SMART-LAB
Новый дизайн
Мы делаем деньги на бирже
Информация
Блог им. Buybuy
Применимы ли стохастические модели к рыночным ценам и их приращениям?
- 12 августа 2021, 07:21
- |
Доброе утро, коллеги!
Тема, ессно, провокационная. Это реально битва за holy grail ну или лютый говносрач по русски.
Навеяно топиками уважаемых Toddler и Иван Портной.
Начнем по порядку.
1. (Toddler) Насколько корректно применять инструментарий стохастического исчисления (в широком смысле, по Ширяеву/Жакод) к рыночным процессам?
1.1. Стохастические дифуры предполагают модель мира с всегда направленной в будущее «стрелой времени» и постоянно возрастающей энтропией. Простые численные эксперименты с ценами показывают, что это (скорее всего) не так.
1.2. Мартингальная модель (внезапно) пересеклась несколько десятков лет назад с взглядами сторонников модели «эффективного» рынка и все сразу решили, что это близкие и похожие вещи. И понеслась...
МОЕ ЛИЧНОЕ МНЕНИЕ: Я так вообще не думаю. Более того, масса феноменов микроструктуры цен, которые мне удалось обнаружить, не описывается корректно ни обычными дифурами, ни стохастическими. Пора придумать что-то новое и креативное)
2. (Иван Портной) насколько корректно применять стохастический подход к разным (существующим в природе) процессам?
2.1. Допустим, что мы собрались предсказывать погоду с использованием приемов стохастики (ну или считать температуру, давление и скорость ветра стохастическими процессами, что вполне разумно). При этом сценарии мы с удивлением выясним, что метеорологи будут ошибаться каждый день. При режиме Сталина их будут расстреливать раз в неделю, при режиме Путина — раз в неделю понижать в должности.
2.2. При всем этом существует теория, позволяющая неплохо предсказывать погоду — это КАМ (для тех, кого забанили в Гугле и ВиКи — это теория Колмогорова-Арнольда-Мозера). Однако, и она дает прогноз не более, чем на 2 нед. (блестящая работа В.И. Арнольда начала 1960-х).
2.3. Кроме КАМ есть масса похожих отраслей математики, которые описываю сложные феномены, похожие на стохастику, но никак с ней не связанные. Всем заинтересованным лицам крайне рекомендую пролистать книгу моего любимого математика Джона Милнора «Голоморфная динамика». Читать ее сложно (и не нужно, наверное), но как коллекция красивых картинок и сводка результатов — это просто супер. В частности, в ней вполне подробно описывается устройство множества Мандельброта на высоком уровне строгости.
И что вы думаете по этому поводу, коллеги?
Насколько рынки случайны?
В какой мере стохастический подход применим к анализу рыночных цен и их приращений?
С уважением
P.S. Если применение методов ТВ и МС позволило лучше понять динамику рыночных цен — напишите, плз, это в данном топике. Ну, конечно, в части результатов, полученных после вручения нобелевки за модель М.Б.Ш.
Тема, ессно, провокационная. Это реально битва за holy grail ну или лютый говносрач по русски.
Навеяно топиками уважаемых Toddler и Иван Портной.
Начнем по порядку.
1. (Toddler) Насколько корректно применять инструментарий стохастического исчисления (в широком смысле, по Ширяеву/Жакод) к рыночным процессам?
1.1. Стохастические дифуры предполагают модель мира с всегда направленной в будущее «стрелой времени» и постоянно возрастающей энтропией. Простые численные эксперименты с ценами показывают, что это (скорее всего) не так.
1.2. Мартингальная модель (внезапно) пересеклась несколько десятков лет назад с взглядами сторонников модели «эффективного» рынка и все сразу решили, что это близкие и похожие вещи. И понеслась...
МОЕ ЛИЧНОЕ МНЕНИЕ: Я так вообще не думаю. Более того, масса феноменов микроструктуры цен, которые мне удалось обнаружить, не описывается корректно ни обычными дифурами, ни стохастическими. Пора придумать что-то новое и креативное)
2. (Иван Портной) насколько корректно применять стохастический подход к разным (существующим в природе) процессам?
2.1. Допустим, что мы собрались предсказывать погоду с использованием приемов стохастики (ну или считать температуру, давление и скорость ветра стохастическими процессами, что вполне разумно). При этом сценарии мы с удивлением выясним, что метеорологи будут ошибаться каждый день. При режиме Сталина их будут расстреливать раз в неделю, при режиме Путина — раз в неделю понижать в должности.
2.2. При всем этом существует теория, позволяющая неплохо предсказывать погоду — это КАМ (для тех, кого забанили в Гугле и ВиКи — это теория Колмогорова-Арнольда-Мозера). Однако, и она дает прогноз не более, чем на 2 нед. (блестящая работа В.И. Арнольда начала 1960-х).
2.3. Кроме КАМ есть масса похожих отраслей математики, которые описываю сложные феномены, похожие на стохастику, но никак с ней не связанные. Всем заинтересованным лицам крайне рекомендую пролистать книгу моего любимого математика Джона Милнора «Голоморфная динамика». Читать ее сложно (и не нужно, наверное), но как коллекция красивых картинок и сводка результатов — это просто супер. В частности, в ней вполне подробно описывается устройство множества Мандельброта на высоком уровне строгости.
И что вы думаете по этому поводу, коллеги?
Насколько рынки случайны?
В какой мере стохастический подход применим к анализу рыночных цен и их приращений?
С уважением
P.S. Если применение методов ТВ и МС позволило лучше понять динамику рыночных цен — напишите, плз, это в данном топике. Ну, конечно, в части результатов, полученных после вручения нобелевки за модель М.Б.Ш.
теги блога Мальчик buybuy
- экономиках
- eurrub
- forex
- LMAX
- S&P500
- автомобили
- активы
- акции
- алгоритмическая торговля
- альфа-банк
- анекдот
- банки
- Вассерман
- ВВП России
- государство
- делимся интересными фильмами
- Дерипаска
- доверительное управление
- доллар рубль
- жильё
- ЗОЖ
- золото
- инвестиции
- инвестиции в недвижимость
- инфляция
- инфоцыгане
- Казахстан
- Китай
- коронавирус
- криптовалюта
- лчи 2019
- недвижимость
- Нефть
- Новости
- Общее образование
- Общее развитие
- опрос
- опционы
- оффтоп
- Политика
- политсрач
- Прогнозы
- русал
- с новым годом
- санкции
- СВО
- слово пацана
- смартлаб
- технический анализ
- торговая система
- торговля
- торговые роботы
- Торговые терминалы
- трейдинг
- Украина
- физическое золото
- философия
- фильмы про биржу и трейдинг
- форекс
- экономика России
- юмор
погода крайне легко предсказывается
на долгосрок
например черз 100 лет снова будет лето и тепло… а через 101 год и 4 месяца будет зима и холодно
так же легко погода предсказывается на краткосрок — ветер есть — изменится… ветра нет — останется такой же...
вообще нет смысла делать прогноз на каждый день… достаточно видеть большие отклонения и аномалии которые возникают 2-3 раза в год и делать прогноз...
и в этом кстати суть аналитики… аналитик 95% времени смотрит в рынок и никуя не понимает… а вот в 5% случаев ему все ясно и очевидно и на этом делаются деньги...
а все математические сложности требуют большого числа параметров оптимизации, либо большой статистики за 100000 лет...
Ты в каком городе живешь, если не секрет?
В июле этого года Москва выдала некомфортный температурный режим...
С уважением
P.S. И где в твоем примере теория вероятностей?
ТВ в сильном отклонении от матожидания… т.е редкое событие
ves2010, хорошо такие прогнозы давать, когда уверен, что за них не будут долго и мучительно...
А ну как через 20 лет ось Земли повернется, бабахнет Йеллоустоун и ещё что-нить веселое приключится и не будет ни зимы, ни лета… ;-)
-а пусть сцуки обзавидуются...
по поводу, что думаю...
Вашенская формула в Вашем недавнем топике, возможно, и будет работать на дневках, но пришел к выводу, что для меня она избыточна в практическом варианте… движения в моем ньютоновском мире в отличие от Вашенского миллисекундского квантового… движется очень медленно… ловля блох получается в моем варианте..
но сама Ваша идея -очень Красива...
так вроде бы нашли ответ уже давным-давно на энтот вопрос — правда, он Вам, Коллега, не понравится...
На старших таймфреймах отчетливее тренды можно определять. Те кто считает, что разницы нет, объясните мне тогда, почему если брать алгоритм (не важно какой, это справедливо для любого) и взять период условно на дневках длинной 4 года (около 1500 баров дневных на крипте) применить алгоритм, то он даёт просто в разы больше прибыли чем этот же алгоритм (пусть даже оптимизированный со своими параметрами) на тех же 1500 барах на любом младшем таймфрейме?
© Андрей Алферов
По поводу случайности самой системы (рын движ) можно спорить, т.к. случайность системы зависит от точки с которой ведется наблюдение.
Как раз про «введение в ТВ» я все давно написал в этом топике
smart-lab.ru/blog/385168.php
А то, что ТВ не дает ответа на вопрос «Как делать?», а только отвечает на вопросы «Что делать?» и «Что не делать?» я то же писал
smart-lab.ru/blog/623379.php
Ну плюс или минус следующее приращение цены — тоже события несовместные. Это не очевидно? А за период, когда позиции не менялись, ни от чего, кроме будущих приращений цен активов, наше будущее приращение счета не зависит.
Мы с Вами одновременно начинаем опыт, целью которого является прибыль. Вы встаете вверх, я вниз, т. е. мы одновременно предпринимает противоположные действия. Рынок вверх-Вы заработали и вышли, потом рынок пошел вниз- я заработал и вышел. В результате мы, изначально предприняв противоположные действия, выходим с одинаковым положительным результатом. Где здесь несовмемтные события?
А разве плюсовое и минусовое изменение будущей цены может появиться одновременно (!)? И, кстати, в теории вероятностей нет никаких «опытов». Почитайте мою первую ссылку об аксиоматике теории вероятностей. Это в математической статистике возникает понятие «выборка».
А Вами описанную ситуацию можно и на бросании монетки описать. Я поставил на орла, Вы на решку, выпал орел, на следующее бросание я ставку не сделал, Вы — удвоили ставку, выпала решка. Мы оба в выигрыше, сделав противоположные ставки. В чем разница?
«Одновременно» это значит в одно время. Посмотрите на шкалу времени на своем графике. Время там измеряется в количестве баров. Так что, если в нашем примере мы получили прибыль на третьем баре, например, то получается, что одновременно. Можно и по-другому посмотреть- я получил прибыль на третьем баре по часам, а Вы получили прибыль тоже на третьем баре, но по неделям. Получается, что мы получили прибыль в одно время, но в разных размерностях. Так что не всё так просто!
Если продолжать рассуждения в Вашей парадигме и принимать время линейным, то получается вообще следующее. В ТВ принимается опыт с временем начала и временем окончания(наступления события). Где в нашем примере с получением прибыли (по-вашему неодновременной) время окончания опыта??? Время моего выхода из позиции или Вашего??? Или Вы вышли раньше времени окончания, или я передержал позицию??? Мы пришли к неразрешимому вопросу типа стакан наполовину пуст или полон!!! Поэтому это тупиковая концепция. Вы говорите, что определяете вероятность приращения, но при этом не имеете возможности обосновать время наступления этого приращения (про направление даже и говорить не стоит), какой тогда смысл в знании этой вероятности??? Надеюсь, что я смог показать, что ТВ и МС тупиковый путь в трейдинге.
С аналогией с монеткой не согласен, т.к. опыт только один по условию.
Поэтому Ваше утверждение о неприменимости ТВ и МС на этом примере абсолютно голословно.
Я уже говорил, что прибыль в «Орлянке» с кривой монетой за большое число бросаний вовсе не отменяет случайности одного бросания. И более того, наличие этой прибыли с вероятностью близкой к 1 как раз и следует из ТВ.
А насчёт взятия частоты приращений цен для расчета динамики счета уже и писал и говорил неоднократно: она может быть любой, но должна быть в 2 и более раз чаще, чем среднее время в позиции. Потому что только так мы можем оценить качество решения о сохранении позиции. А это решение совершенно равнозначно решениям и о ее смене.
По поводу остального, что Вы написали, то не пойму откуда Вы это берете. Мы об этом не говорили вообще!!! Еще раз обозначу вопросы, на которые Вы должны дать ответы, чтобы доказать важность ТВ и МС для трейдинга. 1. Отсутствие одновременности разных событий в опыте. Одном! опыте. 2. Обоснование времени окончания опыта. Только и всего))
Во-первых, было два «бара», во-вторых, пропускать то, что было на первом «баре» — некорректно. Он же был и никуда не делся.
Почему не корректно, а что там было значимого?
Изменение цены.
Входить — это зависит от статистических закономерностей между прошлой известной информацией и будущим приращением цены. Границу желаемого приращения устанавливает трейдер и входит, когда закономерности указывают на достаточную для трейдера вероятность превышения этой границы в сторону открываемой позиции. Выходить — когда при новой входной информации, которая из будущей стала прошлой и известной трейдер на основе тех же статистических закономерностей не видит достаточных (опять же по мнению трейдера) шансов получить прибыль от дальнейшего держания позиции.
tex, так позиция АГ в этот момент ещё не в прибыли — там ещё не наступило время подводить итоги.
