SMART-LAB
Новый дизайн
Мы делаем деньги на бирже
Информация
Блог им. 3Qu
О приращениях.
- 24 ноября 2022, 00:44
- |
Уже трое чуть ни в каждом своем посте и чуть ни каждом своем комментарии повторяют магическое слово -«приращения».
Приращение цены на интервале, это dC = C(t2) — C(t1).
Распределение вероятностей приращений как у случайного процесса.
Спектр Фурье как у случайного процесса — глаз не на чем остановить.)
Корреляционная функция и коэффициенты корреляции как у случайного процесса. Ну, на коротком интервале (минуты) можно еще найти некоторую незначимую связь, не более, но она вам не поможет.
Ну, если ходит как утка, крякает как утка, выглядит как утка, значит это утка и есть.©
Т.е., приращения — суть случайный процесс без всяких надежд найти в нем какие-либо зависимости. Ну, и наши истории котировок являются порождением этого процесса и представляют из себя в целом не более чем вариации случайного блуждания.
Я уже слышал возражения, что случайное блуждание порождается процессом с Гауссовым распределением.
Интересно, с чего вы это взяли? Сами придумали или подсказал кто?
Это мат модель случайного блуждания порождается Гассовым процессом и даже называется Винеровским процессом, а реальность может порождаться любым процессом. Не путайте модель с самим предметом. Скажем, модель самолета (вы делали когда-нибудь модель самолета?) и самолет могут иметь оч мало общего.
Ну, и о рынке, как вариациях случайного блуждания.
Непосредственно доказать это наверное невозможно. Однако, имеется достаточно косвенных данных, подтверждающих, что это именно так. Часть таких данных я уже приводил в своих топиках и комментариях, часть вы сами приводили в своих топиках (не подозревая о том).
Можно ли играть и выигрывать на случайном блуждании (СБ)? Разумеется, можно. На СБ можно все, и выигрывать, и даже много и долго выигрывать, и проигрывать и, тоже, долго и много проигрывать. На СБ все можно.) Что вы и делаете.
Приращение цены на интервале, это dC = C(t2) — C(t1).
Распределение вероятностей приращений как у случайного процесса.
Спектр Фурье как у случайного процесса — глаз не на чем остановить.)
Корреляционная функция и коэффициенты корреляции как у случайного процесса. Ну, на коротком интервале (минуты) можно еще найти некоторую незначимую связь, не более, но она вам не поможет.
Ну, если ходит как утка, крякает как утка, выглядит как утка, значит это утка и есть.©
Т.е., приращения — суть случайный процесс без всяких надежд найти в нем какие-либо зависимости. Ну, и наши истории котировок являются порождением этого процесса и представляют из себя в целом не более чем вариации случайного блуждания.
Я уже слышал возражения, что случайное блуждание порождается процессом с Гауссовым распределением.
Интересно, с чего вы это взяли? Сами придумали или подсказал кто?
Это мат модель случайного блуждания порождается Гассовым процессом и даже называется Винеровским процессом, а реальность может порождаться любым процессом. Не путайте модель с самим предметом. Скажем, модель самолета (вы делали когда-нибудь модель самолета?) и самолет могут иметь оч мало общего.
Ну, и о рынке, как вариациях случайного блуждания.
Непосредственно доказать это наверное невозможно. Однако, имеется достаточно косвенных данных, подтверждающих, что это именно так. Часть таких данных я уже приводил в своих топиках и комментариях, часть вы сами приводили в своих топиках (не подозревая о том).
Можно ли играть и выигрывать на случайном блуждании (СБ)? Разумеется, можно. На СБ можно все, и выигрывать, и даже много и долго выигрывать, и проигрывать и, тоже, долго и много проигрывать. На СБ все можно.) Что вы и делаете.
теги блога 3Qu
- Binance
- C#
- C++
- DDE
- DLL
- EMA
- Excel
- Exponential Moving Average
- Lua
- machine learning
- ML
- MOEX
- Moving Average
- Python
- QLua
- Quik
- Quik Lua
- Si
- Smart-lab
- SQLite
- автоматическая торговая система
- акции
- алготрейдинг
- базы данных
- биржа
- Боллинджер
- Брокер
- брокеры
- вероятность
- выбор
- Газпром
- дельта
- доллар
- Доллар рубль
- доска опционов
- идеология
- инвестиции
- индикатор
- индикаторы
- интрадей
- календарный спред
- календарный спрэд
- Кризис
- криптовалюта
- МА
- Машинное обучение
- моделирование
- модель
- Моментум
- нейросети
- нейросеть
- нефть
- опрос
- опционные стратегии
- опционы
- оффтоп
- плечо
- прогнозирование
- программирование
- психология
- роботы
- рулетка
- рынок
- сеточник
- скальпинг
- скользящие средние
- случайное блуждание
- спекуляции
- спекуляция
- статистика
- стационарность
- стоп
- стопы
- Стратегии
- стратегия
- стрэддл
- стрэнгл
- Тейк
- терминал
- тест
- тестер стратегий
- тестирование
- технический анализ
- торговая система
- торговая стратегия
- торговые роботы
- торговые системы
- торговые стратегии
- трейдинг
- ТС
- фильтр
- Фильтры
- Форекс
- фундаментальный анализ
- фьючерс
- фьючерс ртс
- фьючерсы
- экспорт данных
- эффективность рынка
- эффективный рынок
Надежде не место на рынке, а лишь голой в душе)))
Ниже приведен пример из Excel и Poker.
