Yan_Vas,
Читается на одном дыхании.
18. СТОХАСТИЧЕСКИЙ ПОКАЗАТЕЛЬ ХВОСТА ПРИ АСИММЕТРИЧНЫХ СТЕПЕННЫХ ЗАКОНАХ
18.1. ИСТОРИЯ ВОПРОСА
18.2. ОДНОХВОСТЫЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СО СТОХАСТИЧЕСКОЙ АЛЬФОЙ
18.2.1. Общие случаи
18.2.2. Неравенство стохастической альфы
18.2.3. Аппроксимации для класса 𝔓
18.3. СУММЫ СТЕПЕННЫХ ЗАКОНОВ
18.4. АСИММЕТРИЧНЫЕ УСТОЙЧИВЫЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ
18.5. РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ПАРЕТО С ЛОГНОРМАЛЬНЫМ РАСПРЕДЕЛЕНИЕМ АЛЬФЫ
18.6. РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ПАРЕТО С ГАММА-РАСПРЕДЕЛЕНИЕМ АЛЬФЫ
18.7. ОГРАНИЧЕННЫЙ СТЕПЕННОЙ ЗАКОН В РАБОТЕ ЧИРИЛЛО И ТАЛЕБА (2016)
Уважаемый автор поста, я понимаю, что вы, постигший истину космоса, не считаете нужным, общаться со всякой чернью, вроде меня и местных мелких спекулянтов-лудоманов, с мизерными депо.
Но все таки считаю, что если вы создаете пост по такой очень специфической теме, то стоило бы снизойти до того, чтобы озарить тупые лица недостойных своим интеллектом и эрудицией и немного просветить, буквально в двух словах и трех предложениях, о том, что это такое, зачем и почему вызывает такие сильные эмоции у автора.
Valery1983,
Объясняю на пальцах. «Замечания о терминах» из книги Талеба.
В академическом контексте при описании распределения часто используется термин «толстые хвосты» (thick tails). Мы вместо этого будем говорить, что «коэффициент эксцесса выше, чем у гауссианы»; это ближе к профессиональному жаргону финансиста.
Термин «жирные хвосты» (fat tails) мы оставим за особо толстыми хвостами, которые характерны для распределений по степенно́му закону или эквивалентному (жирный хвост и степенной закон, как мы покажем в Главе 8, неотделимы друг от друга). Некоторые авторы придают «жирным хвостам» более узкий смысл, требуя точного степенного закона или хотя бы правильно меняющейся функции. Однако мы, хотя и будем иногда применять степенные законы (в тех случаях, когда известно, что процесс работает именно так), жирными хвостами будем называть все экстремально толстые хвосты.
Во избежание путаницы не будем пользоваться дополнительными терминами вроде «тяжелых хвостов» (heavy tails) или «длинных хвостов» (long tails). Термины «толстые хвосты» и «жирные хвосты» будут прояснены в следующих двух главах.
ves2010, шкалы линейные. По вертикали — частота случаев, по горизонтали (одинаковой для всех инструментов) — величина волатильности. Посчитал на всей ликвидной истории (до СВО).
ves2010, я бы кстати не стал брать модуль и посмотрел бы насколько стата по воле вниз отличается от статы по воле вверх
кроме того можно брать не все свечи а некоторые делая фильтр во временной области и посмотреть где хвосты живут внутри дня утро день вечер вечорка…
можно глянуть стату по дням неделям...
но у этой статы нет предсказательного элемента она не предсказывает а только описывает… т.е модель неполная...
полная модель помимо описания дает прогноз
Такая шляпа почти у всех активов. Грубо говоря «черные лебеди». И какие выводы вы для себя делаете? Я кроме как невозможность их предсказания ничего не могу сказать
Multifractal, окей, вопрос интерпретации результатов. Но вопрос как это использовать остается. Ни одно существующее распределение адекватно не может описать условно нормальное распределение с огромными хвостами. Условно нормальное потому что если построить гистограмму, будет похоже на нормальное, но из-за хвостов не впишется в критерии. Это уже тысячу раз все делали. Если пойти дальше, то информации про закон распределения приращений цен еще никто не придумал.
Make_hard, ну как бы а почему не представить это как аддитивный процесс = случайной + неслучайной составляющей...
вообще… кстати… это можно использовать...
ну например… сделать гистограмму на интервале месяц, на интервале недела и интервале день… и ожидать что гистограмма на меньшем интевале измениться в сторону большего… т.е хоть какой то но предсказательный элемент
либо предсказывать начало толстого хвоста = начала движения… пока гистограмма укладывается в нормальный процесс без хвостов сидим ждем или торгуем контртренд… как только на гистограмме начал вырисовываться хвост присодиняемся к движняку...
я кстати делал как то такое… планиметрию… брал 100 sma с разным периодом… затем искал жгуты… через матожидание и дисперсию… ну и типа чем толще жгут тем меньше дисперсия и сильнее сигнал… при пересечении жгута покупал — продавал… слабый сигнал игнорировал… но это сложно… слишком много параметров оптимизации… шаг сма… начальная длинна сма… конечная длинна сма… период дисперсии… порог дисперсии...
либо предсказывать начало толстого хвоста = начала движения… пока гистограмма укладывается в нормальный процесс без хвостов сидим ждем или торгуем контртренд… как только на гистограмме начал вырисовываться хвост присодиняемся к движняку...
Тут да, идея хорошая. Я ее проверял на одном валютном активе, но не прокатило. Как проверить: строишь распределение как автор. Потом строишь условное распределение: что у тебя 2 бара подряд уходят за пределы 0.05 квантиля. И короче не уходят они совместно. Обычно один улетает, а следующий уже в пределах нормального. Возможно если использовать что-то типо HFT, этим можно трейдить: при выходе за пределы нормальной волатильности открывать сделки в сторону тренда, но я HFT не реализую в реале, а бэктесты бесполезные в этом случае.
Make_hard, смотри… возможно надо было чтоб дисперсия была узкая… тогда будет что то вроде свинг трейдинга т.е прорыв сужения волы… и можно расчитывать на хорошее движение
Обновление кредитных рейтингов в ВДО и розничных облигациях (ООО «Нэппи Клаб», статус "под наблюдением"| DME Limited, рейтинг отозван, ранее был BBB+(RU) 📈ДАЙДЖЕСТ ПО РЕЙТИНГОВЫМ ДЕЙСТВИЯМ В...
Обновление кредитных рейтингов в ВДО и розничных облигациях (ООО «Нэппи Клаб», статус "под наблюдением"| DME Limited, рейтинг отозван, ранее был BBB+(RU) 📈ДАЙДЖЕСТ ПО РЕЙТИНГОВЫМ ДЕЙСТВИЯМ В...
MadTramp, если 40 копеек дадут, то это вообще супер будет. Чтобы рубль выплатили, акция должна 10 рублей стоить🙂. Пусть пока деньги на развитие пускают.
Змей, большой или нет, но в $2 трлн. российского ВВП в 2014 и 2024 гг. не заблудился и «жижу» на $20 не отправлял, я посложнее устроен, нежели некоторые
Значит, так. В ноябре украинская сторо...
ПОЧЕМУ ПЕВУНАМ ВСЕХ МАСТЕЙ ТАК СЛАДКО В РОССИИ
t.me/sanya_florida/23619
Почему новые американские братья в высших эшелонах власти рациональны и конкретны
а наши на верхних этажах гуманны, чес...
Страшный Модуль
Страшный Модуль Трамп приедет в Москву на празднование 9 мая «Согласно нашим источникам, девятого мая на московских трибунах должен быть важ...
SP65, Сам Дмитрий Песков опроверг эт...
Спасибо, так для себя и понял. «Монополию» с флоатером тоже не дают. ВТБ-брокера спросил — так и не ответили.
После этого тоже стал информацию на «Финплане» стбирать.
Дались вам эти хвосты.)
У Талеба кстати такая книжка есть новая
Читается на одном дыхании.
