Brownian motion forex peace

Dekalog8217s Brownian Motion Indicator Dekalog Blog é um site interessante onde o autor, Dekalog, tenta desenvolver novas e únicas formas de aplicar análise quantitativa à negociação. Em uma publicação recente, ele discutiu o uso do conceito de Brownian Motion de forma a criar bandas ao redor dos preços de fechamento de um gráfico8217s. Essas bandas representariam períodos não-tendentes, e um comerciante poderia identificar a qualquer momento em que o preço estava fora das faixas como um período de tendências. O método Dekalog8217s do uso do Brownian Motion cria bandas superiores e inferiores que definem condições de tendência. Na raiz da maioria das tendências seguidas do sistema comercial, é uma maneira de definir uma tendência de existência e determinar sua direção. Usando a ideia Dekalog8217s Brownian Motion como a raiz de um sistema pode ser uma maneira única de identificar tendências e extrair lucros dos mercados através dessas tendências. Aqui é como Dekalog explica seu conceito: a premissa básica, tirada do movimento browniano, é que o log natural do preço muda, em média, a uma taxa proporcional à raiz quadrada do tempo. Pegue, por exemplo, um período de 5 que antecede a barra atual de 8220.8221 Se tomarmos uma média móvel simples de 5 períodos das diferenças absolutas do registro de preços durante este período, obtemos um valor para o movimento médio de preço de 1 bar Durante este período. Esse valor é então multiplicado pela raiz quadrada de 5 e adicionado e subtraído do preço há 5 dias para obter um limite superior e inferior para a barra atual. Ele então aplica esses limites superiores e inferiores ao gráfico: se a barra atual estiver entre os limites, dizemos que o movimento dos preços nos últimos 5 períodos é consistente com o movimento browniano e declara uma ausência de tendência, ou seja, um mercado lateral. Se a barra atual estiver fora dos limites, declaramos que o movimento do preço nas últimas 5 barras não é consistente com o movimento browniano e que uma tendência está em vigor, tanto para cima como para baixo, dependendo do limite da barra atual além. A Dekalog também acredita que esse conceito poderia ter valor além de apenas ser um indicador: é fácil imaginar muitos usos para isso em termos de criação de indicadores, mas pretendo usar os limites para atribuir uma pontuação de tendência de aleitamento de preços em vários períodos combinados para atribuir preço Movimento para caixas para posterior criação de Monte Carlo de série de preços sintéticos. Simulação de Carlo Carlo com GBM Uma das formas mais comuns de estimar o risco é o uso de uma simulação de Monte Carlo (MCS). Por exemplo, para calcular o valor em risco (VaR) de um portfólio, podemos executar uma simulação de Monte Carlo que tenta prever a pior perda provável para um portfólio dado um intervalo de confiança em um horizonte temporal especificado - sempre precisamos especificar dois Condições para VaR: confiança e horizonte. (Para leitura relacionada, veja Os Usos e Limites de Volatilidade e Introdução ao Valor em Risco (VAR) - Parte 1 e Parte 2.) Neste artigo, analisaremos um MCS básico aplicado a um preço de ações. Precisamos de um modelo para especificar o comportamento do preço das ações e use um dos modelos mais comuns em finanças: o movimento geométrico Browniano (GBM). Portanto, enquanto a simulação de Monte Carlo pode se referir a um universo de diferentes abordagens de simulação, começaremos aqui com os mais básicos. Onde começar Uma simulação de Monte Carlo é uma tentativa de prever o futuro muitas vezes. No final da simulação, milhares ou milhões de ensaios aleatórios produzem uma distribuição de resultados que podem ser analisados. As etapas básicas são: 1. Especificar um modelo (por exemplo, movimento geométrico browniano) 2. Gerar ensaios aleatórios 3. Processar a saída 1. Especificar um modelo (por exemplo, GBM) Neste artigo, usaremos o movimento Browniano geométrico (GBM) Que é tecnicamente um processo de Markov. Isso significa que o preço das ações segue uma caminhada aleatória e é consistente com (pelo menos) a forma fraca da hipótese de mercado eficiente (EMH): a informação de preços passados ​​já está incorporada e o próximo movimento de preços é condicionalmente independente dos movimentos de preços passados . (Para mais informações sobre EMH, leia Trabalhando através da hipótese do mercado eficiente e o que é a eficiência do mercado) A fórmula para GBM é encontrada abaixo, onde S é o preço das ações, m (o M grego) é o retorno esperado. S (sigma grego) é o desvio padrão dos retornos, t é o tempo, e e (Epsilon grega) é a variável aleatória. Se reorganizarmos a fórmula para resolver apenas a mudança no preço das ações, vemos que a GMB diz que a variação no preço das ações é o preço das ações S multiplicado pelos dois termos encontrados dentro dos parênteses abaixo: O primeiro termo é uma deriva e o segundo O termo é um choque. Para cada período de tempo, nosso modelo assume que o preço irá diminuir pelo retorno esperado. Mas a deriva será chocada (adicionada ou subtraída) por um choque aleatório. O choque aleatório será o desvio padrão s multiplicado por um número aleatório e. Esta é simplesmente uma maneira de dimensionar o desvio padrão. Essa é a essência do GBM, como ilustrado na Figura 1. O preço das ações segue uma série de etapas, em que cada passo é um drift plusminus um choque aleatório (em si, uma função do desvio padrão dos estoques):