Обещанный Манн-Уитни

KiboR, я уже не продавал волатильность 9 апреля, мне хватило 3 марта 2014  А 9 апреля мой результат на счете  +0.69%.

KiboR, Вы уже говорите о кросс-корреляции, а я только об одномерных распределениях.

Sergey Pavlov, Для критерия вероятность ошибки первого рода больше 0,334 — это очень большая ошибка.  Обычно отвергают на уровне 0,1 и даже 0,05.  Отвергать гипотезу с 0,334 — это статистический «моветон».

А «хвосты», чтобы мерить, должны содержать по сотне значений. Все там нормально.

Sergey Pavlov, да проверял я с нормальным. Нет нормальности ни там, ни там. Но это не опровергает гипотезу, что распределение имеет вид

a+sn, где все три величины случайны, а n — имеет стандартное нормальное распределение.

Более того, я знаю работы, в которых показана близость приращений логарифмов S&P500 и DAX GН распределению, которое является частным случаем распределения случайной величины вышеуказанного вида.

SergeyJu, ничего не доказывает. Любая система «работает» на зависимостях между прошлым и будущим, а я проверял одномерные распределения, которые к зависимостям не имеют никакого отношения.

ch5oh, во-первых, не 0,334, а больше 0,334. Во-вторых, если сиплый разделить пополам по времени, то аналогичная цифра при сравнении половинок составит 0,286.

ch5oh, по 3000+ испытаний в каждой выборке совсем немаленькие выборки. Только поправка не «достоверность», а нижняя граница вероятности ошибки первого рода. Достоверность — это другое. Она как раз не меньше 1-0,334.

SergeyJu, с точки зрения одномерных распределений она совсем не «узкая», а наоборот очень широкая. Из всего, что я видел, ей противоречит только модель «нормальное в центре, Коши на „хвостах“». То же приближение GH распределением не отвергает модель, а наоборот косвенно подтверждает. В прошлом топике KiBoR свои дипломные результаты приводил, так рассмотренное им распределение — частный случай GH.

Но между одномерными моделями и торговыми практиками, которые могут быть основаны только на временных зависимостях, конечно должен быть «мостик» с дополнительными предположениями, о которых я и не говорил. Из модели можно сделать только пару выводов, которые я собственно и сформулировал в прошлом топике.

А этот топик вообще  не о моделях, а о похожести механизмов ценообразования на разных фондовых рынках  в разных валютах.

ch5oh, да и не понимаю я, чем Вам «нестационарный Гаусс» не угодил. GH-распределения - «нестационарный Гаусс», и, соответственно, диплом KiBoRa, где рассмотрен частный случай GН-распределения, тоже «нестационарный Гаусс». ARCH-GARCH модели тоже «нестационарный Гаусс». Вон сколько всего под  «нестационарный Гаусс» можно подвести.

ch5oh, ну не совсем пустая. Самоподобие таймфреймов отвергается, вид оптимальных индикаторов определяется. Какая то польза есть. Не густо конечно, до основного — определения зависимости между прошлым и будущим конечно далековато.

SergeyJu, да я боюсь, что когда когда начну вводить дополнительные ограничения, то критики тут будет еще больше   Поэтому эту часть убрал на ютуб от «греха подальше»

SergeyJu, ну по крайней мере люди проверяют ее соответствие рынку, не находят противоречий и даже косвенно подтверждают. Мне же просто лень писать программу на проверку соответствия между рынком и GH-распределением. Я просто не вижу на ее выходе ничего «прорывного», кроме чисто академических результатов.

Я может быть слишком завуалировано, но своим прошлым постом хотел донести еще одну мысль, которая наверняка Вам покажется тривиальной: "«тяжелые хвосты» одномерных приращений логарифмов цен не являются доказательством неэффективности рынка, а потому не могут быть «ключом» для построения торговых правил. Более того «тяжелые хвосты» могут быть присущи и абсолютно эффективному рынку". 

Мысль действительно тривиальна, но почему то ее отрицание я читаю в интернете  из года в год.