18. СТОХАСТИЧЕСКИЙ ПОКАЗАТЕЛЬ ХВОСТА ПРИ АСИММЕТРИЧНЫХ СТЕПЕННЫХ ЗАКОНАХ
18.1. ИСТОРИЯ ВОПРОСА
18.2. ОДНОХВОСТЫЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СО СТОХАСТИЧЕСКОЙ АЛЬФОЙ
18.2.1. Общие случаи
18.2.2. Неравенство стохастической альфы
18.2.3. Аппроксимации для класса 𝔓
18.3. СУММЫ СТЕПЕННЫХ ЗАКОНОВ
18.4. АСИММЕТРИЧНЫЕ УСТОЙЧИВЫЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ
18.5. РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ПАРЕТО С ЛОГНОРМАЛЬНЫМ РАСПРЕДЕЛЕНИЕМ АЛЬФЫ
18.6. РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ПАРЕТО С ГАММА-РАСПРЕДЕЛЕНИЕМ АЛЬФЫ
18.7. ОГРАНИЧЕННЫЙ СТЕПЕННОЙ ЗАКОН В РАБОТЕ ЧИРИЛЛО И ТАЛЕБА (2016)
Но все таки считаю, что если вы создаете пост по такой очень специфической теме, то стоило бы снизойти до того, чтобы озарить тупые лица недостойных своим интеллектом и эрудицией и немного просветить, буквально в двух словах и трех предложениях, о том, что это такое, зачем и почему вызывает такие сильные эмоции у автора.
Объясняю на пальцах. «Замечания о терминах» из книги Талеба.
В академическом контексте при описании распределения часто используется термин «толстые хвосты» (thick tails). Мы вместо этого будем говорить, что «коэффициент эксцесса выше, чем у гауссианы»; это ближе к профессиональному жаргону финансиста.
Термин «жирные хвосты» (fat tails) мы оставим за особо толстыми хвостами, которые характерны для распределений по степенно́му закону или эквивалентному (жирный хвост и степенной закон, как мы покажем в Главе 8, неотделимы друг от друга). Некоторые авторы придают «жирным хвостам» более узкий смысл, требуя точного степенного закона или хотя бы правильно меняющейся функции. Однако мы, хотя и будем иногда применять степенные законы (в тех случаях, когда известно, что процесс работает именно так), жирными хвостами будем называть все экстремально толстые хвосты.
Во избежание путаницы не будем пользоваться дополнительными терминами вроде «тяжелых хвостов» (heavy tails) или «длинных хвостов» (long tails). Термины «толстые хвосты» и «жирные хвосты» будут прояснены в следующих двух главах.
Если ещё проще.
То при наличии тонких хвостов бадабум скорее произойдёт при сочетании нескольких не особо значительных траблов.
А вот с толстыми хвостами скорее одно случайное событие и как жахнет!
успехов
1 а как конкретно считалась волатильность?
2 мне непонятно почему у брента мохнатая вершина
3 картинки си обе одинаковые
кроме того можно брать не все свечи а некоторые делая фильтр во временной области и посмотреть где хвосты живут внутри дня утро день вечер вечорка…
можно глянуть стату по дням неделям...
но у этой статы нет предсказательного элемента она не предсказывает а только описывает… т.е модель неполная...
полная модель помимо описания дает прогноз
«Средняя ставка тарифа США при Трампе может достичь 17,7%. Уровни в последний раз наблюдались только во время Великой депрессии.»
Может не зря вклады собрали в кучку. Ща деды по спецвязи тет-а-тет перетёрли и понеслось…
Из серии теория заговора.
вообще… кстати… это можно использовать...
ну например… сделать гистограмму на интервале месяц, на интервале недела и интервале день… и ожидать что гистограмма на меньшем интевале измениться в сторону большего… т.е хоть какой то но предсказательный элемент
либо предсказывать начало толстого хвоста = начала движения… пока гистограмма укладывается в нормальный процесс без хвостов сидим ждем или торгуем контртренд… как только на гистограмме начал вырисовываться хвост присодиняемся к движняку...
я кстати делал как то такое… планиметрию… брал 100 sma с разным периодом… затем искал жгуты… через матожидание и дисперсию… ну и типа чем толще жгут тем меньше дисперсия и сильнее сигнал… при пересечении жгута покупал — продавал… слабый сигнал игнорировал… но это сложно… слишком много параметров оптимизации… шаг сма… начальная длинна сма… конечная длинна сма… период дисперсии… порог дисперсии...