Неэффективные рынки. Теория Доу.~/topic/353/neehffektivnye-rynki_-teoriya-dou_/Copyright @ StockSharp Platform LLC 2010 - 20242024-03-19T11:53:50Zhttps://stocksharp.ru/images/logo.pnghttps://stocksharp.ru/posts/m/139/Если немного «перепеть» классика, то тренд характеризуется тем, что каждый лоу выше/ниже предыдущего...2012-04-01T13:29:44Z2016-07-28T17:57:21Zvlad1024https://stocksharp.ru/users/768/info@stocksharp.ruЕсли немного «перепеть» классика, то тренд характеризуется тем, что каждый лоу выше/ниже предыдущего при аптренде/доунтренде. Попытаемся проверить, насколько эти представления актуальны.<br />Для этого возьмем дневки Ри за 2010-2011 год и посчитаем разницу между лоу текущего дня и предыдущего, то есть LowDelta = Low[Day] — Low[Day — 1]. Нас будет интересовать, насколько значения этого ряда автоскоррелированы; то есть при аптренде, если верить теории Доу, положительные значения LowDelta должны следовать за положительными, а отрицательные — за отрицательными. Соответственно, получим числовой ряд этих LowDelta, который выглядящий следующим образом:<br /><div align="center"><a href='https://stocksharp.ru/file/101825/img1_png/' class='lightview' data-lightview-options="skin: 'mac'" data-lightview-group='mixed'><img src="https://stocksharp.ru/file/101825/img1_png/?size=500x500" alt=""/></a></div><br /><br />На первый взгляд, это — просто шум, но мы немного углубимся в его анализ. Чтобы как-то выразить соотношения по теории Доу, о которых сказано выше, математически, введем второй фактор — значение LowDelta за предыдущий день. Обозначим его LagLowDelta = Lag(LowDelta, 1) = Low[Day — 1] — Low[Day — 2]. Теперь нарисуем пары значений (LowDelta по X, LagLowDelta по Y): <br /><div align="center"><a href='https://stocksharp.ru/file/101826/img2_png/' class='lightview' data-lightview-options="skin: 'mac'" data-lightview-group='mixed'><img src="https://stocksharp.ru/file/101826/img2_png/?size=500x500" alt=""/></a> </div><br /><br />Что мы здесь видим:<br /><ol><li>Плотность смещена в положительный квадрат (то есть LowDelta + и LagLowDelta +). То есть дней небольшого, но неотвратимого роста (когда лоу росли друг за другом), значительно больше.<br /><li>В отрицательном квадрате больше выбросов быстрого падения.</ol><br />Теперь самый интересный вопрос, ради чего все это и затевалось — <b>можно ли, смотря на приращения лоу, судить о тренде?</b><br /><br />Считаем:<br />Корреляция (LowDelta, LagLowDelta) = 0.21 = 21%, но она может завышать степень зависимости из-за выбросов. Поэтому посчитаем еще ранковую корреляцию Кендалла (она устойчива к любым выбросам) = 0.11 = 11%. Получилось значение в два раза меньше, но все равно статистически значимое. <br /><br />Таким образом, мы приходим к выводу, что несмотря на свою 100-летнюю историю, пусть и достаточно маргинально (11% статистического перевеса не так много для дневных данных), Теория Доу продолжает работать.Copyright @ StockSharp Platform LLC 2010 - 2024https://stocksharp.ru/posts/m/20462/А что Доу только про именно про Low указывал зависимость?Точно про High он ничего не говорил?Что-то ...2012-07-23T08:00:26Z2012-07-23T08:00:26ZБандерлогhttps://stocksharp.ru/users/28258/info@stocksharp.ruА что Доу только про именно про Low указывал зависимость?Точно про High он ничего не говорил?Что-то я позабыл уж....но в любом случае интересно,если проверить корреляции не по Low,а по High результат изменится....не смотрели-не считали?Copyright @ StockSharp Platform LLC 2010 - 2024https://stocksharp.ru/posts/m/17916/Спасибо за пост, было интересно читать) Было бы замечательно если бы Вы прикладывали код в R для общ...2012-04-02T10:37:36Z2012-04-02T11:03:12ZSerghttps://stocksharp.ru/users/484/info@stocksharp.ruСпасибо за пост, было интересно читать)<br />Было бы замечательно если бы Вы прикладывали код в R для общего образования)Copyright @ StockSharp Platform LLC 2010 - 2024