В догонку - страница 49

 
MetaDriver >>:

Не. Из жадности. ;)

Да ну, какая там жадность. ОК, давайте поговорим о волатильности. В принципе это совсем неплохой выбор для координаты КК.

Главный вопрос: какое окно для волатильности выбрать? Фактически это скрытый параметр координаты КК.

Второй вопрос: как вычислять волатильность?

a) С.к.о.? Не нравится оно мне. Оно не является оценкой волатильности, т.к. с.к.о. как алгоритм однозначно соответствует единственному распределению returns - нормальному. Оно таковым не является, об этом тут каждый юннат знает.

b) Ближе к реальности было бы что-то типа среднего от модуля returns: Булашев вроде как не так и бездоказательно показал, что распределение модулей returns хотя бы в первом приближении можно считать экспоненциальным. А такому распределению все-таки ближе оценка ошибки как среднее от индивидуальных ошибок, а не с.к.о.

c) ATR. Тоже неплохо. Довольно близок идеологически к пункту b).

d) Процентильный метод оценки волатильности: выбираем немаленькое окно (порядка 100), определяемся с цифрой процентиля (скажем, 50), а затем смотрим распределение модулей returns цен закрытия на 100 баров назад. Точка, соответствующая возврату, делящему распределение пополам, будет оценкой волатильности.

Лично мне этот метод нравится больше всех. Он гораздо робастнее к форме распределения returns (мы не строим гипотез о функции распределения). Кроме того, он устойчивее к "окну волатильности".

Это пока почти все, что я думаю о волатильности. Если интересно, могу показать, как выглядит индикатор d) при разных окнах.

P.S. Ага, вот и всплыл второй параметр волатильности как координаты КК: нужно знать некую "граничную" волатильность, с которой будем сравнивать при принятии решения о торговле.

 
Mathemat >>:
----------------------------------

Это пока почти все, что я думаю о волатильности. Если интересно, могу показать, как выглядит индикатор d) при разных окнах.

P.S. Ага, вот и всплыл второй параметр волатильности как координаты КК: нужно знать некую "граничную" волатильность, с которой будем сравнивать при принятии решения о торговле.

Покажи. Нужно выбирать такое окно и ТФ, что бы график волатильности был близок к синусоиде. Сейчас на вскидку не скажу какие именно, но они есть.

 

Не-нет, Андрей, не надейся, что будет красивая синусоида. Но будет плавность (хотя никакого сглаживания нет в принципе) - а, значит, и некая предсказуемость. Чуть попозже. Индюк есть, но его нужно слегка подкорректировать.

 
Mathemat >>:

Не-нет, Андрей, не надейся, что будет красивая синусоида. Но будет плавность (хотя никакого сглаживания нет в принципе) - а, значит, и некая предсказуемость. Чуть попозже. Индюк есть, но его нужно слегка подкорректировать.

Я имел ввиду не "красивую" синусоиду", а нечто похожее, имеющее периодичность. Волатильность в виде прямой линии ведь нафиг не нужна, а с другой стороны волатильность расчитанная по окну в один бар будет сильно "фонить".

 
Mathemat писал(а) >>

Да ну, какая там жадность. ОК, давайте поговорим о волатильности. В принципе это совсем неплохой выбор для координаты КК.

Главный вопрос: какое окно для волатильности выбрать? Фактически это скрытый параметр координаты КК.

Второй вопрос: как вычислять волатильность?

a) С.к.о.? Не нравится оно мне. Оно не является оценкой волатильности, т.к. с.к.о. как алгоритм однозначно соответствует единственному распределению returns - нормальному. Оно таковым не является, об этом тут каждый юннат знает.

b) Ближе к реальности было бы что-то типа среднего от модуля returns: Булашев вроде как не так и бездоказательно показал, что распределение модулей returns хотя бы в первом приближении можно считать экспоненциальным. А такому распределению все-таки ближе оценка ошибки как среднее от индивидуальных ошибок, а не с.к.о.

c) ATR. Тоже неплохо. Довольно близок идеологически к пункту b).

d) Процентильный метод оценки волатильности: выбираем немаленькое окно (порядка 100), определяемся с цифрой процентиля (скажем, 50), а затем смотрим распределение модулей returns цен закрытия на 100 баров назад. Точка, соответствующая возврату, делящему распределение пополам, будет оценкой волатильности.

Лично мне этот метод нравится больше всех. Он гораздо робастнее к форме распределения returns (мы не строим гипотез о функции распределения). Кроме того, он устойчивее к "окну волатильности".

Это пока почти все, что я думаю о волатильности. Если интересно, могу показать, как выглядит индикатор d) при разных окнах.

P.S. Ага, вот и всплыл второй параметр волатильности как координаты КК: нужно знать некую "граничную" волатильность, с которой будем сравнивать при принятии решения о торговле.

1. Вола внутри дня очень циклична и если ее оценивать для контекста к внутридневной торговле или любой другой с входами/выходами на основе TF ниже дневок, то нужно это учитывать. Фактически для каждого часа суток своя стандартная вола и нестандартная тоже. Т.е. надо смотреть относительные отклонения волатильности для каждого времени суток, или брать период усреднения кратный суткам. https://www.mql5.com/ru/forum/117000 Аналогичные исследования волатильности есть у Ширяева, кажется во 2-ом томе "Основы стохастической финансовой математике"

2. Естественным мерилом волы является тиковый объем. Если брать суммарный для достаточно протяженных участков, то его относительные изменения практически не зависят от ДЦ. Все остальные способы - есть производные от него, некая фильтрация по каким-то параметрам.

Хотя, если брать для достаточно протяженных участков (с периодом кратным суткам), то можно вместо тикового волюма брать сумму (High-Low) всех свечей за период достаточно низкого фрейма. Эти величины будут изменяться пропорционально

 
Mathemat >>:

Главный вопрос: какое окно для волатильности выбрать? Фактически это скрытый параметр координаты КК.

Второй вопрос: как вычислять волатильность?

1. Это и правда главный вопрос.

2. По логике термина её нужно вычислять не по Close, а по High и Low. Например я делал так

      pos2=pos+tau;
      DDist = High[pos]-Low[pos2];
      UDist = High[pos2]-Low[pos];
      if (UDist > DDist) DDist = UDist;

Дальше можно считать хоть просто среднее (модуль то есть), хоть среднеквадратичное.

 
Avals писал(а) >>

Аналогичные исследования волатильности есть у Ширяева, кажется во 2-ом томе "Основы стохастической финансовой математике"

оказывается в первом томе. Там рассмотрена статистика тиков, и волатильности. Вот например, картинко)))

 
Mathemat:

Да ну, какая там жадность. ОК, давайте поговорим о волатильности. 

 

 =========

заглохла тема...

Ловины и "Оводы" рулят.

:( 

 
Sorento:

=========

заглохла тема...

Ловины и "Оводы" рулят.

:(


Даже не известно, воплотил ли кто продуктивно основные идеи темы в жизнь. Жаль.
 

Она утонула всплыла.

Видать и прям конец света близок - покойницы из могил восстают. Ну, что ж. Придется с этим жить...

===

Ничего больше не буду писать. Это - бессмысленно и бесполезно. Как русский бунт.

Хотел кого-то вразумить?
Помилуйте - да нет, конечно.
Какого черта там кормить?
Того, что туп беспечно?
-

Увольте. После лишь жениться...

Причина обращения: