Зачем ты думаешь, что это повлияет на свойства толстых хвостов? - MQL4 и MetaTrader 4

Сергей 2012.01.17 10:20 #401

Neutron:

Выводы:

1. Кумулятивная сумма мелких приращений примерно равна сумме крупных приращений. Другими словами, куда-бы рынок мелкими шажками медленно не дрейфовал, его всегда вернут на исходную позицию несколько крупных и резких движений.

Есть случайное блуждание задаваемое мелкими инвесторами и сильные коррекционные движения организованные крупными инвесторами?

2. ?

ок, к фундаментальным выводам пока сознательно не приступаю. Предлагаю вернуться позже.

если интересно, то, мне кажется вот достойные цели:

(1) найти более внятную классификацию разделения "смеси", т.е. исходной котировки. Т.е. более правильное "отсечения хвостов"

(2) Понять свойства процесса "betta", если он прогнозируем, то это круто, сказано - мягко

Машинное обучение в трейдинге: Стопы Ошибки модификации ордеров

Neutron 2012.01.17 13:01 #402

Условно, можно разделить сутки на две области с высокой и низкой волатильностью по выбраному инструменту. В качестве гипотезы, можно предположить (основываясь на полученных данных), что рынок склонен отыгрывать ход цены полученный за период времени с низкой волатильность. Тут важно, чтобы энергичные коррекции не были размазаны случайным образом по суткам, а концентрировались в области повышенной волатильности. Тогда вырисовывается вполне определённая ТС.

Нужно послушать мнение коллег...

Элитные показатели :) Разговор с искусственным интеллектом Пригоден ли советник для

Сергей 2012.01.17 13:12 #403

Neutron:
Нужно послушать мнение коллег...

зачем? ты думаешь это как то повлияет на свойства толстых хвостов? Вряд ли. То, что они задают "ритм" и их вес в формировании котировок очень большой - это уже просто понятно после исследований. Фактически, все большие уклонения траекторий организуют последовательности из "толстых хвостов". Именно организуют, как они это делают - вот загадка.

PS: ты и есть один из коллег, так что давай мнение. Если считаешь, что фигня - не вопрос. Я уже знаю, что это не так. Вопрос в том, что бы тщательно изучить и довести до применения. Но пока эта штука стоит в очереди.

:о)

От теории к практике Новый бар в мултивалютном Статистика зависимостей в котировках

Сергей 2012.01.17 13:13 #404

Neutron:

Условно, можно разделить сутки на две области с высокой и низкой волатильностью по выбраному инструменту. В качестве гипотезы, можно предположить (основываясь на полученных данных), что рынок склонен отыгрывать ход цены полученный за период времени с низкой волатильность. Тут важно, чтобы энергичные коррекции не были размазаны случайным образом по суткам, а концентрировались в области повышенной волатильности. Тогда вырисовывается вполне определённая ТС.

Нужно послушать мнение коллег...

вот любишь ты дописывать .... со временем :о))))

СанСаныч Фоменко 2012.01.17 13:17 #405

Neutron:

Условно, можно разделить сутки на две области с высокой и низкой волатильностью по выбраному инструменту. В качестве гипотезы, можно предположить (основываясь на полученных данных), что рынок склонен отыгрывать ход цены полученный за период времени с низкой волатильность. Тут важно, чтобы энергичные коррекции не были размазаны случайным образом по суткам, а концентрировались в области повышенной волатильности. Тогда вырисовывается вполне определённая ТС.

Нужно послушать мнение коллег...

А где доказательство, что в Вашей выборке имеются толстые хвосты?

