Friday 10 November 2017

Brownian Gleitenden Durchschnitt


Brownian Bewegung und der FOREX Markt durch Armando Rodriguez Es würde nicht eine erste sein, die eine Formulierung, die für Phänomene in einem Feld entwickelt wird, erfolgreich in einem anderen benutzt wird, hat es sogar einen Namen, und es wird Analogie genannt. Es gibt viele Beispiele für Analogien die Formulierung, statische mechanische Strukturen zu lösen ist die gleiche wie die, die verwendet werden, um elektrische Netzwerke Nachrichten diffus wie Tinte in stilles Wasser und so viele andere zu lösen. Hier legen wir die Analogie der FOREX-Marktpreisänderungen für die Brownsche Bewegung fest. Auch Analogien sind nicht nur für den Genuss der Symmetrie der Natur, sondern meist nach einigen praktischen Zweck erfolgt. In diesem Fall wollen wir wissen, wenn ein Handels-Algorithmus nicht wahrscheinlich ist, zu profitieren und so Handel sollte auf Eis gelegt werden. Die Brownsche Bewegung Brownian Bewegung (benannt nach Ehre des Botanikers Robert Brown) ursprünglich bezogen auf die zufällige Bewegung beobachtet unter dem Mikroskop von Pollen in Wasser eingetaucht. Das war rätselhaft, weil Pollenpartikel, die in vollkommen stillem Wasser suspendierten, keinen offensichtlichen Grund hatten, alle zu bewegen. Einstein wies darauf hin, dass diese Bewegung durch das zufällige Bombardement von (wärmeangeregten) Wassermolekülen auf den Pollen verursacht wurde. Es war nur das Ergebnis der molekularen Natur der Materie. Die moderne Theorie nennt es einen stochastischen Prozess und es wurde bewiesen, dass es auf die Bewegung ein zufälliger Wanderer reduziert werden kann. Eine eindimensionale zufällige Walker ist eine, die so wahrscheinlich ist, einen Schritt vorwärts als rückwärts, sagen X-Achse, zu einem gegebenen Zeitpunkt zu nehmen. Ein Bidimentional-Zufallswanderer macht das gleiche in X oder Y (siehe Abbildung). Die Aktienkurse ändern sich bei jeder Transaktion geringfügig, ein Kauf steigert seinen Wert und ein Verkauf wird ihn senken. Unter Tausenden von Kauf - und Verkaufstransaktionen sollten die Aktienkurse eine eindimensionale Brownsche Bewegung aufweisen. Dies war das Thema von Louis Bachelier Dissertation im Jahr 1900, The Theory of speculation. quot. Es präsentierte eine stochastische Analyse der Aktien - und Optionsmärkte. C Währung Preise sollten sich sehr viel als ein Pollen-Teilchen in Wasser zu verhalten. Brownes Spektrum Eine interessante Eigenschaft der Brownschen Bewegung ist ihr Spektrum. Jede periodische Funktion in der Zeit kann als die Summe einer unendlichen Folge von Sinus / Kosinus-Funktionen von Frequenzen angesehen werden, die vielfache zu der Umkehrung der Periode sind. Dies wird als Fourier-Reihe bezeichnet. Das Konzept kann auf nichtperiodische Funktionen erweitert werden, so dass die Periode unendlich gehen kann, und dies wäre das Fourier-Integral. Anstelle einer Sequenz von Amplituden für jede Mehrfachfrequenz beschäftigen Sie sich mit einer Funktion der Frequenz, diese Funktion wird als Spektrum bezeichnet. Die Signalrepräsentation im Frequenzraum ist die gemeinsame Sprache in der Informationsübertragung, Modulation und Rauschen. Grafik-Equalizer, auch in der Heim-Audio-Geräte oder PC-Audio-Programm enthalten, haben das Konzept aus der Wissenschaft der Gemeinschaft in den Haushalt präsentiert in jedem nützlichen Signal ist Rauschen. Dies sind unerwünschte Signale, zufällig in der Natur, aus verschiedenen physikalischen Ursprungs. Das Spektrum des Rauschens bezieht sich auf seinen Ursprung: Das J ohnsonNyquist-Rauschen (thermisches Rauschen, Johnson-Rauschen oder Nyquist-Rauschen) ist das elektronische Rauschen, das durch das thermische Rühren der Ladungsträger (gewöhnlich die Elektronen) in einem elektrischen Leiter im Gleichgewicht erzeugt wird Geschieht unabhängig von einer angelegten Spannung. Thermisches Rauschen ist etwa weiß. Was bedeutet, dass die Leistungsspektraldichte über das gesamte Frequenzspektrum gleich ist. Flicker Rauschen ist eine Art von elektronischen Geräuschen mit einem 1 / f, oder rosa Spektrum. Es wird daher oft als 1 / f-Rauschen oder rosa Rauschen bezeichnet. Obwohl diese Begriffe umfassende Definitionen haben. Es