随机漫步的市场

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随机漫步的市场

你打开电脑,面对市场的纷乱的行情,点上一支烟,开始陷入思考。

K线的上下跳动牵动着你的神经,突然灵感乍现,开仓!

价格向你有利的方向移动,你欣喜若狂;价格背道而驰,你感到焦虑,如芒刺背。

随机漫步的市场

短线技术分析究竟有没有规则可循?

趋势是否真的能够跟踪并获利?

每一天,你可能都在问自己这些问题。

 

网上关于技术分析的内容铺天盖地,各种交易讲座乐此不疲,

伪大师们在兜售他们的神准策略,而实干家在市场中用真金白银验证自己的想法。

 

究竟有没有答案?——市场是随机漫步的,还是有迹可循。

老张在市场中相信的唯一真理,是数学模型带来的真理,也是一个技术流的梦。

 

在数学模型中,这个问题很明确:

随机漫步=非平稳时间序列

有迹可循=平稳时间序列

 

换句话说,如果通过验证,交易标的是平稳时间序列,则也许存在统计分析获利的可能性。

反之,你的统计和方法将毫无作用。

(如果你对这个说法感兴趣,请参考阅读《线性代数》)

随机漫步的市场

那么我们有没有办法对交易标的进行检验呢?

答案是肯定的。

 

方法一:Hurst Exponent

用一个Hurst函数来验证时间序列的平稳性。

计算数值

<0.5存在线性回归

=0.5 随机漫步的市场

>0.5 存在趋势性

具体内容大家可以查阅相关资料。

 

方法二:ADF Test

随机漫步的市场

 

由于Python自带该函数库,老张也想给大家做点有趣的验证。

既然黄金交易如此热门,我们不妨来验证一下黄金的属性。

 

首先我们尝试导出黄金长期历史数据,以每日美股开盘时间的Bid价格作为基础数据。

尝试导出Mt4数据时发现Mql4的各种坑,老张自写了.dll文件才得以完成,实属不易。

随机漫步的市场

利用Python的Pandas库和statsmodels库简单的数据清理后,计算得出ADF Test的结果:

随机漫步的市场

通过2001年1月1日-2020年10月31日5115个交易日的开盘数据检测:

XAUUSD是随机漫步的

 

那我们是不是就此放弃,关闭图表,从此可以闭眼交易了呢?

当然不是,XAUUSD虽然自身随机漫步,但可能与某种标的的组合存在趋势或均值回归的特性。

就像我在大赛点评第一个视频中所说,有很多人尝试将不同的货币对拟合成一个虚拟货币交易,趋势可以保持数天或数周。

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货币对的拟合通过R语言和Matlab建模完成。

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现在,Pytorch的LSTM序列在RNN卷积神经网络中的应用成为建模的更好途径,这才是把数学模型在市场中应用的真正实现。

这些数学模型才是老张眼中交易的信仰。

 

全民量化的时代来了,个人和机构的博弈才刚刚开始。

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短短一篇文章,Mt4的数据导出用了两天,算法研究用了一天,累傻老夫。

如果你喜欢,请点赞或留言,让我有继续折腾的动力。

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