意味着（没有神秘主义：))))，只有一件事。

请注意，对于正态分布来说，它的一半（所谓的半正态分布）有一个非参数化的偏度=0.36279。

在这种情况下，我们平均 有一些半未知的分布，它的非参数偏度=0.185，如果我们从两边看，我们会看到对称的正态分布。

再次提出问题。

1.由于你反复使用 "不变 "一词，我再问一次：在这种情况下，对于比率k=（中位数-平均值）/（标准差），你的意思是什么？

2.我对选择什么数据进行分析感兴趣。我的猜测是，上行步骤与下行步骤是分开分析的，否则在一万个或更多的样本中，中位数和平均值都会比标准差小几百倍，而k=0.185也就无处可寻了。这是真的吗？

3.如果是这样，在存在重尾（离群）的情况下，中位数怎么会小于平均值？https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D0%B0%D0%BD%D0%B0_(%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0):

"假设在同一个房间里有19个穷人和一个百万富翁。每个穷人有5美元，百万富翁有100万美元^（106）。总数为1,000,095美元。如果我们把钱平均分给这20个人，我们得到50,004.75美元。这将是那个房间里所有20人的钱的算术平均值。

在这种情况下，中位数将是5美元（第十和第十一的一半之和，即排名系列的中间 值）。我们可以将其解释如下。通过将我们的公司分为两个相等的10人小组，我们可以说第一组的每个人都不超过5美元，而第二组的每个人都不低于5美元。一般来说，我们可以说，中位数是指 "平均 "人带来的收入有多少。相反，算术平均值是一个不恰当的特征，因为它明显高于普通人的现金数额"。

和一个请求：能否请你按照你的建议https://www.mql5.com/ru/forum/218475/page14#comment_6040781

"4.没有图表--数组是动态生成的，它们的大小是巨大的--我只保存了结果。原则上，有兴趣的人可以在VisSim或MathLab（在这个系统中--不确定，因为我没有用过）中重复我的实验。"

在此公布整整一百万（一个半）的分析蜱虫。我认为Excel可以处理一百万行的k的计算。

[Denis Kirichenko]

Vladimir:

...因此，分析ticks，我们分析的根本不是外汇，而是该经纪公司 在选定的时间段内对给定 账户类型的给定货币对 生成报价的算法的属性。而在这里，我们可以发现很多奇迹。例如，在模拟账户上提供蓬头垢面（粗略地说是未经过滤的），甚至故意黑掉（例如通过 "过度监管"）的报价，以此来引诱客户进入真实账户。或者说，当一个公司允许大量的套利（你可能在谈论7西格玛异常值的时候注意到了）已经在真实账户上出现的时候，这种迹象表明它是 "年轻的"。

说得好!顺便说一句，也是一个可以解决的问题。拿出几家经纪公司，比较同一货币对的点数分布，就足够了。如果它们是不同的，那么萨满教就会发生...

[Alexander_K]

Dennis Kirichenko:
说得好!顺便说一句，也是一个可以解决的问题。拿几个经纪公司来比较同一货币对的刻度分布就足够了。如果它们是不同的，这意味着萨满教的发生...

我同意。简单的过滤器是必要的。又重新检查了一遍。取了两个连续点之间的平均值。分布变得更加压缩和 "平滑"，即比例因子的变化--它变得更方便工作，而不变性不会改变。而且这很好!

[Denis Kirichenko]

简而言之，我还没能找到skew=0.185。我在欧元兑美元的买入点上检查过。也许是因为也有零？我拿着它们没有，得到的结果好像是0.3。

[Alexander_K]

是的，这实际上是我目前正在做的事情。

如果我们处理一个单一的分布，它 "平均 "存在于每个TF中，即在任何样本大小中--那么在第一近似中解决问题的算法如下。

1.对于一个特定的样品量，要计算出一大段时间内的平均变异。在这种情况下，当从一个样本传递到另一个样本时，方差会发生变化，也就是说，它不是 不变的，需要知道的是其平均数值。

2.支撑/阻力线与给定样本量的加权移动平均线（其中权重是增量给定值的概率密度 值）作对比，考虑到计算出的平均方差和t2分布的定量。这是描述非马尔科夫过程的 "记忆 "效应的必要基本东西。

3.当价格超过这些线时，将分析那些在平均水平上不变的系数，但在这个阶段有一个不同于参考值的值。

例如，如果现在非参数偏度为=0.4，与0.185相比较，我们得出结论，分布有相当大的偏斜，价格必须回到加权平均数--我们做了一笔逆势交易。反之亦然。

然而，我想一个不变系数是不够的 - 我们必须至少再找到一个...

[Alexander_K]

Dennis Kirichenko:

到目前为止，我还没能找到skew=0.185。我在欧元兑美元的买入点上检查过。也许是因为也有零？我拿着它们没有，得到的结果好像是0.3。

干得好，丹尼斯!你用的是什么？在Matlab中？0.3对所有样品都是一样的吗？

[Stanislav Korotky]

Alexander_K:

1.对于一个给定的样本量，要计算出一大段时间内的平均方差。在这种情况下，从一个样本到另一个样本时，方差会发生变化，也就是说，它不是 不变的，需要知道的是平均数。

2.支撑/阻力线与给定样本量的加权移动平均线（其中权重是增量给定值的概率密度 值）作对比，考虑到计算出的平均方差和t2分布的定量。这是描述非马尔科夫过程的 "记忆 "效应的必要基本东西。

3.当价格超过这些线时，将分析那些在平均水平上不变的系数，但在这个阶段有一个不同于参考值的值。

例如，如果现在非参数偏度为=0.4，与0.185相比较，我们得出结论，分布有相当大的偏斜，价格必须回到加权平均数--我们做了一笔逆势交易。反之亦然。

我们不是又回到了一些必须优化的参数--在我们的例子中是 "一定的样本量"？而这也带来了优化的所有 "魅力"，使概率论的方法变得平淡无奇。

[Alexander_K]

Stanislav Korotky:

这不又导致了一些需要优化的参数--在这种情况下是 "特定的样本量"？而这也拖累了优化的所有 "魅力"，拉平了概率论的方法。

目前，情况如下--当样本量 "覆盖 "t2分布的大部分数值，即从1000和更多开始，交易的进入点是成功的。但出境点却没有。在某种程度上，它们取决于其他参数--也就是说，在交易反趋势时，你不能说价格一定会达到移动加权平均值。有时只差100点，价格就开始往上走，而没有达到移动平均线。需要思考的问题。但是对于出口点来说--你是对的，样品量需要被优化...