Brownian motion forex trading

MetaTrader Expert Advisor Dekalog Blog é um site interessante onde o autor, Dekalog, tenta desenvolver novas e únicas formas de aplicar análise quantitativa à negociação. Em uma publicação recente, ele discutiu o uso do conceito de Brownian Motion de forma a criar bandas ao redor dos preços de fechamento de um gráfico8217s. Essas bandas representariam períodos não-tendentes, e um comerciante poderia identificar a qualquer momento em que o preço estava fora das faixas como um período de tendências. O método Dekalog8217s de usar o movimento browniano cria faixas superior e inferior que definem as condições de tendência. Na raiz da maioria de cada tendência que segue o sistema negociando é uma maneira de definir uma existência das tendências e de determinar sua direção. Usando Dekalog8217s Brownian Motion idéia como a raiz de um sistema pode ser uma maneira única de identificar as tendências e extrair lucros dos mercados através dessas tendências. Aqui é como Dekalog explica seu conceito: a premissa básica, tirada do movimento browniano, é que o log natural do preço muda, em média, a uma taxa proporcional à raiz quadrada do tempo. Tomemos, por exemplo, um período de 5 que conduz à barra 8220current.8221 Se nós fizermos exame de uma média movente simples de 5 períodos das diferenças absolutas do log dos preços durante este período, nós começ um valor para o movimento médio do preço de 1 barra Durante este período. Esse valor é então multiplicado pela raiz quadrada de 5 e adicionado e subtraído do preço há 5 dias para obter um limite superior e inferior para a barra atual. Ele então aplica esses limites superiores e inferiores ao gráfico: se a barra atual estiver entre os limites, dizemos que o movimento dos preços nos últimos 5 períodos é consistente com o movimento browniano e declara uma ausência de tendência, ou seja, um mercado lateral. Se a barra atual estiver fora dos limites, declaramos que o movimento do preço nas últimas 5 barras não é consistente com o movimento browniano e que uma tendência está em vigor, tanto para cima como para baixo, dependendo do limite da barra atual além. Dekalog também acredita que este conceito poderia ter valor além de apenas ser um indicador: é fácil imaginar muitos usos para isso em termos de criação de indicadores, mas eu pretendo usar os limites para atribuir uma pontuação de preço aleatoriedade tendência ao longo de vários períodos combinados para atribuir preço Movimento para caixas para posterior criação de Monte Carlo de série de preços sintéticos. Simulação de Carlo Carlo com GBM Uma das formas mais comuns de estimar o risco é o uso de uma simulação de Monte Carlo (MCS). Por exemplo, para calcular o valor em risco (VaR) de uma carteira, podemos executar uma simulação de Monte Carlo que tenta prever a pior perda provável para uma carteira dada um intervalo de confiança em um horizonte de tempo especificado - sempre precisamos especificar dois Condições para o VaR: confiança e horizonte. (Para a leitura relacionada, veja os usos e os limites da volatilidade e introdução ao valor em risco (VAR) - parte 1 e parte 2.) Neste artigo, nós reveremos um MCS básico aplicado a um preço conservado em estoque. Precisamos de um modelo para especificar o comportamento do preço das ações e use um dos modelos mais comuns em finanças: o movimento geométrico Browniano (GBM). Portanto, enquanto a simulação de Monte Carlo pode se referir a um universo de diferentes abordagens de simulação, começaremos aqui com os mais básicos. Onde começar Uma simulação de Monte Carlo é uma tentativa de prever o futuro muitas vezes. No final da simulação, milhares ou milhões de ensaios aleatórios produzem uma distribuição de resultados que podem ser analisados. As etapas básicas são: 1. Especificar um modelo (por exemplo, movimento browniano geométrico) 2. Gerar ensaios aleatórios 3. Processar a saída 1. Especificar um modelo (por exemplo, GBM) Neste artigo, vamos usar o movimento geométrico browniano (GBM) Que é tecnicamente um processo de Markov. Isso significa que o preço das ações segue uma caminhada aleatória e é consistente com (pelo menos) a forma fraca da hipótese de mercado eficiente (EMH): a informação de preços passada já está incorporada eo movimento de preço seguinte é condicionalmente independente de movimentos de preços passados . A fórmula para GBM é encontrada abaixo, onde S é o preço da ação, m (o mu grego) é o retorno esperado. S (sigma grego) é o desvio padrão dos retornos, t é o tempo, e e (Epsilon grega) é a variável aleatória. Se reorganizarmos a fórmula para resolver apenas a mudança no preço das ações, vemos que a GMB diz que a variação no preço das ações é o preço das ações S multiplicado pelos dois termos encontrados dentro dos parênteses abaixo: O primeiro termo é uma deriva e o segundo Termo é um choque. Para cada período de tempo, nosso modelo assume que o preço irá diminuir pelo retorno esperado. Mas a deriva será chocada (adicionada ou subtraída) por um choque aleatório. O choque aleatório será o desvio padrão s multiplicado por um número aleatório e. Esta é simplesmente uma maneira de escalar o desvio padrão. Essa é a essência do GBM, como ilustrado na Figura 1. O preço das ações segue uma série de etapas, em que cada passo é um drift plusminus um choque aleatório (em si, uma função do desvio padrão do estoque): uma relação desenvolvida por Jack Treynor que Mede os retornos ganhos em excesso do que poderia ter sido obtido sem risco. A recompra de ações em circulação (recompra) por uma empresa para reduzir o número de ações no mercado. Empresas. Um reembolso de imposto é um reembolso sobre os impostos pagos a um indivíduo ou agregado familiar quando a responsabilidade fiscal real é inferior ao montante. O valor monetário de todos os produtos acabados e serviços produzidos dentro de um país fronteiras em um período de tempo específico. A taxa em que o nível geral de preços de bens e serviços está aumentando e, conseqüentemente, o poder de compra de. Merchandising é qualquer ato de promover bens ou serviços para venda a varejo, incluindo estratégias de marketing, design de exibição e Movimento Belvado e o mercado FOREX Por Armando Rodriguez Não seria um primeiro que uma formulação desenvolvida para fenômenos em um campo seja usada com sucesso em outro, Ele ainda tem um nome, e é chamado de analogia. Existem muitos exemplos de analogias: a formulação para resolver estruturas mecânicas estáticas é a mesma que a usada para resolver redes elétricas, as notícias difundidas como tinta em água parada e tantos outros. Aqui estamos estabelecendo a analogia das mudanças no preço do mercado FOREX para o movimento browniano. Também as analogias são feitas não apenas para o gozo da simetria da natureza, mas geralmente após algum propósito prático. Neste caso, queremos saber quando um algoritmo de comércio não é susceptível de lucro e, portanto, a negociação deve ser suspensa. O movimento browniano do movimento browniano (nomeado em homenagem ao botânico Robert Brown) referiu-se originalmente ao movimento aleatório observado sob microscópio de pólen imerso em água. Isso foi intrigante porque partículas de pólen suspensas em águas perfeitamente silenciosas não tinham razão aparente para mover tudo. Einstein apontou que esse movimento foi causado pelo bombardeio aleatório de moléculas de água (excitadas por calor) no pólen. Era apenas o resultado da natureza molecular da matéria. A teoria moderna o chama de processo estocástico e provou-se que pode ser reduzido ao movimento um walker aleatório. Um caminhante aleatório unidimensional é aquele que é tão provável dar um passo à frente como para trás, digamos, eixo X, em qualquer momento. Um caminhante aleatório bidimencional faz o mesmo em X ou Y (veja a ilustração). Os preços das ações mudam ligeiramente em cada transação, uma compra aumentará seu valor, uma venda diminuirá. Sujeito a milhares de operações de compra e venda, os preços das ações devem mostrar um movimento browniano unidimensional. Este foi o assunto da tese de doutorado de Louis Bachelier em 1900, a teoria da especulação. Apresentou uma análise estocástica dos mercados de ações e opções. As taxas de urrenia devem se comportar muito como uma partícula de pólen na água também. Espectro browniano Uma característica interessante do movimento browniano é seu espectro. Qualquer função periódica no tempo pode ser considerada como a soma de uma série infinita de funções de sinecosina de freqüências múltiplas para o inverso do período. Isso é chamado de série de Fourier. O conceito pode ser ampliado para funções não periódicas, permitindo que o período vá para o infinito, e essa seria a integral de Fourier. Em vez de uma seqüência de amplitudes para cada freqüência múltipla você lida com uma função da freqüência, esta função é chamada de espectro. A representação do sinal no espaço de frequência é o idioma comum na transmissão de informações, modulação e ruído. Os equalizadores gráficos, incluídos mesmo no equipamento de áudio doméstico ou no programa de áudio para PC, trouxeram o conceito da comunidade científica para o lar. Presente em qualquer sinal útil é o ruído. Estes são sinais indesejados, de natureza aleatória, de diferentes origens físicas. O espectro de ruído relaciona-se com a sua origem: o ruído de JnhnsonNyquist (ruído térmico, ruído de Johnson ou ruído de Nyquist) é o ruído eletrônico gerado pela agitação térmica dos portadores de carga (geralmente os elétrons) dentro de um condutor elétrico em equilíbrio, o que Ocorre independentemente de qualquer tensão aplicada. O ruído térmico é aproximadamente branco. O que significa que a densidade espectral de potência é igual ao longo do espectro de freqüência. O ruído de cintilação é um tipo de ruído eletrônico com um espectro de 1f ou rosa. Por isso, muitas vezes é referido como 1 ruído ou ruído rosa. Embora esses termos tenham definições mais amplas. Ocorre em quase todos os dispositivos eletrônicos. E resulta de uma variedade de efeitos, como impurezas em um canal condutor, geração e ruído de recombinação em um transistor devido à corrente base e assim por diante. Finalmente, o ruído browniano ou o ruído vermelho são o tipo de ruído de sinal produzido pelo movimento browniano. Sua densidade espectral é proporcional a 1f 2. Significando que tem mais energia em freqüências mais baixas, ainda mais do que o ruído rosa. A importância desta discussão é que, quando você calcula o espectro do sinal de taxa FOREX, ele tem uma dependência 1f 2, o que significa que também é de natureza browniana. Comportamento no tempo O comportamento do mercado FOREX na ausência de eventos também se comporta perfeitamente Brownian. Isso significa que as taxas FOREX se comportam como caminhantes aleatórios unidimensionais. A densidade de probabilidade de encontrar um caminhante aleatório na posição x após um tempo t segue a lei Gaussiana. Onde s é o desvio padrão, aquele para um walker aleatório é uma função da raiz quadrada de t e isto é o que as taxas de FOREX seguem a perfeição experimental como mostrado abaixo para cotações EURUSD na figura 1. Uma expressão analítica para a figura acima com Taxas em pips e t em minutos a partir de um tempo inicial t 0: Na média, há 45 cotações EURUSD em um minuto, então a expressão acima pode ser colocada em termos da citação N th após um tempo inicial. Drift e movimentos aleatórios Pode-se dizer que o movimento de partículas de pólen tem dois componentes, um aleatório na natureza descrito acima, mas se o líquido tem um fluxo em alguma direção, então um movimento de deriva é sobreposto ao Browniano. O mercado FOREX apresenta ambos os tipos de movimento, um componente aleatório de freqüência mais alta e movimentos de deriva mais lentos causados ​​por notícias que afetam as taxas. Movimento aleatório é ruim para o negócio de especulação não há maneira de um lucro médio em um mercado perfeitamente aleatório. Apenas movimento de deriva pode render lucros. A aleatoriedade do mercado não é constante no tempo e nem o movimento da deriva. Durante eventos de notícias, movimentos de deriva são grandes e é durante os eventos que os lucros podem ser feitos, mas há eventos mais limpos em que os algoritmos automáticos funcionam melhor e existem sujos, com muita aleatoriedade, que pode conduzir o algoritmo mais inteligente em Perdendo Em um sistema físico, a intensidade do movimento browniano de uma partícula pode ser tomada como o quadrado médio da sua velocidade aleatória e esta é encontrada para ser proporcional à temperatura e inversamente à massa das partículas. LtVrm 2 gt 3KTm A velocidade aleatória é a diferença da velocidade total menos a velocidade média ou de deriva. O verdadeiro sentido para uma velocidade de deriva seria a velocidade média de um grande número de partículas em determinado momento que indicaria que todo o corpo de partículas líquidas e suspensas está se movendo como um todo. Mas, como a velocidade aleatória deve ser média no tempo até zero, a média da velocidade de uma única partícula no tempo também é igual à velocidade da deriva. Na analogia do mercado FOREX, a taxa de par de moedas é a posição dimensional de uma determinada partícula e assim, a velocidade a qualquer momento t é o movimento da citação desde a última citação no tempo t 0 dividido pelo intervalo de tempo. A velocidade média seria a média móvel exponencial das cotações. A temperatura do par de moedas Tcp seria então: Tcp (m3K) ltVrdm 2 gt A massa de um par de moedas é uma magnitude a ser definida, então a constante de Boltzman não tem significado aqui. Ainda assim, a intensidade média de longo prazo do movimento da taxa browniana é observada dependendo do par de moedas, então eles parecem mostrar massas diferentes. Encontrar a massa para cada par de moedas permitiria ter uma referência comum para a temperatura. Se tomarmos a massa de EUR como 1, então: As massas acima rendem uma temperatura média similar a 300 K que é igual à temperatura ambiente na escala de Kelvin que corresponde a 27 graus Celsius. or 80.6 Fahrenheit. Mas além de fanciness não dá qualquer visão mais profunda sobre o problema. Fazendo (m3K) 1, torna-se uma temperatura que é igual à variação das velocidades. Uma vez que a raiz quadrada da variância é o desvio padrão, essa definição de temperatura dá uma idéia de quão intenso é o movimento aleatório em pips. second. Detecção de eventos e temperatura de moeda Um evento de notícias que afeta o valor do dólar dos EUA pode ser detectado quando suas taxas para o resto das principais moedas mudam de forma consistente. Em outras palavras, quando os movimentos de taxa se correlacionam. (Veja Apêndice A sobre o cálculo do Gatilho de Eventos) Uma expressão numérica dessa correlação é a média da diferença em relação à EMA (Exponential Moving Average) em relação a todas as principais moedas. O problema com esta abordagem é que as moedas significativas a considerar não são que muitos, na verdade, apenas 6 pares podem ser usados. Uma média sobre uma amostra tão pequena não é imune contra o movimento aleatório e propensa a representar falsos positivos. A detecção poderia ser melhorada se a contribuição para a média for inversamente ponderada pela temperatura dos pares. Mais precisamente: ponderado pela probabilidade de a velocidade da velocidade observada não ser devida à natureza browniana do movimento. Sabendo que a distribuição de velocidade em movimentos brownianos é gaussiana, na ausência de um evento, a probabilidade de observar uma velocidade abaixo de um valor V pode ser calculada pela área sob a curva de densidade de probabilidade gaussiana: Em palavras, a curva está nos dizendo: Considere o par EURUSD que normalmente mostra um ltVrdm 2 gt de 2,94 pipssegundo, as velocidades sob este valor são observadas 68,2 do tempo, para além de apenas 31,8. Então, é justo dizer que, se uma velocidade observada estiver acima, digamos 6 é muito improvável (4.4) que ela vem da aleatoriedade. A expressão matemática da probabilidade de uma velocidade V, não sendo aleatória é: P erf ((V 2 ltVrdm 2 gt)) Onde erf (x) é conhecida como função de erro. A média de correlação ponderada será agora: APÊNDICE A O Evento TriggerTA-Charting no Movimento Browniano Isso não é possível. Por construção, os dados são independentes e não autocorrelacionados (o ponto de dados x não está correlacionado de qualquer maneira com dados anteriores). Você poderia argumentar que o meu gerador de números aleatórios de softwares não é aleatório. Mas não só você teria que provar que o meu computador não é aleatório, mas também provar que é suscetível à criação de padrões lineares. Há outra maneira de provar isso. Experimentos que podem tentar antecipar os próximos números aleatórios na série. Se você pode gerar castiçal, então eu vou te dizer o que procurar e fazer essa experiência sozinho. Mesmo se você esperar por uma retirada, você ainda não sabe se itll continuar para baixo ou começar a subir. Comprar um pullback é tão bem sucedido como comprar os altos neste modelo. É uma falácia de gamblers. Só porque o vermelho atinge muito, não significa preto ou vermelho é mais provável no futuro. É lá que a Análise Técnica, e separadamente, Análise de Gráficos, estão fazendo seu trabalho. Você ou eu podemos ter razão em comprar a tendência de alta, mas a TACA nos impedirá de ter um movimento de 300 pips contra nós antes de continuar. Mas estou curioso: uma vez que você não é um seguidor de tendências, você tem uma razão para este tópico para além de um estudo acadêmico Se você está tentando descobrir por que sucesso tendência-seguidores são bem sucedidos, você pode apenas pedir. Caso contrário, você está explicando a uma bumble bee porque ele não pode voar. Os futuros do dia do comércio do dia usando o SR como eu descrevi, e estou feliz com essa abordagem, mas isso não significa que eu não posso ser cético sobre isso. Só porque percebemos algo como ordenado, não significa que não pode ser aleatório. Eu admiro você se você está com sucesso daytrading (Im adivinhação) ES. Eu tentei muito por muito tempo com ES, SPYQQQsingle stocks e Forex, mas não posso fazer isso acontecer. Mas o que funciona para mim é acompanhar as tendências no gráfico diário Forex. O acompanhamento da tendência e as reversões do fornecimento de moeda funcionam por causa de motivos concretos e percebidos. O ida e volta entre A e B pode ser um pouco aleatório, mas existem razões legítimas e não aleatórias para a direção geral. Um grande exemplo é a tendência de alta de 5 anos em EURUSD - que não ocorreu aleatoriamente, foi por causa de uma combinação de dinheiro Fundamental e dinheiro especulativo, com base no valor real e percebido. Em ordem, uso Análise de Gráfico, Análise Fundamental e Análise de Indicadores. Eu uso duas médias móveis (20 e 50 simples), mais as bandas de Bollinger, e enquanto eu colocar a menor ênfase sobre esses indicadores, eu não acho que eu poderia trocar, bem sem eles. Eles me ajudam a determinar a força da tendência e quando entrar e sair. Quanto ao tempo a entrada, novamente, por que eu iria comprar aleatoriamente e arriscar o preço primeiro mover substancialmente contra mim, quando eu posso esperar por um pullback e continuação da tendência No mínimo, eu poderia estar errado sobre a tendência continua e Id sabe Eu estava errado dentro de 100 pips de 300. O viés Fundamental ea tendência existente me dar confiança de que vai continuar, e eu posso apenas esperar por dinheiro para começar a fluir para a tendência novamente.