Cidade forex liverpool street opening

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Como negociar no forex youtube padrão da dimensão fractal e autocorrelações em pares de moedas. Como você deve ter notado, eu me dediquei bastante à análise do caos durante as últimas semanas usando diferentes tipos de estatísticas.

No meu último post sobre a dimensão fractal eu falei sobre como a dimensão fractal poderia finalmente ser uma pista sobre por que é mais fácil encontrar ineficiências em alguns instrumentos em comparação com outros e hoje eu quero ir mais fundo em alguns comportamentos estatísticos interessantes que eu encontrei pertencente investimento forex malaysia dimensão fractal dentro de instrumentos de Forex, principalmente sobre os desvios padrão e auto-correlações de medições de dimensão fractal janela rolando dentro destas séries.

Hoje, vou mostrar os dados que reuni sobre esse assunto em 16 pares de moedas, como isso se relaciona com descobertas anteriores e por que isso reforça ainda mais a relação entre o número de ineficiências que podem ser encontradas nos símbolos e sua dimensão fractal.

A dimensão fractal nos dá uma idéia sobre o caráter de uma série temporal financeira (veja postagens anteriores sobre o assunto para mais detalhes). Com isso em mente, é razoável supor que, se dividirmos os dados em prazos mais curtos, poderemos relacionar a quantidade de mudanças na dimensão fractal com a possibilidade de encontrar ou não ineficiências em um símbolo. Se o caráter de uma série muda lentamente ao longo do tempo e é diferente da aleatoriedade, então devemos esperar que a dimensão fractal tenha uma variação mais estreita, e se as variações forem grandes poderíamos esperar encontrar menos ineficiências porque o comportamento do instrumento seria inerentemente tornar-se menos previsível.

Tentando explorar esta hipótese eu dividi os dados de 1H para 16 símbolos Forex de 1986 a 2016 em seções de 200 bar e estudei as propriedades da distribuição dos valores de dimensão fractal calculados usando a técnica rodogram usando o pacote fractaldim R em cada símbolo.

Os valores do desvio padrão para as distribuições de dimensão fractal para cada símbolo são mostrados no gráfico acima. Como você pode ver, o desvio padrão da dimensão fractal é menor para os símbolos onde eu tenho encontrado empiricamente as mais ineficiências, principalmente o EUR USD, USD CHF e USD JPY, em bom acordo com o meu último post tentando relacionar a dimensão fractal com este fato. No entanto, o EUR JPY continua a ser esperado para produzir alguns sistemas dentro deste teste, enquanto experimentalmente, sempre descobrimos que ele produz mais sistemas do que símbolos como o AUD USD. Isso destaca que, embora as descobertas que fiz nas últimas semanas façam parte do quebra-cabeça, elas ainda não mostram uma imagem cristalina do que realmente leva a uma previsão de previsibilidade.

Para continuar meu estudo, decidi examinar as auto-correlações de 100 lag para todos os diferentes símbolos e realmente encontrei algo bastante surpreendente. Os símbolos que tradicionalmente geram mais sistemas, como o EUR USD e o USD JPY, quase não têm autocorrelações estatisticamente relevantes da dimensão fractal, enquanto os símbolos que são muito difíceis de explorar, como o AUD USD e o USD CAD tem altas auto-correlações. Isso significa que, para esses símbolos, o próximo valor da dimensão fractal dentro da série ficará mais parecido com o último, enquanto seu desvio padrão sugere que o intervalo de variação pode ser muito grande ao longo do tempo.

Isso pode parecer contraditório a princípio, então deixe-me levar algum tempo para explicar melhor o que está acontecendo aqui. Nesses símbolos, cada período de 200 bar normalmente é seguido por outro período em que a dimensão fractal é semelhante, porém com o tempo a dimensão fractal oscila através de valores muito extremos, pelo que o desvio padrão da dimensão fractal é muito maior do que para símbolos como o EUR USD. Assim, enquanto no EUR USD você tem alterações não correlacionadas na dimensão fractal em um intervalo estreito em símbolos como o AUD USD, você tem mudanças altamente correlacionadas na dimensão fractal em intervalos significativamente maiores. Isso é perfeitamente coerente com a constatação de ineficiências de longo prazo, porque você quer que o caráter da série permaneça bastante constante, o que implica que é mais importante ter uma faixa estreita na dimensão fractal do que uma autocorrelação alta.

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