А примерно догадываясь о его смысле, написал комментарий. Найдите в аналогичных генерациях это же свойство. Во всех. Тогда о нём станет возможным рассуждать математически. А не по одной попытке.
Увидите красную свечу. Расширяется на всех таймах со временем. Как это объясните? В данном примере на текущем.
закономерный сигнал + случайный сигнал = случайный сигнал.
Ну ладно Б, но почему А — ложно?
«Из стационарных (!) процессов лучше всего моделирует цены геометрическое случайное блуждание».
Почему «почти»? Потому что сами приращения смотрел Башилье в начале 20-го века, а Кэнделл показал, что точнее стационарным случайным блужданием приближаются приращения логарифмов цен.
Только вот одна «незача»: для нестационарных процессов АКФ (и ее взаимнооднозначное преобразование Фурье — спектральная функция) вообще некорректные характеристики. Как и всякие Херсты. И считать их бессмысленно.
А кто Вам сказал, что приращения цен стационарны?
Гаусс в Вашем контексте вообще не нужен. Конечно случайное блуждание может быть и негауссовским. Но в части приращений логарифмов цен весь «цимус» лежит в нестационарности.
И даже если не знать знак следующего среднего, но если
— отрезки с одним знаком среднего достаточно «длинны»;
— разность средних на соседних участках с разными знаками средних достаточно «велика»,
то эти точки смены знака можно быстро определить постфактум даже для независимых приращений (задача о разладке) и за счёт относительно большой длины отрезков с одним ненулевым знаком опять неплохо заработать больше и круче пассивной стратегии.
Ну а то, что цены не могут быть стационарным (!) процессом с независимыми приращениями существует 1001 статистическое доказательство.
Это нет и не может быть доказательства, что цены имеют зависимые приращения. Потому что отличить нестационарный процесс с зависимыми приращениями от нестационарного процесса с независимыми приращениями можно только в отдельных моделях этой нестационарности. А в общем случае — невозможно.
А. Г., у вас, такое ощущение, что своя терминология. АКФ==0 это стационарный процесс с нестационарным средним длинного участка. Это уже тогда стационарный в широком смысле (АКФ>0) процесс с нестационарным средним получается, а не «нестационарный». Совсем вы меня запутали!
Ни одного не знаю, если честно. Тем более в такой категаричной формулировке — «не могут!».
А на рынке еще и розовые попадаются.
Не надо воспринимать слово «доказательство» буквально. Один контрпример опровергает гипотезу. Являясь доказательством её неверности, по крайней мере в её исходной форме.
Ну уровне статистических зависимостей у меня это сделать не получилось. Такие характеристики, как «спрос и предложение» в «стакане» влияют, но очень краткосрочно (до 5 минут), а связи между дневными оборотами и динамикой в несколько дней — нет. Да, у акций есть особенность, что средние обороты в растущие дни больше, чем в падающие и, как ни парадоксально, это верно даже для периодов падений цен в несколько месяцев. Но использовать это для выявления зависимостей между днями не получилось.
А нерегулярные новости «к делу не пришьешь». Как и любые нерегулярные события. Поэтому относительно них мы можем строить только неверифицируемые гипотезы относительно влияния.
Я в свое время (еще в конце 90-х) пытался к американским акциям и их подневной, понедельной и помесячной динамике «прикрутить» фундаментальные показатели типа Р/Е. Бесполезно.
А в приращеньях — просто бог
И депозит свой просирает
Не от балды он, а с умом!
Одним словом, пользователи смартлаба, ищут на каком нибудь отрезке цены такойг график, который можно описать математической функцией. И тогда можно будет спрогнозировать некоторое будущее продолжение цены с помощью этой функции.
Я вот тоже из школьного курса могу описать V образный разворот цены
y = x^2, 7 класс, параболы )
Вообще мне кажется пытаться найти закономерности с помощью математики это полная чушь.