Сергей 2012.01.17 13:17 #406

Кстати, вспомнил! Что касается волатильности, вышла очень хорошая книга, называется "Вероятностно-статистические методы декомпозиции волатильности хаотических процессов" Королев В.

http://www.ozon.ru/context/detail/id/6298517/

Книга посвящена всестороннему описанию вероятностных математических моделей хаотических процессов и методов их статистического анализа. Рассматривается удобный класс математических моделей стохастических хаотических процессов - подчиненные винеровские процессы (процессы броуновского движения со случайным временем). В качестве аргументации в пользу указанных моделей используется асимптотический подход, основанный на предельных теоремах для обобщенных дважды стохастических пуассоновских процессов (обобщенных процессов Кокса), которые в определенном смысле являются наилучшими математическими моделями неоднородных (и даже нестационарных) хаотических потоков на временных микромасштабах. Такой подход приводит к тому, что распределения приращений рассматриваемых процессов имеют вид сдвиг/масштабных смесей нормальных законов, и дает возможность получить не только сами формальные вероятностные модели хаотических стохастических процессов, но и в некотором смысле дать разумное теоретическое объяснение их адекватности на основе минимальных предположений о внутренней структуре изучаемых характеристик. На основе представления распределений (логарифмов) приращений процессов эволюции финансовых индексов или процессов плазменной турбулентности в виде смесей нормальных законов в книге предложена многомерная интерпретация волатильности рассматриваемых процессов. Для статистического анализа хаотических случайных процессов предложен метод скользящего разделения смесей (СРС-метод), который позволяет спонтанно разложить волатильность рассматриваемого процесса на динамический и диффузионные компоненты. Большое внимание уделено аналитическим и асимптотическим свойствам смесей нормальных распределений. Систематически рассматриваются статистические процедуры численного разделения смесей, такие как ЕМ-алгоритм и его модификации, сеточные методы разделения смесей. Обсуждаются вопросы оптимальной реализации этих методов. Рассмотрены примеры применения СРС-метода к анализу влияния информационных интервенций на финансовых рынках и к анализу данных, полученных в экспериментах с плазменной турбулентностью.

Для аспирантов, студентов и преподавателей вузов, интересующихся современным состоянием исследований в области вероятностно-статистического моделирования хаотических стохастических процессов, а также для научных работников, инженеров, специалистов в области применения методов математической и прикладной статистики к анализу характеристик финансовых рынков и плазменной турбулентности.

Ключевые слова: обобщенные процессы Кокса, смеси нормальных распределений, подчиненные винеровские процессы, волатильность.

как раз в эту тему, почти (есть много интересных идей) :о))))

911 2012.01.17 13:18 #407

Ребята, я тут половину ветки перечитал и, въезжая в незнакомые мне, довольно сложные теории чуть геморрой мозга не получил.

Неужели вам кажется, чтобы разработать прибыльную стратегию нужно копать настолько глубоко?

Слишком много разговоров Эксперимент От теории к практике

Сергей 2012.01.17 13:19 #408

911:

Ребята, я тут половину ветки перечитал и, въезжая в незнакомые мне, довольно сложные теории чуть геморрой мозга не получил.

Неужели вам кажется, чтобы разработать прибыльную стратегию нужно копать настолько глубоко?

Понимаете, если речь идет о стабильном бизнесе, то да. Если задача ставится как то иначе, то можно и ВА/ТА да все, что угодно.

СанСаныч Фоменко 2012.01.17 13:46 #409

Farnsworth:

Кстати, вспомнил! Что касается волатильности, вышла очень хорошая книга, называется "Вероятностно-статистические методы декомпозиции волатильности хаотических процессов" Королев В.

http://www.ozon.ru/context/detail/id/6298517/

как раз в эту тему, почти (есть много интересных идей) :о))))

Господи, как достали эти умники из Вузов! С советских времен, Умничают, умничают. Самый яркий представитель - Гайдар.

[Удален] 2012.01.17 14:03 #410

faa1947:
Господи, как достали эти умники из Вузов! С советских времен, Умничают, умничают. Самый яркий представитель - Гайдар.

А вот интересно: Ты свои ковыряния с Eview не относишь к умничаньям? В этом смысле ты тоже являешься ярким представителем! Может даже и похлеще Гайдара -- у него ведь не было Eview, да и Хедрик с Прескоттом в то время ещё не были нобелевскими лауреатами.

;)))

FOREX - Тенденции, прогнозы Требуется помощь в написании Забудьте про случайные котировки

Феномены рынка - страница 41