Случайность, Эффективность и ТехАнализ.

Вообще то случайность — это когда наше лучшее знание о будущем, это набор событий с разными шансами их появления, как минимум два из которых ненулевые. Доказательством отсутствия случайности каких-либо последовательно происходящих событий может быть только построение точного прогноза всех этих событий ДО их появления.

Соотвественно ГСЧ генерирует нечто похожее, но не рынок?

а не говорит ли это, что чем ближе коэффициент сжатия к 1 тем, более не предсказуем процесс, или более эффективен данный инструмент?

 Поясню на примере из той же дискуссии. Если в результате 250 независимых бросаний монетки выпало 200 орлов, то мы можем утверждать, что с большой вероятностью монетка кривая и шансы выпадения орла гораздо выше решки, но в силу той же независимости мы не сможет точно предсказать, что на следующем испытании выпадет орел, а лишь можем констатировать то, что сформулировано выше.

можете скрин открытого файла показать, который вы жали?

Чувак, ты гений!
Я прям охренел от такого нестандартного подхода!
прикольно получилось

причем я думаю, реально вывод относительно EURUSD получился в точку!

    По идее все процессы случайные, потому как простой прогноз протянуть руку и взять стакан, может не сбыться, ибо за это время можно успеть вдруг протянуть ноги, прилетит метеорит, внутреннее напряжение стакана его разрушит… и со 100% вероятностью нельзя сказать, что прогноз сбудется, другими словами это случайность!

«Гипотеза — если колебания цен есть случайный процесс то сжатие данных последовательности приращений не возможно и коэффициент сжатия не должен превышать 1. »

"Коэффициент сжатия — основная характеристика алгоритма сжатия. Она определяется как отношение объёма исходных несжатых данных к объёму сжатых, то есть:, где k — коэффициент сжатия, S_o — объём исходных данных, а S_c — объём сжатых. Таким образом, чем выше коэффициент сжатия, тем алгоритм эффективнее. Следует отметить:

• если k = 1, то алгоритм не производит сжатия, то есть выходное сообщение оказывается по объёму равным входному;
• если k < 1, то алгоритм порождает сообщение большего размера, нежели несжатое, то есть, совершает «вредную» работу."

 

А если взять для хранения «приращений» три байта, то рынок станет еще более неслучайным. Я уж промолчу, что будет, если взять int32_t или int64_t. В общем постановка эксперимента не то что бы некорректна, но требует отдельного обоснования в части размера данных.

PS: для тех, кто не понял — поясню, в данных могут присутствовать биты/байты, которые не несут информации, и поэтому будут сжиматься в десятки раз.

Методология эксперимента вызывает сомнения. Во-первых, нужно применять кодирование данных во всех случаях, иначе возникает избыточность связанная с хранением данных определенного типа. Во вторых, нужно строить разные выборки с разным количеством данных и смотреть. В третьих, не хватает того же самого коэфициента для случайного блуждания желательно разных типов для того чтоб удостоверится, что исходная гипотеза верна и сжатие случайного блуждания реально показывает 1.

Больше года наблюдаю за дискуссиями с «математическим» уклоном.
Новых мыслей относительно того, что мы изучаем в рынке и какими средствами — не заметил, может пропустил. Правда, сегодня увидел маленький-маленький намек, но он остался без развития. Можно даже было бы сделать генератор вариантов для таких дискуссий, загрузить его чем-то, к устройству рынка отношения не имеющего и запустить.

— Почему вы ищете потерянные ключи под фонарем?
— Потому, что здесь светлее.

Есть такая математическая дисциплина — теория хаоса, ее можно применять к рынку. Один из постулатов — малые изменения в начальных данных могут привести к большим последствиям (многие слышали про «эффект бабочки»). Этот постулат можно попробовать перенести на методологию — немного не то исследуем, немного не тем инструментарием — и на выходе получаем что-то сомнительное. Даже при всей аккуратности в выкладках. Про неаккуратность (математическую) уже не говорю. 

Недавно ТС публиковал пост про фрактальную размерность.
Дал известное определение через предел (ПРЕДЕЛ!), а потом привел программу, которая считает эту фрактальную размерность по нескольким свечкам. В чем ошибся тогда ТС?
В том, что связал фрактальную размерность с трендом, в количестве свечек, забыв, что такое предел, в том что не ответил на вопрос про 64 свечки или в том, что не заметил, как Старченко осторожно высказывался относительно своего алгоритма?
Ну, да, есть сомнения. Ну, неаккуратность, сводящая пост в 0.
Но главное было не в этом.

А есть ли смысл применять фрактальную размерность к рынку?

Вопрос на понимание.
Найдите хотя бы 3 причины, делающие такое применение бессмысленным, бесполезным.

P.S. ТС горы бы свернул, определись он точнее с предметом,  инструментарием и методологией. А так он просто тратит свое время и фантазию.  

С уважением к ТС.



 

Рошалю пора открывать хэдж фонд. )
А если пожать сиплого что получится? Да, и втб интересно посмотреть ))

Надо входные данные представить двумя потоками: первый поток — число бит в каждом приращении, второй поток — сами приращения без избыточных данных. Сжимать только второй поток. Так будет точнее.

Очень красивый и оригинальный подход.
Но, проблема в том что, вывод не правильный. Приращения сами по себе могут оставаться случайными, при этом модули их — отнудь не случайные величины. Они несут в себе закономерности сохранения волатильности, как суточной так и общей. Именно эту закономерность эксплуатирует винрар, когда хорошо сжимает Газпром (где волатильность легко предсказуема) и тяжело сжимает евродоллар, где волатильность ровная.

Для грамотных математиков, любящих ...
Грамотный математик, подставил отсутствующую запятую.

 Степень сжатия зависит не от случайности, а от распределения приращений. Минимальное сжатие будет у равномерного распределения, гораздо большее — у нормального (например).

В общем, я решил проблему избыточности кардинально, выдавая в битовый поток только знак приращения.

Понятно, что будет небольшой перекос из-за того, что нулевые приращения нужно приравнять либо к 0, либо к 1. Чтобы уменьшить его влияние, я взял часовые цены закрытия с 2010-го года для сбера и газа и с 2013-го для EURUSD.

Дополнительно сформировал псевдослучайную выборку такой же длины, как и данные сбера/газпрома.

Результаты:

газпром - 1.2598
сбер - 1.2602
eurusd - 1.1964
рандом - 1.2595