То есть у него время опыта заканчивается позже — поэтому Вы никак не можете быть в прибыли одновременно.
tex, так а в данном случае это неважно: ведь мы внутри этого отрезка — пусть он и переменной длины.
1 отрезок (любой, хоть сжатый, хоть удлинённый) = 1 опыт.
И вообще, я не понимаю смысла нашего разговора. Вы мне пытаетесь что то доказать?
tex, мы же говорим о сравнении 2-х опытов: на основе теорвера и на основе предложенных Вами соображений.
В таком случае надо сравнивать 1 к 1.
То есть или 1 пара опытов или 1 000 000 пар опытов.
tex, потому что сравнение должно происходить «при прочих равных».
Иначе, из-за искажений, вносимых прочими условиями, можно сделать ошибочный вывод, что теорвер не работает на рынке.
tex, так мы же не об опыте с подбрасыванием монетки, в чистом виде. Мы о трейдинге.
То есть нам нужен общий знаменатель.
Общий знаменатель — это количество опытов.
Если взять его = 1, то для подбрасывания монетки это 1 бросок, а для трейдинга = 1 свеча рабочего таймфрейма.
И вот здесь мы и приходим к выводу, что:
— при работе на одном ТФ не может быть одновременно двух разных исходов.
— при работе на разных ТФ не может быть одновременности.
Если учесть междневные гэпы, то и у минуток корреляция соседних приращений станет нулевой, но возникает другая нестационарность: СКО междневных гэпов в разы больше СКО приращений логарифмов цен закрытия минуток в ходе основной сессии.
Даже не представляю стохастический диффур, который мог бы описать эти различия. А без диффура переход к непрерывному времени невозможен.
Изведав быстрых дней теченье,
Я не скрываю опыт мой:
Ученье — свет, а неученье -
Уменье пользоваться тьмой.
Однако, некоторые Волшебники умудряются свести рыночный процесс практически к детерминированному виду, вводя страшнейшие преобразования оси Х, то бишь времени.
Мальчик Buybuy, не в обиду будет сказано, но тема дискуссии и вопросы сформулированы так, что трудно что-либо предметно сказать. Например, вопрос: «Насколько корректно применять инструментарий стохастического исчисления к рыночным процесса?». Что тут скажешь? Титаны применяют.
Или вот еще: «Стохастические дифуры предполагают модель мира с всегда направленной в будущее «стрелой времени» и постоянно возрастающей энтропией. Простые численные эксперименты с ценами показывают, что это (скорее всего) не так.» Раскройте тему. Покажите пример численных экспериментов, меняющих направление «стрелы времени». И про энтропию, если можно, поподробнее.
Больше конкретики и народ подтянется.
Вот, что действительно неприменимо, так это оптимизация, что использует большинство сограждан.
А почему применимы? Можно чуть более подробно?
Ну и заодно — почему не работает оптимизация
Если нетрудно, ессно
С уважением
Подробнее, пожалста, какие методы могут применяться к случайному процессу? Только вероятностно-статистические. Других, вроде, и нет.
Примеров применения из связи и радиолокации оч много — считай, тома.
Надеюсь, вы согласны, что рынок — случайный процесс, по крайней мере для наблюдателя.
Если процесс случайный
А из чего следует, что он случайный?
С уважением
P.S. Даже для применимости МНК к обработке рядов есть 4 (!) условия. Для ARMA etc. одно, но для ценовых рядов оно не выполняется )))
Только то, что результаты анализа могут быть неадекватными
С уважением
В дифференциальной и топологической динамике есть масса примеров детерминированных процессов, которые похожи на случайные, и через 2-3 мин мы также не можем ничего о них сказать.
С уважением
P.S. Применительно к таким процессам стохастический анализ не дает ничего. От слова совсем.
Даже у автобуса расписание случайно, если мы о нём ничего не знаем.
Однако применимость разных статистик (типа среднего арифметического) существенным образом зависит от знания функции распределения.
К примеру — допустим, что распределение приращений цен — это Коши. В таком случае, 99% традиционных рассуждений и вычислений можно смело выбрасывать на помойку.
С уважением
Посчитано еще в начале 1950-х
С уважением
ЗЫ. Информация для размышления о Гауссе.))
В открытых системах законы термодинамики не работают, но это не значит, что эти законы не верны.
Рынок — открытая система.
Тогда почему Гаусс — это хорошее приближение?
С уважением
ЗЫ Гаусс — на счёт хорошести и не скажу, но это достаточное приближение.
Другое дело, что совершенно не могу представить как может выглядеть осмысленная и практически полезная теоретико-игровая модель рынка.