Groupme Motion Forex Exchange

Motif Brown dan Pasar FOREX Oleh Armando Rodriguez Ini tidak akan menjadi yang pertama bahwa formulasi yang dikembangkan untuk fenomena di lapangan berhasil digunakan di tempat lain, bahkan memiliki sebuah nama, dan ini disebut analogi. Ada banyak contoh analogi formulasi untuk menyelesaikan struktur mekanis statis sama dengan yang digunakan untuk memecahkan jaringan listrik sehingga berita menyebar seperti tinta dalam air hujan, dan banyak lainnya. Di sini kita menetapkan analogi perubahan harga pasar FOREX terhadap gerakan Brown. Juga analogi dilakukan bukan hanya untuk kesenangan simetri alam tapi biasanya setelah beberapa tujuan praktis. Dalam hal ini kita ingin tahu kapan sebuah algoritma perdagangan tidak mungkin untung dan jadi trading harus ditunda. Gerakan Brownian Brownian Brown (dinamai untuk menghormati ahli botani Robert Brown) awalnya mengacu pada gerakan acak yang diamati di bawah mikroskop serbuk sari yang direndam dalam air. Ini membingungkan karena partikel serbuk sari yang tersuspensi dalam air yang sangat bersih tidak memiliki alasan yang jelas untuk memindahkan semua. Einstein menunjukkan bahwa gerakan ini disebabkan oleh pemboman acak molekul air panas yang memanas pada serbuk sari. Itu hanya hasil dari sifat molekuler materi. Teori modern menyebutnya sebagai proses stokastik dan telah terbukti dapat dikurangi menjadi gerak walker acak. Walker acak satu dimensi adalah salah satu yang cenderung maju selangkah mundur, katakan sumbu X, pada waktu tertentu. Pelacak acak bidimensi melakukan hal yang sama pada X atau Y (lihat ilustrasi). Harga saham sedikit berubah pada setiap transaksi, harga beli akan meningkatkan nilai jualnya akan menurunkannya. Tunduk pada ribuan transaksi jual beli harga saham harus menunjukkan gerakan Brown satu dimensi. Ini adalah topik tesis PhD Louis Bachelier pada tahun 1900, quotThe teori spekulasi. quot. Ini menyajikan analisis stokastik pasar saham dan opsi. Tingkat urrency C harus berperilaku sangat banyak seperti partikel serbuk sari dalam air juga. Brownian Spectrum Sebuah properti menarik dari gerak Brown adalah spektrumnya. Setiap fungsi periodik dalam waktu dapat dianggap sebagai jumlah rangkaian fungsi sinekosin frekuensi tak terbatas yang banyak ke kebalikan dari periode tersebut. Ini disebut seri Fourier. Konsep ini dapat diperluas lebih jauh ke fungsi non periodik, yang memungkinkan periode berjalan tak terbatas, dan ini akan menjadi integral Fourier. Alih-alih urutan amplitudo untuk setiap beberapa frekuensi Anda berurusan dengan fungsi frekuensi, fungsi ini disebut spektrum. Representasi sinyal di ruang frekuensi adalah bahasa umum dalam transmisi informasi, modulasi dan noise. Equalizer grafis, termasuk bahkan di peralatan audio rumah atau program audio PC, telah membawa konsep dari komunitas sains ke rumah tangga Hadir dalam sinyal yang berguna adalah kebisingan. Ini adalah sinyal yang tidak diinginkan, acak di alam, dari asal fisik yang berbeda. Spektrum kebisingan berkaitan dengan asal-usulnya: Suara ohnsonNyquist (kebisingan panas, kebisingan Johnson, atau kebisingan Nyquist) adalah suara elektronik yang dihasilkan oleh agitasi termal pembawa muatan (biasanya elektron) di dalam konduktor listrik pada kesetimbangan, yang mana Terjadi terlepas dari tegangan yang diberikan. Kebisingan termal kira-kira putih. Artinya kerapatan spektral daya sama di seluruh spektrum frekuensi. Flicker noise adalah jenis suara elektronik dengan spektrum 1f atau pink. Oleh karena itu sering disebut sebagai noise atau noise pink. Meskipun istilah ini memiliki definisi yang lebih luas. Itu terjadi di hampir semua perangkat elektronik. Dan hasil dari berbagai efek, seperti kotoran dalam saluran konduktif, generasi dan rekombinasi kebisingan di transistor karena arus basis, dan seterusnya. Akhirnya suara Brown atau noise merah adalah jenis noise signal yang dihasilkan oleh gerak Brown. Kepadatan spektralnya sebanding dengan 1f 2. artinya memiliki lebih banyak energi pada frekuensi rendah, bahkan lebih daripada noise pink. Pentingnya diskusi ini adalah bahwa ketika Anda menghitung spektrum sinyal tingkat FOREX, hal itu terjadi untuk memiliki ketergantungan 1f 2, yang berarti juga sifat Brownian. Perilaku dalam Waktu Perilaku pasar FOREX karena tidak adanya kejadian juga berperilaku sempurna dengan Brown. Ini mengatakan bahwa tingkat FOREX berperilaku seperti pejalan kaki acak unidimentional. Kepadatan probabilitas untuk menemukan walker acak pada posisi x setelah waktu t mengikuti hukum Gaussian. Dimana s adalah standar deviasi, bahwa untuk walker acak adalah fungsi dari akar kuadrat dari t dan inilah tingkat FOREX mengikuti kesempurnaan eksperimental seperti yang ditunjukkan di bawah ini untuk kutipan EURUSD pada gambar 1. Ekspresi analitis untuk gambar di atas dengan Tingkat di pips dan t dalam beberapa menit dari waktu awal t 0: Rata-rata, ada 45 kutipan EURUSD dalam satu menit, jadi ungkapan di atas dapat dimasukkan dalam istilah kutipan N setelah waktu awal. Drift dan Gerak Acak Gerak partikel serbuk sari dapat dikatakan memiliki dua komponen, satu sifat acak yang dijelaskan di atas, namun jika cairannya memiliki aliran ke beberapa arah, maka gerakan drift dilapiskan ke Brown. Pasar FOREX menyajikan kedua jenis gerakan, komponen acak frekuensi yang lebih tinggi dan gerakan drift yang lebih lambat yang disebabkan oleh berita yang mempengaruhi tingkat suku bunga. Gerak acak itu buruk bagi bisnis spekulasi, tidak ada cara untuk membukukan keuntungan pada pasar acak yang sempurna. Hanya gerakan drift yang bisa menghasilkan keuntungan. Keacakan pasar tidak konstan dalam waktu dan tidak ada gerakan melayang. Selama acara berita, gerakan drift besar dan selama acara menghasilkan keuntungan, Tapi ada kejadian yang lebih bersih dimana algoritme otomatis bekerja paling baik dan ada yang kotor, dengan banyak keacakan, yang bisa mendorong algoritma paling cerdas ke dalam kekalahan. Suhu Pasangan Mata Uang Pasar Forex FOREX Dalam sistem fisik, intensitas pergerakan partikel Brown dapat diambil sebagai kuadrat rata-rata kecepatan acaknya dan ini sebanding dengan suhu dan berbanding terbalik dengan massa partikel. Kecepatan acak adalah perbedaan kecepatan total dikurangi dengan kecepatan rata-rata atau kecepatan drift. Perasaan sebenarnya terhadap kecepatan drift adalah kecepatan rata-rata sejumlah besar partikel pada waktu tertentu yang mengindikasikan bahwa seluruh tubuh partikel cair dan tersuspensi bergerak secara keseluruhan. Tapi, karena kecepatan acak harus rata-rata dalam waktu nol, rata-rata kecepatan partikel tunggal dalam waktu juga sama dengan kecepatan drift. Dalam analogi pasar FOREX, tingkat pasangan mata uang adalah partikel satu dimensi dan karenanya, kecepatan setiap saat adalah pergerakan kutipan sejak kutipan terakhir pada waktu t 0 dibagi dengan interval waktu. Kecepatan rata-rata akan menjadi rata-rata bergerak eksponensial dari harga penawaran. Suhu pasangan mata uang Tcp kemudian akan menjadi: Tcp (m3K) ltVrdm 2 gt Massa pasangan mata uang adalah besaran yang harus ditentukan, sehingga konstanta Boltzman tidak ada artinya di sini. Namun, intensitas rata-rata jangka panjang gerakan tingkat Brown diamati bergantung pada pasangan mata uang, sehingga tampaknya menunjukkan massa yang berbeda. Menemukan massa untuk setiap pasangan mata uang akan memungkinkan referensi umum untuk suhu. Jika kita mengambil massa EUR sebagai 1, maka: Massa di atas menghasilkan suhu rata-rata yang hampir sama dengan 300 K yang sama dengan suhu kamar dalam skala Kelvin yang sesuai dengan 27 derajat Celcius. Atau 80,6 Fahrenheit. Tapi selain fanciness itu tidak memberikan wawasan yang lebih dalam tentang masalah ini. Pembuatan (m3K) 1, membuat suhu yang sama dengan varians dari kecepatan. Karena akar kuadrat varians adalah standar deviasi, definisi suhu semacam itu memberi gambaran tentang seberapa hebat gerakan acak ada di pips. Deteksi Peristiwa dan Suhu Mata Uang Sebuah peristiwa berita yang mempengaruhi nilai dolar AS dapat dideteksi saat suku bunga ke seluruh mata uang utama berubah secara konsisten. Dengan kata lain, ketika pergerakan tingkat terjadi berkorelasi. (Lihat Lampiran A pada perhitungan Pemicu Peristiwa) Ekspresi numerik dari korelasi ini adalah rata-rata perbedaan pada EMA (Exponential Moving Average) terhadap semua mata uang utama. Masalah dengan pendekatan ini adalah bahwa mata uang yang signifikan untuk dipertimbangkan tidak sebanyak itu, sebenarnya hanya 6 pasang yang bisa digunakan. Rata-rata sampel kecil seperti itu tidak kebal terhadap gerakan acak dan cenderung membuat kesalahan positif. Deteksi bisa diperbaiki jika kontribusi rata-rata dibalikkan secara terbalik oleh suhu pasangan. Lebih tepatnya: direnungkan oleh probabilitas kecepatan laju yang diamati bukan karena sifat gerak Brown. Mengetahui bahwa distribusi kecepatan dalam gerakan Brown adalah Gaussian, jika tidak ada kejadian, probabilitas untuk mengamati kecepatan di bawah nilai V dapat dihitung oleh area di bawah kurva kepadatan probabilitas Gaussian: Dengan kata lain, kurva tersebut memberi tahu kita tentang hal ini: Pertimbangkan pasangan EURUSD yang biasanya menunjukkan ltVrdm 2 gt 2,4 pipssecond, kecepatan di bawah nilai ini diamati 68,2 dari waktu, di luar Only 31.8. Jadi, adil untuk mengatakan bahwa jika kecepatan yang diamati di atas, katakanlah 6 hal itu sangat tidak mungkin (4.4) bahwa itu berasal dari keacakan. Ekspresi matematis dari probabilitas kecepatan V, tidak acak adalah: P erf ((V 2 ltVrdm 2 gt)) Dimana erf (x) dikenal sebagai fungsi error. Rata-rata korelasi yang direnungkan sekarang adalah: LAMPIRAN A Pemicu Peristiwa. . . . , -. . . . ,,. . . . . ,. GroupMe.