tritt in fast allen elektronischen Geräten auf. Und resultiert aus einer Vielzahl von Effekten, wie Verunreinigungen in einem leitfähigen Kanal, Erzeugungs - und Rekombinationsrauschen in einem Transistor aufgrund eines Basisstroms und so weiter. Schließlich ist das Brown-Rauschen oder das Rauschen die Art von Signalrauschen, die durch Brown'sche Bewegung erzeugt werden. Seine spektrale Dichte ist proportional zu 1 / f 2. bedeutet, es hat mehr Energie bei niedrigeren Frequenzen, sogar mehr als rosa Rauschen. Die Bedeutung dieser Diskussion ist, dass, wenn Sie das Spektrum des FOREX-Raten-Signal berechnen es geschieht, um eine 1 / f 2-Abhängigkeit haben, was bedeutet, dass auch Brownian in der Natur. Verhalten in der Zeit Das Verhalten der FOREX Markt in Abwesenheit von Veranstaltungen verhält sich auch perfekt Brownian. Dies bedeutet, dass die FOREX-Raten sich wie unidimensionale Zufallswanderer verhalten. Die Wahrscheinlichkeitsdichte, einen zufälligen Walker an der Position x nach einer Zeit t zu finden, folgt dem Gaußschen Gesetz. Wenn s die Standardabweichung ist, ist dies für einen zufälligen Walker eine Funktion der Quadratwurzel von t, und das ist es, was die FOREX-Raten der experimentellen Perfektion folgen, wie nachfolgend für die EUR / USD-Anführungszeichen in 1 gezeigt. Ein analytischer Ausdruck für die obigen Figur mit Raten in Pips und t in Minuten ab einem anfänglichen Zeitpunkt t 0: Im Durchschnitt gibt es in einer Minute 45 EUR / USD Anführungszeichen, so daß der obige Ausdruck in Anbetracht des N-ten Zitats nach einer Anfangszeit gesetzt werden kann. Drift und zufällige Bewegungen Die Bewegung von Pollenpartikeln kann man sagen, dass sie zwei Komponenten haben, eine zufällige Natur, wie oben beschrieben, aber wenn die Flüssigkeit einen Fluss in eine Richtung hat, dann wird eine Driftbewegung dem Brownschen überlagert. Der FOREX-Markt präsentiert beide Bewegungsarten, eine Zufallskomponente höherer Frequenz und langsame Driftbewegungen, die durch Nachrichten verursacht werden, die die Raten beeinflussen. Zufällige Bewegung ist schlecht für die Spekulation Geschäft gibt es keine Möglichkeit, einen Gewinn auf einem vollkommen zufälligen Markt Durchschnitt. Nur Drift Bewegung kann Gewinne machen. Markt-Zufall ist nicht konstant in der Zeit und keine Drift-Bewegung. Während Nachrichten Ereignisse sind Drift Bewegungen groß und es ist während der Ereignisse, die Gewinne gemacht werden können, aber es gibt sauberere Ereignisse, in denen automatische Algorithmen arbeiten die besten und es gibt schmutzige, mit einer Menge Zufälligkeit, die den cleversten Algorithmus in fahren kann Verlieren FOREX-Marktwährung Pair-Temperatur In einem physikalischen System kann die Intensität der Brownschen Bewegung eines Teilchens als das mittlere Quadrat seiner Zufallsgeschwindigkeit genommen werden, und dies ist proportional zur Temperatur und umgekehrt zur Teilchenmasse. LtVrdm 2 gt 3KT / m Die Zufallsgeschwindigkeit ist die Differenz der Gesamtgeschwindigkeit abzüglich der Durchschnitts - oder Driftgeschwindigkeit. Der wahre Sinn für eine Driftgeschwindigkeit wäre die mittlere Geschwindigkeit einer großen Anzahl von Partikeln zu einer gegebenen Zeit, die anzeigen würde, dass sich der gesamte Körper aus flüssigen und suspendierten Partikeln als Ganzes bewegt. Da aber die zufällige Geschwindigkeit im Zeitverlauf Null sein muß, ist der Durchschnitt der Geschwindigkeit eines einzelnen Teilchens in der Zeit gleich der Driftgeschwindigkeit. In der FOREX-Markt-Analogie ist die Währungspaarrate die Teilchen eine Dimensionsposition und so ist die Geschwindigkeit zu jedem Zeitpunkt t die Zitatbewegung seit dem letzten Zitat zum Zeitpunkt t 0 dividiert durch das Zeitintervall. Die mittlere Geschwindigkeit wäre der exponentielle gleitende Durchschnitt der Anführungszeichen. Die Temperatur des Währungspaar Tcp wäre dann: Tcp (m / 3K) ltVrdm 2 gt Die Masse eines Währungspaares ist eine zu definierende Größe, so dass die Boltzman-Konstante hier keine Bedeutung hat. Dennoch wird beobachtet, dass die langfristige durchschnittliche Intensität der Brownschen Ratenbewegung vom Währungspaar abhängt, so dass sie unterschiedliche Massen zeigen. Das Finden