Неэффективные рынки. Теория Доу.~/topic/353/neehffektivnye-rynki_-teoriya-dou_/Copyright @ StockSharp Platform LLC 2010 - 20252026-06-21T05:07:38Zhttps://stocksharp.com/images/logo.pnghttps://stocksharp.com/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.com/users/768/info@stocksharp.com<p>Если немного «перепеть» классика, то тренд характеризуется тем, что каждый лоу выше/ниже предыдущего при аптренде/доунтренде. Попытаемся проверить, насколько эти представления актуальны.
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:</p>
<div style="text-align:center"><p><img src="/file/101825/img1.png" alt="" /></p>
</div>
<p>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):</p>
<div style="text-align:center"><p><img src="/file/101826/img2.png" alt="" /></p>
</div>
<p>Что мы здесь видим:</p>
<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.</li>
<li>В отрицательном квадрате больше выбросов быстрого падения.
Теперь самый интересный вопрос, ради чего все это и затевалось — <strong>можно ли, смотря на приращения лоу, судить о тренде?</strong></li>
</ol>
<p>Считаем:
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.</p>
<p>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.</p>
Copyright @ StockSharp Platform LLC 2010 - 2025https://stocksharp.com/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.com/users/28258/info@stocksharp.com<p>А 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?</p>
Copyright @ StockSharp Platform LLC 2010 - 2025https://stocksharp.com/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.com/users/484/info@stocksharp.com<p>Спасибо за пост, было интересно читать)
Было бы замечательно если бы Вы прикладывали код в R для общего образования)</p>
Copyright @ StockSharp Platform LLC 2010 - 2025