从理论到实践 - 页 443

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Alexander_K2:

到目前为止，本月+4%。但与邻近的一个主题的结果相比，这不算什么。

顺便说一下，收益率本身并不能说明什么。聪明的人通常只把它与缩减和期限结合起来说明。

 
Alexander_K2:

阿列克谢，你是否有任何数据--任何一对增量的分布在每年都有变化？我们是否可以说，当每年抽样调查时，增量的非参数统计时刻（中位数、中位数偏差等）几乎是相同的？

我有这样的怀疑，是的--我们每年处理的是相同的概率分布，而非平稳性只出现在滑动时间窗口的不同部分。

不过，如果你不介意的话，我还是喜欢把它称为 "你"。这样我就更舒服了。

你的问题中有一个隐含的假设，即通过检查增量的样本就可以明确地回答这个问题。这对一个具有非平稳增量的过程来说是不正确的。除了抽样之外，还必须有一个过程的参数化模型。而采样只允许我们完善这些参数。也就是说，在相同的样本和不同的模型下，答案可能是不同的。

将过程划分为静止的大块，只是这样一个参数化模型。问题是，这样的分区远非唯一--不同的人总是会以不同的方式标记趋势，他们对你的问题会有不同的答案。

 

Alexander_K2:


但如果我有C=const,


那么，事实证明，你不能从价格增量中计算速度。

 
Alexander_K2:

D=sqrt(C*lambda*t) 扩散过程方差

这是一个平均值，对于理论家来说。一个随机过程可以用相同的C、t和lambda实现完全不同的轨迹。

所以测量已经实现的方差（布林等）比计算理论上的隐含方差要准确得多。

为你对随机过程的理解再加一个D)

 
Alexander_K2:

我想问的是这个问题。

今晚在这里，我的TS刚刚奇迹般地避开了AUDCAD和AUDCHF的隔夜趋势。在00.00之前，速度、勾股量 等急剧下降。因此，差异已经减少。而这是在一个滑动窗口=4个小时的情况下!

但如果我有C=const，即t时的平均速度-->到无穷大，就不会有什么问题。

你的价格分析方法显然与你的交易系统不一致。在交易时，你关心每一个这样的小趋势，在计算样本分布（和任何样本值）时，你把所有这些趋势都混在一起，然后把它们平均化，互相补偿。将增量的样本随机洗牌，你会发现价格图变得很不一样，而抽样特征却保持不变。取样永远不会给你提供你需要的所有信息，你需要一个过程模型。

 
Alexander_K2:

那么，在你看来，选择一些滑动窗口并在其中计算平均数是错误的方法？


谁也不知道正确的方法，我想这个窗口可能会根据情况而改变。

 
Evgeniy Chumakov:


谁也不知道正确的方法，我想这个窗口可能会根据情况而改变。

相当同意。只是这种依赖性也会随着时间的推移而改变（非平稳性）。也就是说，在我看来，现实中的任何圣杯 都会受到不断的磨损，有时还会突然发生故障)

 

像这样组装了一个仪表。 (点击图片看动画)

市场平静参数如此命名是因为....，但只是。我想出了一个公式，但我不知道它能做什么。

 
Alexander_K2:

不过，我认为，如果你看一下非参数统计，有意义的增量样本总是有相同的值。

正如移动tick样本（1,000,0000个元素）的绝对中位数偏差=0.00002一样，对于一个特定的货币对来说，它将永远是这样。

中位数偏差不能很好地 "注意 "分布尾部的变化，这就是为什么它比标准偏差 对异常值更稳定。在价格方面没有任何测量误差可供抛弃，相反--离群值非常重要。

 
Alexander_K2:

这是过去3周内欧元兑美元在滑动窗口=1小时内的 "记忆 "函数的分布情况。

在右边我们看到一个巨大的 "尾巴"，这说明在它出现的那些部分，即 "记忆 "出现的部分，没有奥恩斯坦-乌伦贝克模型或 "回归平均 "是不可能的。

但如何确定阈值--我还不知道。当然，是通过恒星。但=0.99或0.999--我不知道。我还不能证明它的合理性。

蒙昧主义的光辉又来了))报价的速度取决于服务器负载和互联网--即使是刺猬也明白这个道理。

这与内存或外汇模型没有关系。

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