Распределения вероятностей случайной величины.

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?

WL Wealt Lab

regart7

Москва

с 25 ноября 2015

25 Комментариев

Mr_Noname
04 декабря 2015, 15:35
автор «Черного лебедя», например, сильно ругает «Гауссиану»… м.б. на самом деле все не так просто?
0
- Виталий Богомолов
  04 декабря 2015, 15:56
  Mr_Noname, дело в том, что автор «Черного лебедя» малограмотный мудозвон
  0
  - Mr_Noname
    21 января 2016, 11:49
    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 :-)
    0
- Борис Гудылин
  04 декабря 2015, 18:35
  Mr_Noname, я исхожу из неслучайности. Это проще.
  А консолидацию надо рассматривать на меньшем таймфрейме, там она выглядит совсем по другому.
  0
  - regart7
    05 декабря 2015, 17:14
    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.
    
    0
    - Борис Гудылин
      05 декабря 2015, 22:13
      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.
      0
      - regart7
        08 декабря 2015, 14:01
        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.)
        0
        Борис Гудылин
        08 декабря 2015, 14:10
        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
        0
        Алексей
        09 декабря 2015, 22:14
        Борис Гудылин (bgoud), так в этом и самая главная проблема всех ТС:" Где взять начальную точку?"
        0
        Алексей
        09 декабря 2015, 22:16
        Борис Гудылин (bgoud), так в этом и проблема всех ТС: «Где взять начало координат?»
        0
  - Mr_Noname
    21 января 2016, 11:50
    Борис Гудылин, услышал вашу т.з.
    ВелсЛабом давно пользуетесь? Лицензионный он у вас?
    0
    - Борис Гудылин
      21 января 2016, 12:33
      Mr_Noname, я им уже 5 лет не пользуюсь и не буду.
      +1
      - Mr_Noname
        21 января 2016, 13:25
        Борис Гудылин, почему бросили?! Какую альтернативу нашли?
        0
        Борис Гудылин
        21 января 2016, 15:33
        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.
        +2
        Mr_Noname
        22 января 2016, 12:23
        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?
        +1
risk monitor
04 декабря 2015, 15:47
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.
0
- regart7
  04 декабря 2015, 16:16
  risk monitor, можно использовать график — количество заявок на покупку\продажу, тем самым получать больше преференций перед теми кто не использует эти данные
  0
  - risk monitor
    04 декабря 2015, 21:51
    regart7, это вам ничем не поможет. Просто того, кто просто спекулирует, вынесут немного быстрее.
    0
Виталий Богомолов
04 декабря 2015, 15:53
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
0
- Борис Гудылин
  06 декабря 2015, 09:34
  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.
  0
  - Виталий Богомолов
    06 декабря 2015, 12:51
    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
    0
    - Борис Гудылин
      06 декабря 2015, 13:08
      hasard, «статистические методы имеют свои пределы».
      http://smart-lab.ru/blog/reviews/294266.php#comment4821763
      0
Сергей Лубяга
06 декабря 2015, 00:34
Цена распределяется по закону спроса и предложения.
0
Борис Гудылин
06 декабря 2015, 09:35
«Волга впадает в Каспийское море».
0