Labai juokinga.

Kur jie yra kainos grafike ? Arba kernel density estimation formulėje ?

???

Pas ką nusirašinėji?

http://www.amazon.co.uk/Time-Analysis-James-Douglas-Hamilton/dp/0691042896

Kas tai per dydis ( reikšmė, variable ??

Kalbėjom apie kernel estimation, juk taip ?

ten nėra tokio kintamojo (konstantos, parametro...etc..) pavadinimu return. Turim tik vieną parametrą - kainą. Kas yra returnas ?

Tu sakai: vietoj x į formulę įrašom returnus, taigi ką įrašom į formulę vietoj x ?

Tai ir įrašom returnus jmj. Ne kainą naudoji, o returnus. Returns. Aš net nesuprantu, kuri vieta čia gali būt neaiški. Ten iš vis ne kaina x. Ten bet koks variable, kurį tu nori naudot. Gali ir error'us ten kišt. Ką tik nori. Svarbu, kad būtų stationary, geriausia ARIMA, procesas. Kaina toks nėra.

NU dar kartą paklausiu: ką konkrečiai iš grafiko įrašom į formulę ? Bet koks variable kaip ir neturi ryšio su EURUSD - nesuprantu

Jei teisingai tave suprantu, returns yra kainos pokyčiai, suskaičiuoti atlikus periodines (su vienodu periodu) kainos atskaitas. Pvz.: kas minutę fiksuojam kainos vertes P(0), P(1), ..., P(t-1), P(t), tai tada returns yra r(1)=P(1)-P(0), r(2)=P(2)-P(1), ..., r(t)=P(t)-P(t-1). Ar teisingai, Handrail?

Dariau, aš jau pradedu galvą į sieną daužyt.

Pabandysim dar kitaip, nes tą patį žodį jau kartot nusibodo. Ten įdedi kainos pokytį nuo t-1 iki t. Geriausia procentinį. Nebežinau, kaip kitaip paaiškint.

Taip Egi, teisingai. Tik dar niekur neprirašiau, kad % geriau, kas yra mano klaida. Aš a priori pratęs returns tik % skaičiuot. Anyways, suvedus į google "returns" pakankamai aiškiai aprašyta viskas. Todėl aš net neįsivaizduoju, kodėl reikia 5 postų su tuo pačiu klausimu. Jei žodis returns nesuprantamas, tai google translate gali į visas kalbas išverst. Ir šiaip mes INVESTUOTOJŲ forume. Tai kaman.

Ačiū Egis_1974 Paprasta ir aišku kaip 2x2.

Handrail: nu iš kur man žinot, kad return - tai kainos pokytis ? Aš juk angliško univero nebaigiau ir man return tereiškia tik return

Tai taip, bet kai aš ko nors rusiškai nesuprantu, padarau paprastai: google translate->google. Ir jei jau tada neaišku, eini klausinėt. O ne nuo antro galo pradedi. Arba bent parašai "aš nesuprantu angliško žodžio "return" reikšmės, gal galėtum pasakyt lietuviškai/rusiškai/japoniškai/whatever". Visiem būna tada daug paprasčiau. Ir šiaip sakai, kad žiūri video visokius. Nu tai vėl man net nekilo klausimų dėl tokių esminių žodžių suvokimo.

Aš puikiai suprantu žodį return

Tik nežinojau tokio jo vartojimo varianto

Bambekli Handrail, kur čia eina kalba apie kainos pokytį?



Increment gal norėjai pasakyti, o ne retun?

Labai didelių problemų turi, vaike. Psichologinių.

Kokio vartojimo varianto? Manau Handrail neblogai ji apibreze kontekste. Ishsilavinusiam treideriui net to apribrezimo nereiketu.

Kadangi oOo labai gudrus, tai pasiųsiu paskaityt akademinės literatūros. Ir ne tik akademinės, kurioj returns yra absoliučiai norminis ir visad naudojamas dalykas šitam apibrėžti. Kaip ir visam finansų pasauly. Grąža tai turbūt lietuviškai vadinas. Tai dėl vienintelio teisus, kad google translate į lietuvių taip neverčia. Be to, savo išsilavinimo trūkumo į mano psichologines problemas konvertuoti nederėtų. Argument from ignorance- aukščiausia argumentacijos forma. Gratz.

Aha, tada įdomesnė tema apie tai, ką naudingo galima ištraukti iš to, kai kuris nors return'as vienu momentu išsišoka per 2-3 sigmas. Ar tai reiškia, kad netrukus reikia laukti priešingos krypties return'o - "sugrįžimo"? Kažkaip labai abejoju, ar tai veiktų geriau, nei įprastinis Bollinger'is ar bet kuris kitas Range'inis indikatorius.
Ne paslaptis, kad return'ų pasiskirstymas yra šiek tiek nukrypęs nuo normalinio pasiskirstymo (tai neprieštarauja Kernel density estimation principams): šis pasiskirstymas angliškai vadinamas leptokurtic. Dauguma mokslinių straipsnių autorių tokio leptokurtic pasiskirstymo priežastimi nurodo tai, jog abnormal returns (pernelyg dideli savo absoliutiniu dydžiu) pasitaiko žymiai dažniau, nei turėtų būti pagal normalųjį (Gauso) pasiskirstymą. Na, o tokių pokyčių priežastys dažniausiai būna labai fundamentalios - išeina kokia nors naujiena ar įvyksta koks nors kitas fundamentalus įvykis (pvz., ex-dividend akcijų rinkoje), kuris turi didelę įtaką rinkai. Kažkaip keista būtų tikėtis priešingos krypties fundamentalaus impulso, kuris pasireikštų kaip priešingos krypties return'as.

Lehtinen: deja aš anglų k. moku tik "ūkiškai" - tiek, kiek man reikia susikalbėti pasaulyje.
O tokios return reikšmės nerasi anglų-lietuvių kalbų žodyne.

Vat aš lygiai tą patį ir turėjau omeny
... tik užsiciklinom už to žodžio reikšmės.

Tas pats ir su kitokiom metodikom - sakykim market profile. Irgi laikoma, kad kaina turi "grįžti". Bet vienu atveju ji iš tiesų "turi grįžti", gi kitu atveju (žemės drebėjimas, NFP, Kipras ir t.t. ir t.t.) ji visai net neplanuoja grįžti. O tų veiksnių, "numušančių" kainą ar jos returną iš normalaus pasiskirstymo - kasdien po kelis.

Pirma mano mintis irgi buvo, kad reikia laukt sugrįžimo po to iššokimo. Bet jei skaičiuojam ant mažesnio frequency, kažkodėl (nepersitempiau galvodamas, kodėl būtent), aukštesniam frequency gaunasi geras signalas visai į tą pačią pusę. Kiek žiūrėjau, tai pirmoj pusėj viso judesio galima įšokt į traukinį. Jei žiūrint į tuos signalus ir kainos pokyčius. Bėdos prasidėjo, kai optimizuot norėjau. Nes jau rolling skaičiavimai vyksta keliuose lygiuose ir atsiradus klausimui kaip ir pagal ką visą agregatą optimizuot, galvos skausmas prasidėjo. Nes gauni, tai gauni. O dabar kaip out of sample ištestint, kuriam konkrečiai periode (po spreado bytinimo), šitas visas geriausiai eitų ? Kaip atskirt noisą (kurio irgi pasitaiko), kaip nuspręst, ar dar verta į judesį šokt ? Labai daug klausimų kyla. Nes nurodo tai jis gana dažnai teisingai, bet jei įšoki jau vietoj, kai 2 pavedimų komisiniai daugiau už pelną ? Tai šitoj vietoj ir buvau palikęs algoritmą. Su optimizacijos klausimas. Ir dar sigmų skaičiaus nereikia tiesiog imt taip, nes aš kiek pamenu su 2-3 dirbau. Bet galima juk ir šitą bandyt optimizuot. Tik pats supranti, kiek čia problemų iš to išplaukia ir kokių resursų reikalautų optimizacija kad ir ant 5 metų tick to tick data.

Kernel density paimta, nes atrodo geriau skaičiuot tokį procesą pagal jį, nei tiesiog primest "ai bus normal". Ir taip, gali pats pasiplotint, labai aiškiai matos tie abnormal returns, dėl to ir skewness (net neįsivaizduoju kaip lietuviškai, gal "uodegos" :|) pasidaro ilgesnės.

Taip, vienam darbo gerokai perdaug, kad viską padaryti... Čia visu forumu reikėtų

Įdomu kad tu jau tai padarei ir turi rezultatus.

O mes liksim su savo prekybos sistemom.