der Masse für jedes Währungspaar würde es ermöglichen, einen gemeinsamen Bezugspunkt für die Temperatur zu haben. Wenn wir die EUR-Masse als 1 nehmen, dann: Die obigen Massen machen eine Durchschnittstemperatur von ähnlich 300 K, die der Raumtemperatur in der Kelvin-Skala entspricht, die 27 Grad Celsius entspricht, oder 80,6 Grad Fahrenheit. Aber neben Phantasie gibt es keine tieferen Einblick in das Problem. Die Herstellung (m / 3K) 1 ergibt eine Temperatur, die der Varianz der Geschwindigkeiten entspricht. Da die Quadratwurzel der Varianz die Standardabweichung ist, gibt eine solche Temperaturdefinition eine Vorstellung davon, wie intensiv die Zufallsbewegung in pips. second ist. Event-Erkennung und Währungstemperatur Ein Nachrichtenereignis, das den Wert des US-Dollars beeinflusst, kann erkannt werden, wenn sich seine Sätze für den Rest der Hauptwährungen konsequent ändern. Mit anderen Worten, wenn die Rate Bewegungen zu korrelieren passieren. (Siehe Anhang A zur Ereignisauslöserberechnung) Ein numerischer Ausdruck dieser Korrelation ist der Mittelwert der Differenz zu seinem EMA (Exponential Moving Average) über alle Hauptwährungen. Das Problem mit diesem Ansatz ist, dass die signifikanten Währungen zu betrachten sind nicht so viele, tatsächlich nur 6 Paare verwendet werden können. Ein Durchschnitt über solch eine kleine Probe ist nicht gegen zufällige Bewegung immun und neigt dazu, falsche Positive zu machen. Der Nachweis könnte verbessert werden, wenn der Beitrag zum Mittelwert umgekehrt durch die Paartemperatur erwogen wird. Genauer: nach der Wahrscheinlichkeit, daß die beobachtete Geschwindigkeit nicht durch die Brownsche Natur der Bewegung bedingt ist. Wissend, dass die Geschwindigkeitsverteilung in Brown'schen Bewegungen Gauss ist, kann in Abwesenheit eines Ereignisses die Wahrscheinlichkeit des Beobachtens einer Geschwindigkeit unterhalb eines Wertes V durch die Fläche unter der Gauss'schen Wahrscheinlichkeitsdichtekurve berechnet werden: In Worten sagt uns die Kurve: Betrachten Sie das EUR / USD-Paar, das typischerweise einen ltvrdm 2 gt von 2,94 Pips / Sekunde zeigt, wobei die Geschwindigkeiten unter diesem Wert 68,2 der Zeit, jenseits Nur 31,8 beobachtet werden. So ist es fair zu sagen, dass, wenn eine Geschwindigkeit beobachtet wird oben, sagen, 6 ist es sehr unwahrscheinlich (4.4), dass es aus Zufall kommt. Der mathematische Ausdruck der Wahrscheinlichkeit einer nicht zufälligen Geschwindigkeit V ist: P erf ((V 2 / ltVrdm 2 gt)) Hierbei ist erf (x) als Fehlerfunktion bekannt. Der erwartete Korrelationsdurchschnitt wird nun sein: ANHANG A Das Ereignis TriggerReferenzen 1 Cheridito, P. (2001). Regularisierung der fraktionalen Brownschen Bewegung mit Blick auf die Aktienkursmodellierung. Ph. D. Dissertation, ETH Zürich. 2 Cherny, A. S. (2007). Allgemeine Arbitrage-Preismodelle: Transaktionskosten. In SxE9minaire de ProbabilitxE9s XL. Vorlesungsunterlagen in Mathematik 1899 447x2013462. Springer, Berlin. 3 Cvitanix107, J. Pham, H. und Touzi, N. (1999). Eine geschlossene Lösung für das Problem der Superreplikation unter Transaktionskosten. Finanzen und Stochastik 3 35x201354. 4 Guasoni, P. RxE1sonyi, M. und Schachermayer, W. (2008). Konsequente Preissysteme und Face-Lifting-Preise unter den Transaktionskosten. Ann. Appl. Probab 18 491x2013520. 5 Kabanov, Yu. M. und Stricker, C. (2007). Auf Martingal Selektoren der Kegel-Wert-Prozesse. Vorabdruck. 6 Levental, S. und Skorokhod, A. V. (1997). Über die Möglichkeit der Absicherung von Optionen in Anwesenheit von Transaktionskosten. Ann. Appl. Probab 7 410x2013443.7 Mandelbrot, B. und Van Ness, M. (1968). Bruchteilige Brownsche Bewegungen, Bruchgeräusche und Anwendungen. SIAM. Rev. 10 422x2013437.8 Soner, H. M. Shreve, S. E. und Cvitanix107, J. (1995). Es gibt kein nichttriviales Sicherungsportfolio für die Optionspreise mit Transaktionskosten. Ann. Appl. Probab 5 327x2013355.9 Yosida, K. (1980). Funktionsanalyse. Springer, Berlin. Mathematical Reviews (MathSciNet): MR617913 Neue Inhalte Sie haben Zugriff auf diese Inhalte. Sie haben teilweise Zugriff auf diese Inhalte. Sie haben keinen Zugriff auf diese Inhalte.

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