Блог им. regart7

Распределения вероятностей случайной величины.

    • 04 декабря 2015, 15:24
    • |
    • regart7
  • Еще

Если рассматривать множество цен какого-либо финансового инструмента как величину случайную. По какому закону распределения вероятностей распределяются дискретные величины цены? Известно, что существуют различные виды распределения, но наиболее часто рассматривают Гауссово. Такое распределение верно в периоды консолидации. Зная свойства и методы расчета математического ожидания можно без труда разработать каркас ТС, работающий в период флэта. В WL есть функции, такие как Peak/Trough/LinearRegLine и т.д.

А какие наработки и идеи используете Вы?

25 комментариев
автор «Черного лебедя», например, сильно ругает «Гауссиану»… м.б. на самом деле все не так просто?
avatar
Mr_Noname, дело в том, что автор «Черного лебедя» малограмотный мудозвон
hasard, если говорить честно, то у меня тоже такие мысли возникали при прочтении. Однако поскольку я не очень силен в этом вопросе, то «формирование» окончательного мнения до того момента, когда я стану основательно подкованным в этом вопросе :-)
avatar
Mr_Noname, я исхожу из неслучайности. Это проще.
А консолидацию надо рассматривать на меньшем таймфрейме, там она выглядит совсем по другому.
avatar
Борис Гудылин (bgoud), не случайность на маленьких таймфремах в какой то степени понятна – маркектмейкеры искусственно регулируют величину спрэда при прохождении цен около линий поддержки/сопротивления.
Можно ли здесь найти закономерности? Закономерность в логике методов получения прибыли маркетмейкерами – конечно есть, при прорыве они могут не успеть фиксировать свою прибыль, только это уже не математика, но и их влияние не ключевое.

avatar
regart7, я исходил из общих свойств рынка. Получил довольно связное решение, которое работает в широком диапазоне. M1 — мой основной ТФ. Я, одно время, не очень долго, смотрел и ниже, на секундах (в Excel), ничего неожиданного не заметил. Глубже мне было не очень интересно. 

Про консолидацию — я имел в виду только то, что если на М10 — малоамплитудный боковик, то на М1 вполне может быть шторм.
avatar
Борис Гудылин (bgoud), решение на основе общих свойств, гармоничной модели и фрактальной геометрии, причем рассматривается только множество цен? А может, стоит еще рассмотреть корреляционные связи с другими множествами (объем, кол-во заявок и т.д.). Динамически менять параметры в функции в зависимости от полученных данных методами стандартного отклонения других множеств (объем, кол-во и т.д.)
avatar
regart7, решение на основе общих свойств и Теории Хаоса, причем рассматривается только множество цен.
Многого я уже касался, кажется, и нормального распределения и стандартных отклонений. Теория Хаоса  предполагает, что небольшие отклонения в начальных данных (например, хвосты на нормальном распределении) могут привести к большим последствиям (EMH гипотеза рынка перейдет в FMH). Уже стал повторяться. 

Вот пара уточняющих моментов:
smart-lab.ru/blog/295558.php#comment4854809
smart-lab.ru/blog/295558.php#comment4855436
avatar
Борис Гудылин (bgoud), так в этом и самая главная проблема всех ТС:" Где взять начальную точку?"
avatar
Борис Гудылин (bgoud), так в этом и проблема всех ТС: «Где взять начало координат?»
avatar
Борис Гудылин, услышал вашу т.з.
ВелсЛабом давно пользуетесь? Лицензионный он у вас?
avatar
Mr_Noname, я им уже 5 лет не пользуюсь и не буду.
Борис Гудылин, почему бросили?! Какую альтернативу нашли?
avatar
Mr_Noname, по совокупности. Я, как бы, быстро перерос его. Скорее всего, мой случай довольно редкий.

Общая неудовлетворенность классическим ТА, полный отказ от него, хотя там и были рациональные моменты.

Мое решение — в значительной степени аналитическое, явной необходимости заниматься каким-то перебором нет. 

Наличие в рынке конечных элементов (фракталов) несколько диссонирует с сериями данных или как они там называются.

 Я не жду завершения свечек для входа или выхода, даже если и пользуюсь свечками какого-то таймфрейма. Да, и сама нарезка на свечки груба и я стараюсь, по возможности, смягчить ее последствия. 

Мои алгоритмы не вписываются в WL ни по организации данных, ни по быстродействию.

Я хороший программист и могу организовать нужное мне тестирование на собственных реализациях, на истории и в реальном времени. Даже если WL и вырос за эти годы. 

P.S. Я хорошо знаю, что такое «слон фон Неймана».

P.P.S. Анализ распределения экстремумов — хорошая идея, но тогда уж стоит посмотреть и остальные мои идеи и мое отношение к нормальному распределению в рынке.
Борис Гудылин, во-первых, спасибо вам за такой развернутый ответ.
Во-вторых, я прочел ваши комментарии к этому топику. Если я верно вас понял, вашу идею, то на самом деле ВелсЛаб, в «проверке работоспособности» этой идеи, не помощник.
Я пока что, дальше попыток анализа экстремумов не ушел.
Завидую вам в том, что вы можете организовать, как программист, тестирование ваших идей на понятных и удобных программах.
Где можно посмотреть остальные ваши идеи?

P.S. «Под слоном фон Неймана» в данном случае, вы имеете ввиду «подгоноку» при тестировании стратегий в ВелсЛабе?
avatar
Чтобы никто ничего не понял, надо было лохотрон устроить неординарно. Периоды случайных колебаний сменяются периодами жесткого детерминизма (как вчера), корреляция носит нелинейный характер.   Постоянно только одно — избыточные информационные преференции биржи перед рядовыми игроками.
avatar
risk monitor, можно использовать график — количество заявок на покупку\продажу, тем самым получать больше преференций перед теми кто не использует эти данные
avatar
regart7, это вам ничем не поможет. Просто того, кто просто спекулирует, вынесут немного быстрее.
avatar
так сам и моделируй распределение через анализ монте-карло только смысла мало
если твой ряд не описывается гауссовским (широкие хвосты) — это значит ты не учел важные переменные в модели
hasard, чем хороша Теория Хаоса — исходит из того, что малые отличия в начальных данных могут привести к большим последствиям. Осмысление небольших отклонений от нормального распределения приводит к новой парадигме. EMH меняется на FMH, со всеми вытекающими последствиями.
В частности, imho, статистические методы в применении непосредственно к ценам имеют свои пределы, но, гипотетически, могут полноценно заработать, если их применять к другим объектам.
avatar
Борис Гудылин (bgoud), карта не есть территория
ни одно распределение никогда не опишет базар на 100%, это и есть ключевое ограничение.
стат методы применяют к относительным величинам, а не абсолютным, например, к приращениям цен
hasard, «статистические методы имеют свои пределы».
http://smart-lab.ru/blog/reviews/294266.php#comment4821763
avatar
Цена распределяется по закону спроса и предложения.
avatar
«Волга впадает в Каспийское море».
avatar

теги блога regart7

....все тэги



UPDONW
Новый дизайн