Индикатор Accumulation/Distribution (A/D) — это инструмент объёмного анализа, разработанный Марком Чайкином для оценки того, идёт ли в текущий момент накопление (покупка) актива или его распределение (продажа). В отличие от простого анализа объёма, A/D учитывает не только величину объёма, но и положение цены закрытия внутри дневного диапазона....Читать далее

Книга Джека К. Хатсона «Charting the Stock Market: The Wyckoff Method» — это одно из лучших современных изложений классической теории Ричарда Вайкоффа, адаптированной к практическим потребностям трейдера. Она не просто пересказывает идеи Вайкоффа о накоплении и распределении, а систематизирует их в понятную и воспроизводимую торговую модель....Читать далее

Цикл AMD это не торговый сетап, а система, объясняющая, как крупные игроки ловят розничных трейдеров и двигают цену к своим целям.
Цикл состоит из трёх основных фаз:
🟡 Накопление – Цена консолидируется в узком диапазоне, пока Smart Money наращивает позиции, формируя пулы ликвидности....Читать далее

Дневные левый 3, правый 3.7.
Месячные левый 3, правый 5.2 (но я думаю он тоже 3.7, просто данных меньше и его не видно).
Это значит SkewStudentT(𝜇,𝜎,𝜈,𝜆) может быть не достаточно, если мы зафиксируем nu=3, это переоценит вероятность редких положит событий, и хотя сама по себе ошибка может быть малой, тот факт что это экстремальное событие большого масштаба, да еще и в экспоненте exp(log r) увеличит ошибку....Читать далее

Для лог доходности акций r = log S_T/S_0 степень хвоста не зависит от периода, прибыль за день, месяц или год.
Это видно математически Pr(X>x) ~ Cx^-a — степень a сохраняется при агрегировании (суммировании), меняется лишь константа.
И на графиках log log правого хвоста > 0....Читать далее

Недавно потребовалось установить экспоненту Парето хвоста распределения вероятностей. И чтобы посмотреть насколько хорошо методы EVT работают, я сделал простой пример.
Пример: 30 сэмплов StudentT(df=4), каждый размером 20000. Определить экспоненту хвоста используя методы: Хилла, GPD, LeastSquares, CDF LogLog PLot....Читать далее

Много методов: Hill, EVT GPT, регрессия. И все с точностью километр. На графике — 30 симуляций: 30 сэмплов StudentT(df=4) 20к, для каждого сэмпла определяется df различным эстиматором (цвет линии), ось х — значение трешхолда эстиматора. 
Правильный результат — постоянная линия с y=4....Читать далее

Получается неверный результат если есть ассиметричность, настоящее значение 4, но он неверно определяет как 3 для левого и 5 дле правого хвоста. Или, скорей дело не в Hill а само распределение искажает хвосты? Никто не сталкивался? код
На графике две линии должны стабилизироваться на отметке 4, а они показывают 3 и 5....Читать далее

Я нашел то что искал. Распределение а) способное с достаточной точностью аппроксимировать Эмпирическое Распределение цен на диапазонах 180, 360, 720 дней б) имеющее достаточно простую форму в) с возможностью маштабировать.
Ассиметричный Гауссовской Микс из 3х компонент, отдельно для Положительных и Отрицательных изменений, с Фиксированными Нулевыми Средними....Читать далее

Апроксимация изменений цен Гауссовским Миксом, отдельно для положительных и отрицательных изменений.
Благодарность Михаилу, что поправил алгоритм фиттинга модели для Гауссовского Микса.
Микрософт, 360 дней, зеленая положительные изменения, красная — отрицательные....Читать далее