статистика для трейдера

Это исследование я сделал под влиянием бурной дискуссии на форуме  о распределении «хвостов» приращений логарифмов цен, возникшей, казалось, на «пустом месте»: насколько корректны доверительные интервалы для оценок параметров линейной регрессии в альфа-бета модели?

Кроме указанной ссылки, дискуссия продолжилась в еще двух ветках: тут и тут.

Действительно, эти оценки в классическом случае строятся на основе центральной предельной теоремы для статистик оценок параметров линейной регрессии. Однако, как я уже писал на смартлабе, необходимым условием которой является скорость роста дисперсии суммы слагаемых как О(N), N – число слагаемых, а для быстрой сходимости в центральной области еще и требуется конечность абсолютного третьего момента любого слагаемого (если говорить о сходимости на всей прямой, включая «большие уклонения»,  то еще требуется  и конечность всех моментов отдельных слагаемых). Однако эти условия не выполняются для части распределений Парето и Стьюдента с полиномиальной скоростью убывания «хвостов» и поэтому для «хорошего» приближения суммы таких слагаемых нормальным законом требуется очень большое число испытаний, которых, как правило, в альфа-бета модели, построенной на дневных данных, нет. А значит традиционные методы построения доверительных интервалов для оценок параметров этой модели «не работают».

Здравствуйте друзья и коллеги!
Как и обещала выкладываю первую часть моего дневника торговли акциями на американском рынке. Сделки совершаются на  моем реальном счете. Торгую пробой уровня. Тестирование этой системы смотрите в прошлых видео и постах. Под видео вы найдете ссылки на мой канал и группу в Telegram, ссылка на файл тоже в Telegram.

Помним, что главный элемент наших торговых систем это мы сами!
Всем удачи и благодарю за внимание!

Из 56,9 млн. случаев смерти во всем мире в 2016 г. более половины (54%) были вызваны следующими 10 причинами. Ишемическая болезнь сердца и инсульт уносят больше всего человеческих жизней – в 2016 г. в общей сложности 15,2 миллиона. Последние 15 лет эти заболевания остаются ведущими причинами смерти в мире.

От хронической обструктивной болезни легких в 2016 г. умерли 3,0 млн человек, а от рака легких (наряду с раком трахеи и бронхов) – 1,7 млн человек. Диабет унес в 2016 г. 1,6 млн человеческих жизней против менее 1 млн в 2000 году. С 2000 по 2016 г. смертность от деменции возросла более чем в два раза, в связи с чем это заболевание стало 5-й ведущей причиной смерти в мире в 2016 году против 14-й в 2000 г.

Инфекции нижних дыхательных путей остаются самой смертоносной инфекционной болезнью, от которой в 2016 г. в мире умерли 3,0 млн человек. С 2000 по 2016 г. показатель смертности от диарейных болезней сократился почти на 1 млн, однако в 2016 г. от них все равно умерли 1,4 млн человек. Аналогичным образом, и от туберкулеза за этот период умерло меньше людей, однако он по-прежнему относится к числу 10 ведущих причин смерти, унеся 1,3 млн человеческих жизней. ВИЧ/СПИД не относится более к числу 10 ведущих причин смерти: в 2016 г. от него умерли 1,0 млн человек против 1,5 млн. человек в 2000 году.

В 2016 г. в результате ДТП погибли 1,4 млн человек, три четверти из которых (74%) − мужчины и мальчики.

1. TRADES  — показывает текущие открытые сделки
2. HISTORY  — показывает закрытые сделки в истории
3. ALL TRADES  — показывает открытые и закрытые сделки
4. REPORTS  — показывает детализированный отчет по закрытым сделкам вашего торгового счета
5. DISTRIBUTION  — Показывает распределение сделок BUY и SELL с общим количеством, а также количеством прибыльных сделок по каждой валютной паре отдельно. Также показывает распределение прибыльных сделок — их суммарный профит и лот по каждой валютной паре отдельно. А также распределение убыточных сделок по каждому символу отдельно. 

Всем привет!

Продолжаю прорабатывать статистику своего торгового счёта, выявляя некие закономерности, которые можно использовать. В первой части я рассказывал, как именно я собираю статистику и работаю с ней, можно почитать тут: https://smart-lab.ru/company/www-marketstat-ru/blog/438986.php

Сегодня я хочу поделиться своим новым открытием.

Начал я с того, что вдруг решил поработать с данными по результатам торговли на предмет средних значений. Тыркал тыркал, и пришла мне в голову идея, просто посчитать и внести в табличку средние значения за последние 5 сделок по результатам торговли, по тому же принципу, как строится скользящая средняя. Взял свою выборку по сделкам и внёс в табличку значения. Если честно, сначала я не представлял, что из этого вообще может получиться, ну будет некая кривая, но было интересно понаблюдать, что за кривая получится.

А получилось вот что: