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Curtose e Assimetria
Quantpedia
Created 2017-01-05 14:06:15  
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Curtose e Assimetria


  • Curtosis e skewness

    Postado por EasyTrader

    É uma estratégia de negociação feita por um pico (kurtosis) e uma inclinação (skewness) distribuídos por estatísticas. Quando os dados são tendenciais e a tendência potencial é positiva, fazemos mais. Quando os dados são tendenciais e a tendência potencial é negativa, fazemos zero.

    Então, como podemos determinar as tendências e a intensidade das tendências? Vamos rever a definição de pico e de inclinação.

    Primeiro vamos ver a definição de distribuição normal.

    Distribuição: distribuição em que todos os valores das variáveis aparecem na mesma frequência, representada na diagonal como o valor da variável e na vertical como a frequência de ocorrência. Distribuição normal: também conhecida como distribuição de Gaussian

    Distribuição normal padrão: um gráfico de distribuição normal desenhado com a média (mean) como centro e o desvio padrão (standard deviation) como a unidade básica do eixo dos ponteiros. O gráfico é simétrico em forma de relógio.

    m ± 1s contém 68,26% dos indivíduos de toda a amostra.

    m ± 2s contém 95.44% dos indivíduos de toda a amostra.

    m ± 3s contendo 99,74% dos indivíduos da amostra inteira.

    95% dos indivíduos caem entre m ± 1.96s.

    99% dos indivíduos caem entre m ± 2.58s.

    img

    Em estatística, o pico (Kurtosis) mede o pico de uma distribuição de probabilidade de uma variável aleatória real. Um pico alto significa que o aumento do diferencial é causado por um diferencial extremo maior ou menor do que a média de baixa frequência.

    Pico (curtosis), é uma medida estatística do grau de curvatura da distribuição de um conjunto de dados. O pico da distribuição normal é 3, então chamamos de pico o pico maior do que 3, indicando que a distribuição de dados é mais concentrada e harmoniosa do que a distribuição normal. O pico menor do que 3 é chamado de pico plano, indicando que a distribuição de dados é mais suave do que a distribuição positiva.

    A skewness representa a simetria da distribuição de dados, ou seja, a posição do número de dados no modo. A skewness é igual a 0 e representa a simetria perfeita. Esta estatística também é necessária para comparar a distribuição normal: a skewness maior que 0 indica que, em comparação com a distribuição normal, a matriz apresenta um desvio para a direita, representado como a cauda longa da direita e os valores extremos estão mais dispostos à direita; ao contrário, a skewness é para a esquerda, representada como a cauda longa da esquerda e os valores extremos estão mais dispostos à esquerda.

    Em teoria da probabilidade e estatística, o desvio mede a assimetria da distribuição de probabilidades de variáveis aleatórias reais. Os valores do desvio podem ser positivos, negativos ou até mesmo indefiníveis. Numericamente, o desvio negativo significa que o extremo esquerdo da função de densidade de probabilidade é mais longo do que o extremo direito, e a maioria dos valores (incluindo a média) está no lado direito da média.

    A tendência é de dois tipos:

    • Paralisia negativa ou paralisia esquerda: a cauda da esquerda é mais longa e o corpo principal da distribuição está concentrado na direita.
    • Positivas ou direitistas: a cauda do lado direito é mais longa e o corpo principal da distribuição está concentrado no lado esquerdo.
    • Se a distribuição é simétrica, então a média é igual ao número médio, e o desvio é zero. Além disso, se a distribuição é uma distribuição de um único pico, então a média é igual ao número médio é igual ao número primo.

    img

  • Assim, podemos deduzir a seguinte regra de negociação:
    Quando o pico é menor que 0 (o mercado está em uma tendência), o desvio é maior que N (a tendência é ascendente), fazendo mais;
    Quando o pico é menor que 0 (o mercado está em uma tendência), o desvio é menor que M (a tendência é de queda), o shorting;

MATLAB Source: Interessados podem experimentar a tradução para JS.

input:ExitType(5) ; input:NBarL(2),NBarS(2),TradeProfit(0.053),TradeStopLoss(0.023),ATRs_L(5.4),ATRs_S(10.9); vars: IsBalanceDay(False),MP(0),PF(0),PL(0),HLRange(100); inputs:Length(20),Trigger(3),UpSkew(3.4),DownSkew(2.2) ; vars:KurtValue(0),SkewValue(0),BuyPoint(0),SellPoint(0); MP = MarketPosition ; if DAYofMonth(Date) > 14 and DAYofMonth(Date) < 22 and DAYofWeek(Date)= 3 then isBalanceDay = True else isBalanceDay =False ; PF = AvgPrice*TradeProfit ; PL = AvgPrice*TradeStopLoss ; {计算峰度 } KurtValue = Kurtosis(Close,Length) ; {计算偏度} SkewValue = Skew(Close,Length) ; { 峰度向下跌破 Trigger 线 ,建立买卖点 } if KurtValue Cross under Trigger then Begin BuyPoint = High 3; SellPoint = Low-3; end; { 偏度大于某数值后 ,趋势确认进场作多 } if SkewValue > -UpSkew 2 then Buy next bar at BuyPoint stop ; { 偏度小于某数值后 ,趋势确认进场作空 } if SkewValue < -DownSkew 2 then Sell next bar at SellPoint Stop ; end; if ExitType = 1 then SetStopLoss(PL * BigPointValue) ; if ExitType = 2 then Begin SetStopLoss(PL * BigPointValue) ; setProfitTarget(PF * BigPointValue) ; end; if ExitType = 3 then Begin if MP > 0 and BarsSinceEntry = NBarL then ExitLong next bar at Market ; if MP < 0 and BarsSinceEntry = NBarS then ExitShort next bar at Market ; end; if ExitType = 4 then Begin SetStopLoss(PL * BigPointValue) ; setProfitTarget(PF * BigPointValue) ; if MP > 0 and BarsSinceEntry = NBarL then {Sell } ExitLong next bar at Market ; if MP < 0 and BarsSinceEntry = NBarS then {Buy} ExitShort next bar at Market ; end; if ExitType = 5 then Begin {******************************************************************* Description : ATR Trailing Stop Long Exit Provided By : Omega Research, Inc. (c) Copyright 1999 ********************************************************************} {Inputs: ATRs_L(3);} Variables: PosHigh(0), ATRVal_L(0); ATRVal_L = AvgTrueRange(10) * ATRs_L; If BarsSinceEntry = 0 Then PosHigh = High; If MarketPosition = 1 Then Begin If High > PosHigh Then PosHigh = High; ExitLong ("ATR") Next Bar at PosHigh - ATRVal_L Stop; End else ExitLong ("ATR eb") Next bar at High - ATRVal_L Stop; {******************************************************************* Description : ATR Trailing Stop Short Exit Provided By : Omega Research, Inc. (c) Copyright 1999 ******************************************************************} {Inputs: ATRs_S(3);} Variables: PosLow(0), ATRVal_S(0); ATRVal_S = AvgTrueRange(10) * ATRs_S; If BarsSinceEntry = 0 Then PosLow = Low; If MarketPosition = -1 Then Begin If Low < PosLow Then PosLow = Low; ExitShort ("ATR_1") Next Bar at PosLow ATRVal_S Stop; End else ExitShort ("ATR_1 eb") Next bar at Low ATRVal_S Stop; end; if IsBalanceDay then setExitonClose ;

Reprodução do blog de faruto

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