Brownian Motion Forex Trading

MetaTrader Expert Advisor Dekalog Blog adalah situs yang menarik dimana penulis, Dekalog, mencoba mengembangkan cara baru dan unik untuk menerapkan analisis kuantitatif terhadap perdagangan. Dalam sebuah posting baru-baru ini, ia membahas penggunaan konsep Brownian Motion dengan cara yang akan menciptakan band di sekitar harga penutupan chart8217s. Band-band tersebut akan mewakili periode non-tren, dan trader dapat mengidentifikasi kapan harganya di luar band sebagai periode tren. Metode Dekalog8217 menggunakan Motion Brown menciptakan pita atas dan bawah yang menentukan kondisi tren. Akar sebagian besar setiap trend mengikuti sistem trading adalah cara untuk mendefinisikan suatu trend yang ada dan menentukan arahnya. Dengan menggunakan ide Gerak Brown Dekalog8217 sebagai akar dari sebuah sistem mungkin merupakan cara unik untuk mengidentifikasi tren dan mendapatkan keuntungan dari pasar melalui tren tersebut. Inilah bagaimana Dekalog menjelaskan konsepnya: Premis dasar, yang diambil dari gerak Brown, adalah bahwa log alami perubahan harga rata-rata pada tingkat yang sebanding dengan akar kuadrat waktu. Ambillah, misalnya, periode 5 yang mengarah ke bar 8220 saat ini.8221 Jika kita mengambil rata-rata pergerakan sederhana 5 periode dari perbedaan mutlak log harga selama periode ini, kita mendapatkan nilai untuk pergerakan harga rata-rata 1 bar Selama periode ini Nilai ini kemudian dikalikan dengan akar kuadrat dari 5 dan ditambahkan ke dan dikurangkan dari harga 5 hari yang lalu untuk mendapatkan batas atas dan bawah untuk bar saat ini. Dia kemudian menerapkan batas atas dan bawah ini ke grafik: Jika bar saat ini berada di antara batas, kami mengatakan bahwa pergerakan harga selama 5 periode terakhir konsisten dengan gerakan Brown dan menyatakan tidak adanya tren, yaitu pasar sideways. Jika bar saat ini berada di luar batas, kami menyatakan bahwa pergerakan harga selama 5 bar terakhir tidak sesuai dengan gerakan Brown dan bahwa sebuah tren berlaku, baik naik turun tergantung pada batas bar yang ada. Dekalog juga percaya bahwa konsep ini dapat memiliki nilai di luar sekedar menjadi indikator: Sangat mudah untuk membayangkan banyak penggunaan untuk hal ini dalam hal pembuatan indikator, namun saya bermaksud menggunakan batasan untuk menetapkan skor kepekaan harga secara acak selama berbagai periode gabungan untuk menetapkan harga Pergerakan ke tempat sampah untuk pembuatan Monte Carlo berikutnya dari seri harga sintetis. Simulasi Monte Carlo Dengan GBM Salah satu cara yang paling umum untuk memperkirakan risiko adalah penggunaan simulasi Monte Carlo (MCS). Misalnya, untuk menghitung nilai risiko (VaR) dari portofolio, kita dapat menjalankan simulasi Monte Carlo yang mencoba memprediksi kemungkinan kerugian terburuk untuk portofolio dengan interval kepercayaan selama horison waktu tertentu - kita selalu perlu menentukan dua Kondisi untuk VaR: percaya diri dan cakrawala. (Untuk bacaan terkait, lihat Kegunaan dan Batas Volatilitas dan Pengantar Nilai At Risk (VAR) - Bagian 1 dan Bagian 2.) Pada artikel ini, kami akan meninjau MCS dasar yang diterapkan pada harga saham. Kita membutuhkan sebuah model untuk menentukan perilaku harga saham, dan juga menggunakan salah satu model paling umum di bidang keuangan: gerak Brown geometris (GBM). Oleh karena itu, sementara simulasi Monte Carlo bisa merujuk pada alam semesta dari berbagai pendekatan simulasi, kita akan memulai dengan yang paling dasar. Dimana Memulai Simulasi Monte Carlo adalah usaha untuk memprediksi masa depan berkali-kali. Pada akhir simulasi, ribuan atau jutaan percobaan acak menghasilkan distribusi hasil yang dapat dianalisis. Langkah-langkah dasarnya adalah: 1. Tentukan model (misal gerak geometris Brown) 2. Buat percobaan acak 3. Proseskan keluaran 1. Tentukan Model (misal GBM) Pada artikel ini, kita akan menggunakan gerak Brown geometris (geometri Brownom) (GBM) Yang secara teknis merupakan proses Markov. Ini berarti bahwa harga saham mengikuti jalan acak dan konsisten dengan (paling tidak) bentuk lemah dari hipotesis pasar yang efisien (EMH): informasi harga terakhir sudah digabungkan dan pergerakan harga berikutnya secara kondisional terlepas dari pergerakan harga masa lalu. . (Untuk informasi lebih lanjut tentang EMH, baca Bekerja Melalui Hipotesis Pasar yang Efisien dan Apa Efisiensi Pasar) Rumus untuk GBM ditemukan di bawah, di mana S adalah harga saham, m (the Greek mu) adalah hasil yang diharapkan. S (sigma Yunani) adalah standar deviasi pengembalian, t adalah waktu, dan e (epsilon Yunani) adalah variabel acak. Jika kita mengatur ulang formula untuk memecahkan hanya untuk perubahan harga saham, kita melihat bahwa GMB mengatakan bahwa perubahan harga saham adalah harga saham S dikalikan dengan dua istilah yang ditemukan di dalam kurung di bawah ini: Istilah pertama adalah arus dan titik kedua. Istilah adalah kejutan. Untuk setiap periode waktu, model kami mengasumsikan harga akan melayang dengan perkiraan return. Tapi drift akan terguncang (ditambah atau dikurangi) oleh kejutan acak. Guncangan acak akan menjadi standar deviasi s dikalikan dengan bilangan acak e. Ini hanyalah cara untuk menskalakan standar deviasi. Itulah inti GBM, seperti yang diilustrasikan pada Gambar 1. Harga saham mengikuti serangkaian langkah, di mana setiap langkah adalah drift plusminus kejutan acak (sendiri merupakan fungsi dari standar deviasi saham): Rasio yang dikembangkan oleh Jack Treynor bahwa Langkah-langkah yang diperoleh lebih tinggi dari yang bisa diperoleh tanpa risiko. Pembelian kembali saham beredar (repurchase) oleh perusahaan untuk mengurangi jumlah saham yang beredar di pasaran. Perusahaan. Pengembalian pajak adalah pengembalian pajak yang dibayarkan kepada seseorang atau rumah tangga bila kewajiban pajak sebenarnya kurang dari jumlah tersebut. Nilai moneter semua barang jadi dan jasa diproduksi dalam batas negara dalam jangka waktu tertentu. Tingkat di mana tingkat umum harga barang dan jasa meningkat dan, akibatnya, daya beli sebesar. Merchandising adalah tindakan untuk mempromosikan barang atau jasa untuk penjualan eceran, termasuk strategi pemasaran, desain tampilan dan. Motion Mahir dan Pasar FOREX Oleh Armando Rodriguez Ini tidak akan menjadi yang pertama bahwa formulasi yang dikembangkan untuk fenomena di lapangan berhasil digunakan di tempat lain, Bahkan memiliki nama, dan itu disebut analogi. Ada banyak contoh analogi formulasi untuk menyelesaikan struktur mekanis statis sama dengan yang digunakan untuk memecahkan jaringan listrik sehingga berita menyebar seperti tinta dalam air hujan, dan banyak lainnya. Di sini kita menetapkan analogi perubahan harga pasar FOREX terhadap gerakan Brown. Juga analogi dilakukan bukan hanya untuk kesenangan simetri alam tapi biasanya setelah beberapa tujuan praktis. Dalam hal ini kita ingin tahu kapan sebuah algoritma perdagangan tidak mungkin untung dan jadi trading harus ditunda. Gerakan Brownian Brownian Brown (dinamai untuk menghormati ahli botani Robert Brown) awalnya mengacu pada gerakan acak yang diamati di bawah mikroskop serbuk sari yang direndam dalam air. Ini membingungkan karena partikel serbuk sari yang tersuspensi dalam air yang sangat bersih tidak memiliki alasan yang jelas untuk memindahkan semua. Einstein menunjukkan bahwa gerakan ini disebabkan oleh pemboman acak molekul air panas yang memanas pada serbuk sari. Itu hanya hasil dari sifat molekuler materi. Teori modern menyebutnya sebagai proses stokastik dan telah terbukti dapat dikurangi menjadi gerak walker acak. Walker acak satu dimensi adalah salah satu yang cenderung maju selangkah mundur, katakan sumbu X, pada waktu tertentu. Pelacak acak bidimensi melakukan hal yang sama pada X atau Y (lihat ilustrasi). Harga saham sedikit berubah pada setiap transaksi, harga beli akan meningkatkan nilai jualnya akan menurunkannya. Tunduk pada ribuan transaksi jual beli harga saham harus menunjukkan gerakan Brown satu dimensi. Ini adalah topik tesis PhD Louis Bachelier pada tahun 1900, quotThe teori spekulasi. quot. Ini menyajikan analisis stokastik pasar saham dan opsi. Tingkat urrency C harus berperilaku sangat banyak seperti partikel serbuk sari dalam air juga. Brownian Spectrum Sebuah properti menarik dari gerak Brown adalah spektrumnya. Setiap fungsi periodik dalam waktu dapat dianggap sebagai jumlah rangkaian fungsi sinekosin frekuensi tak terbatas yang banyak ke kebalikan dari periode tersebut. Ini disebut seri Fourier. Konsep ini dapat diperluas lebih jauh ke fungsi non periodik, yang memungkinkan periode berjalan tak terbatas, dan ini akan menjadi integral Fourier. Alih-alih urutan amplitudo untuk setiap beberapa frekuensi Anda berurusan dengan fungsi frekuensi, fungsi ini disebut spektrum. Representasi sinyal di ruang frekuensi adalah bahasa umum dalam transmisi informasi, modulasi dan noise. Equalizer grafis, termasuk bahkan di peralatan audio rumah atau program audio PC, telah membawa konsep dari komunitas sains ke rumah tangga Hadir dalam sinyal yang berguna adalah kebisingan. Ini adalah sinyal yang tidak diinginkan, acak di alam, dari asal fisik yang berbeda. Spektrum kebisingan berkaitan dengan asal-usulnya: Suara ohnsonNyquist (kebisingan panas, kebisingan Johnson, atau kebisingan Nyquist) adalah suara elektronik yang dihasilkan oleh agitasi termal pembawa muatan (biasanya elektron) di dalam konduktor listrik pada kesetimbangan, yang mana Terjadi terlepas dari tegangan yang diberikan. Kebisingan termal kira-kira putih. Artinya kerapatan spektral daya sama di seluruh spektrum frekuensi. Flicker noise adalah jenis suara elektronik dengan spektrum 1f atau pink. Oleh karena itu sering disebut sebagai noise atau noise pink. Meskipun istilah ini memiliki definisi yang lebih luas. Itu terjadi di hampir semua perangkat elektronik. Dan hasil dari berbagai efek, seperti kotoran dalam saluran konduktif, generasi dan rekombinasi kebisingan di transistor karena arus basis, dan seterusnya. Akhirnya suara Brown atau noise merah adalah jenis noise signal yang dihasilkan oleh gerak Brown. Kepadatan spektralnya sebanding dengan 1f 2. artinya memiliki lebih banyak energi pada frekuensi rendah, bahkan lebih daripada noise pink. Pentingnya diskusi ini adalah bahwa ketika Anda menghitung spektrum sinyal tingkat FOREX, hal itu terjadi untuk memiliki ketergantungan 1f 2, yang berarti juga sifat Brownian. Perilaku dalam Waktu Perilaku pasar FOREX karena tidak adanya kejadian juga berperilaku sempurna dengan Brown. Ini mengatakan bahwa tingkat FOREX berperilaku seperti pejalan kaki acak unidimentional. Kepadatan probabilitas untuk menemukan walker acak pada posisi x setelah waktu t mengikuti hukum Gaussian. Dimana s adalah standar deviasi, bahwa untuk walker acak adalah fungsi dari akar kuadrat dari t dan inilah tingkat FOREX mengikuti kesempurnaan eksperimental seperti yang ditunjukkan di bawah ini untuk kutipan EURUSD pada gambar 1. Ekspresi analitis untuk gambar di atas dengan Tingkat di pips dan t dalam beberapa menit dari waktu awal t 0: Rata-rata, ada 45 kutipan EURUSD dalam satu menit, jadi ungkapan di atas dapat dimasukkan dalam istilah kutipan N setelah waktu awal. Drift dan Gerak Acak Gerak partikel serbuk sari dapat dikatakan memiliki dua komponen, satu sifat acak yang dijelaskan di atas, namun jika cairannya memiliki aliran ke beberapa arah, maka gerakan drift dilapiskan ke Brown. Pasar FOREX menyajikan kedua jenis gerakan, komponen acak frekuensi yang lebih tinggi dan gerakan drift yang lebih lambat yang disebabkan oleh berita yang mempengaruhi tingkat suku bunga. Gerak acak itu buruk bagi bisnis spekulasi, tidak ada cara untuk membukukan keuntungan pada pasar acak yang sempurna. Hanya gerakan drift yang bisa menghasilkan keuntungan. Keacakan pasar tidak konstan dalam waktu dan tidak ada gerakan melayang. Selama acara berita, gerakan drift besar dan selama acara menghasilkan keuntungan, Tapi ada kejadian yang lebih bersih dimana algoritme otomatis bekerja paling baik dan ada yang kotor, dengan banyak keacakan, yang bisa mendorong algoritma paling cerdas ke dalam kekalahan. Suhu Pasangan Mata Uang Pasar Forex FOREX Dalam sistem fisik, intensitas pergerakan partikel Brown dapat diambil sebagai kuadrat rata-rata kecepatan acaknya dan ini sebanding dengan suhu dan berbanding terbalik dengan massa partikel. Kecepatan acak adalah perbedaan kecepatan total dikurangi dengan kecepatan rata-rata atau kecepatan drift. Perasaan sebenarnya terhadap kecepatan drift adalah kecepatan rata-rata sejumlah besar partikel pada waktu tertentu yang mengindikasikan bahwa seluruh tubuh partikel cair dan tersuspensi bergerak secara keseluruhan. Tapi, karena kecepatan acak harus rata-rata dalam waktu nol, rata-rata kecepatan partikel tunggal dalam waktu juga sama dengan kecepatan drift. Dalam analogi pasar FOREX, tingkat pasangan mata uang adalah partikel satu dimensi dan karenanya, kecepatan setiap saat adalah pergerakan kutipan sejak kutipan terakhir pada waktu t 0 dibagi dengan interval waktu. Kecepatan rata-rata akan menjadi rata-rata bergerak eksponensial dari harga penawaran. Suhu pasangan mata uang Tcp kemudian akan menjadi: Tcp (m3K) ltVrdm 2 gt Massa pasangan mata uang adalah besaran yang harus ditentukan, sehingga konstanta Boltzman tidak ada artinya di sini. Namun, intensitas rata-rata jangka panjang gerakan tingkat Brown diamati bergantung pada pasangan mata uang, sehingga tampaknya menunjukkan massa yang berbeda. Menemukan massa untuk setiap pasangan mata uang akan memungkinkan referensi umum untuk suhu. Jika kita mengambil massa EUR sebagai 1, maka: Massa di atas menghasilkan suhu rata-rata yang hampir sama dengan 300 K yang sama dengan suhu kamar dalam skala Kelvin yang sesuai dengan 27 derajat Celcius. Atau 80,6 Fahrenheit. Tapi selain fanciness itu tidak memberikan wawasan yang lebih dalam tentang masalah ini. Pembuatan (m3K) 1, membuat suhu yang sama dengan varians dari kecepatan. Karena akar kuadrat varians adalah standar deviasi, definisi suhu semacam itu memberi gambaran tentang seberapa hebat gerakan acak ada di pips. Deteksi Peristiwa dan Suhu Mata Uang Sebuah peristiwa berita yang mempengaruhi nilai dolar AS dapat dideteksi saat suku bunga ke seluruh mata uang utama berubah secara konsisten. Dengan kata lain, ketika pergerakan tingkat terjadi berkorelasi. (Lihat Lampiran A pada perhitungan Pemicu Peristiwa) Ekspresi numerik dari korelasi ini adalah rata-rata perbedaan pada EMA (Exponential Moving Average) terhadap semua mata uang utama. Masalah dengan pendekatan ini adalah bahwa mata uang yang signifikan untuk dipertimbangkan tidak sebanyak itu, sebenarnya hanya 6 pasang yang bisa digunakan. Rata-rata sampel kecil seperti itu tidak kebal terhadap gerakan acak dan cenderung membuat kesalahan positif. Deteksi bisa diperbaiki jika kontribusi rata-rata dibalikkan secara terbalik oleh suhu pasangan. Lebih tepatnya: direnungkan oleh probabilitas kecepatan laju yang diamati bukan karena sifat gerak Brown. Mengetahui bahwa distribusi kecepatan dalam gerakan Brown adalah Gaussian, jika tidak ada kejadian, probabilitas untuk mengamati kecepatan di bawah nilai V dapat dihitung oleh area di bawah kurva kepadatan probabilitas Gaussian: Dengan kata lain, kurva tersebut memberi tahu kita tentang hal ini: Pertimbangkan pasangan EURUSD yang biasanya menunjukkan ltVrdm 2 gt 2,4 pipssecond, kecepatan di bawah nilai ini diamati 68,2 dari waktu, di luar Only 31.8. Jadi, adil untuk mengatakan bahwa jika kecepatan yang diamati di atas, katakanlah 6 hal itu sangat tidak mungkin (4.4) bahwa itu berasal dari keacakan. Ekspresi matematis dari probabilitas kecepatan V, tidak acak adalah: P erf ((V 2 ltVrdm 2 gt)) Dimana erf (x) dikenal sebagai fungsi error. Rata-rata korelasi yang direnungkan sekarang adalah: LAMPIRAN A Peristiwa TriggerTA-Charting on Brownian Motion Ini tidak mungkin dilakukan. Dengan konstruksi, data bersifat independen dan tidak autokorelasi (titik data x tidak berkorelasi dengan data sebelumnya). Anda bisa membantah bahwa generator nomor acak saya tidak acak. Tapi tidak hanya Anda harus membuktikan komputer saya bukan acak, tapi juga membuktikan bahwa ia rentan menciptakan pola linier. Ada cara lain untuk membuktikannya. Percobaan yang bisa mencoba untuk mengantisipasi nomor acak berikutnya dalam seri. Jika Anda bisa menghasilkan kandil maka saya akan memberi tahu Anda apa yang harus dicari dan membuat percobaan ini sendiri. Bahkan jika Anda menunggu mundurnya, Anda tetap tidak tahu apakah akan berlanjut ke bawah atau mulai naik. Membeli pullback sama suksesnya dengan membeli harga tertinggi dalam model ini. Keliru seperti penjudi. Hanya karena merah memukul banyak, tidak berarti hitam atau merah lebih mungkin di masa depan. Di mana Analisis Teknis, dan secara terpisah, Chart Analysis, sedang melakukan pekerjaan mereka. Anda atau saya mungkin benar membeli tren naik, tapi TACA akan mencegah kita melakukan pergerakan 300 pip melawan kita sebelum berlanjut. Tapi saya penasaran: karena Anda bukan pengikut tren, apakah Anda punya alasan untuk mendapatkan thread ini di luar studi akademis Jika Anda mencoba untuk mencari tahu mengapa pengikut tren sukses berhasil, Anda bisa bertanya. Jika tidak, Anda menjelaskan kepada lebah mengapa dia tidak bisa terbang. Saya hari perdagangan indeks berjangka menggunakan SR seperti yang telah dijelaskan, dan saya senang dengan pendekatan itu, tapi itu tidak berarti saya tidak dapat skeptis tentang hal itu. Hanya karena kita menganggap sesuatu sebagai tertib, tidak berarti itu tidak bisa acak. Saya mengagumi Anda jika Anda berhasil daytrading (Im guessing) ES. Saya telah berusaha sangat keras untuk waktu yang lama dengan saham ES, SPYQQ4le dan Forex, tapi tidak bisa mewujudkannya. Tapi apa yang berhasil bagi saya adalah mengikuti tren pada grafik harian Forex. Trend following and supplyDemand reversals bekerja karena alasan yang konkret dan dirasakan. Bolak-balik antara A dan B mungkin agak acak, tapi ada alasan yang sah dan tidak acak untuk keseluruhan arah. Contoh yang bagus adalah uptrend 5 tahun dalam EURUSD - yang tidak terjadi secara acak, itu karena kombinasi uang Fundamental dan uang spekulatif, berdasarkan nilai nyata dan yang dirasakan. Untuk itu, saya menggunakan Analisis Bagan, Analisis Fundamental dan Analisis Indikator. Saya menggunakan dua rata-rata bergerak (20 dan 50 Sederhana) ditambah Bollinger Bands, dan sementara saya paling tidak menekankan indikator ini, saya rasa saya tidak bisa melakukan perdagangan sebaik tanpa mereka. Mereka membantu saya untuk menentukan kekuatan trend dan kapan harus masuk dan keluar. Sedangkan untuk timing entry, sekali lagi, mengapa saya membeli secara acak dan mengambil risiko harga yang pertama bergerak secara substansial terhadap saya, ketika saya bisa menunggu pullback dan trend kelanjutan. Paling tidak, saya bisa salah tentang tren yang terus berlanjut dan Id lebih tahu Saya salah dalam 100 pips dari 300. Bias Fundamental dan tren yang ada memberi saya keyakinan bahwa hal itu akan berlanjut, dan saya bisa menunggu uang untuk mulai mengalir ke tren lagi.