Только ручная торговля может дать результат. Человек либо понимает рынок и ему хватает хладнокровия либо нет
Я публиковал ранее топик об этом
Но эквити не впечатляет (линейный рост, не экспоненциальный)
Поэтому осторожнее с умножением случайных процессов на функцию)
С уважением
Даже стохастические дифуры присутствуют )))
(это проще, чем вычислять МО процесса)
Если вкратце — заработать нельзя на арифметическом СБ (нормальное распределение приращений цен), на геометрическом СБ — можно (логнормальное распределение приращений цен).
Наводящий «парадокс инвестора»
Очевидно, что акции нужно только покупать. Допустим, что я купил акцию за $1. Вероятность того, что она вырастет в 2 раза или упадет в 2 раза, одинакова. В первом случае я зарабатываю $1, во втором — теряю $0.5 )))
Как-то так
С уважением
1. Не утверждаю.
2. «можно системно (т.е. с устойчивым положительным матожиданием ) зарабатывать», но это будет случайно. Но таких случаев будет ~5-10%.
Я где-то уже публиковал пару кривых доходности на большом количестве сделок, полученных на СБ. Вполне приемлемые кривые.
И еще немного, насколько я помню, исследователи статистик распределений цен исследую распределение логарифмов приращений цен, т.е. ln(c2/c1). В противном случае, если-бы описываемыми Вами свойствами распределения обладали именно приращения цен с2-с1, то график систематически-бы заходил ниже ноля ;)
На СБ 5-10% игроков будут неизбежно выигрывать на длинных дистанциях.
Ну, это примерно как с монеткой. При продолжительной игре все деньги сосредоточатся у узкого круга лиц. Хотя, все случайно.
Торгуя и попав в эти 5-10% мы заработаем много больше, и будем искренне считать, что наш оператор отлично работает, а мы Гуру СБ.
Реальный оператор если применять его к модели Винера действительно не существует. Если к реальному процессу, то не исключено, что для некоего конкретного процесса может и существовать.
В одной длительной сделке мы берем разницу между конечной и начальной точками.
При многих сделках мы берем все или часть колебаний пилообразного сигнала по частям. Если попадем, в случае СБ, а часть реализаций игры попадет.
2. В ценах сидит долговременная память, причем нефиксированной длительности, которой нет в модельном процессе, как любимом адептами теории эффективного рынка.
3. Это все хуже для книжных теоретиков, но оставляет шансы наблюдательным спекулянтам.
Кстати, несколько удивил Ваш другой вопрос, как радиофизика. А именно — «почему надо применять статистику». А почему нет? И что Вы предлагаете применять, надеюсь, не астрологию?
Есть хвосты, нет хвостов — результат никак не изменится.
Вставлю свои 4 копейки © Анекдот
1. Рынок — процесс почти стационарный (адиабатический). Т.е. большинство его параметров меняются со временем очень медленно. Быстроменяющаяся измеренная выборочная волатильность имеет другие механизмы формирования. И этому факту есть масса подтверждений в виде достаточно тонких вычислительных экспериментов.
2. Напротив, на рынке сильны корреляции между приращениями цен, в т.ч. характерное время (максимальный временной интервал между ненулевыми корреляциями) весьма велико (теоретически бесконечно).
Такого сорта модели допустимы (см. выше), но непопулярны, т.к. для исследования существенно немарковских процессов готовых методов нет (мартингалы и стохастические дифуры — фтоппку), приходится изобретать что-то свое. И традиционные выборочные статистики для определения параметров процесса могут давать неверные результаты.
С уважением
Могу я попросить от вас хотя бы один?
1. Решаем задачу построения оптимального линейного маркетного индикатора (маркетный означает, что финрез сделки = +- разница цен без комиссий и проскальзываний)
2. Имеем 2 параметра — n (число приращений цен в индикаторе) и N (длина окна обучения в прошлом)
3. Убеждаемся, что при любом n оптимальный результат получается при N, стремящемся к бесконечности
В действительности, коэффициенты такого стабильного индикатора можно выписать в явном виде. Но вот этого я уже делать не буду. Конечно, это будут некие длинные выражения от приращений цен (нелинейные), которые и являются подходящими для рынка статистиками.
С уважением
В 14 году забросил это дело. Пару раз пробовал возвратиться к опционам — ничего с 14 года не поменялось.
Возможно, что-то опубликую в будущем
С уважением
Кстати, уж, на классическом СБ такие интервалы тоже есть.)
С Уважением.
Анекдот
Воздушный шар сбился с курса, и воздухоплаватель срочно опустился с ним вниз. Увидев внизу человека, он спросил: — Извините, где я нахожусь? — Вы находитесь на воздушном шаре, в 15м над землей. Ваши координаты — 5°28'17" N и 100°40'19" E. — Похоже, вы математик, — вздохнул воздухоплаватель. — Да, я математик, — согласился прохожий. — Как вы догадались? — Ваш ответ, по-видимому, точный и полный, но для меня совершенно бесполезный.