Was macht ein unstetes Diagramm unstetig oder warum ist Öl Öl? - Seite 25
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timbo, es wurde bereits gesagt, dass Sie die Grundlagen lernen müssen....
Yuri, wenn es kein Geheimnis ist, woran verdienst du wirklich, was ist die Hölle deines Systemmixes? Es geht mir nicht darum, die Geheimnisse des Systems zu lüften, sondern um die "Richtung des Weges".
Die Methode der wissenschaftlichen Reproduktion besteht darin, dass diejenigen, die nicht glauben, wenn sie es wünschen, sich selbst davon überzeugen können.
Funktionieren Ihrer Meinung nach AR-Modelle für den Vorhersageprozess x(i) = x(i-1) + e(i), e(i) ~N(0,1)? Bereit für ein Demonstrationsexperiment, lasst uns Spaß haben ;)
Lern dein Streichholzbriefchen, Timbo - es ist zahm.
Motiviert durch die Botschaft:
Noch einmal für diejenigen, die besonders begabt sind:
1. Aus dem ursprünglichen BP ergibt sich der BP der ersten Differenzen
2. Extrapolieren Sie den BP der ersten Differenzen
3. Rekonstruieren Sie aus dem extrapolierten Teil der ersten Differenzen den extrapolierten Teil für den Ausgangs-BP.
Experiment für den Prozess x(i) = x(i-1) + e(i), e(i) ~N(0,1).
Plan:
Wie wir voraussagen:
Der Verlauf des Experiments:
Es ist nicht möglich, mit dieser Vorhersage Geld zu verdienen.
Der Grund für diese Vorhersage ist der ACF des Prozesses.
Fazit: Trotz der Stationarität der ersten Unterschiede erwies sich die Serie als unvorhersehbar.
Ich bin nicht verwirrt. Wenn die ersten Differenzen stationär sind, ist der anfängliche BP vorhersehbar. Das ist ganz offensichtlich. Wenn Sie eine andere Meinung vertreten, dann versuchen Sie, das Gegenteil zu beweisen. Und wir werden Ihre Bemühungen bewundern.
Ihre Vermutung ist falsch, das war zu beweisen.
Für die Ungläubigen ist die mathcad-Datei im Anhang.
Еще раз повторяю для особоодаренных:
1. Из исходного ВР получаем ВР первых разностей
2. Екстраполируем ВР первых разностей
3. Восстанавливаем из экстраполированного участка первых разностей экстраполированный участок для исходного ВР
Du kommst nicht weiter. Sie verwechseln zwei Dinge:
Die Vorhersage eines Zufallsprozesses ist nur im rms-Sinn möglich, d. h. die Wiederherstellung einer "spezifischen Zufälligkeit" ist einfach nutzlos (das haben Sie in Punkt zwei). Aber die Vorhersage des Mittelwerts eines völlig zufälligen Prozesses ist auch nicht sehr romantisch. Und nachdem Sie den theoretischen/praktischen RMS-Fehler gefunden haben, wird sich alles im wörtlichen und übertragenen Sinne fügen. Die durchschnittliche Vorhersage wird natürlich nicht so "hoffnungslos" sein wie der Haufen möglicher Realisierungen, die aus irgendeinem Grund nicht eingetreten sind, wie von timbo gezeigt. Aber es hat keinen Handelswert.
(Ich habe es ohne Erlaubnis ausgeliehen, aber ich hoffe, timbo hat nichts dagegen, ich bin zu faul, mein eigenes zu machen)
Es ist sogar noch nutzloser, einen solch ausgeklügelten Ansatz auf den Markt anzuwenden - aus dem einfachen Grund, dass die Verteilung der Zuwächse völlig anders ist und zu einem noch größeren Trajektorienvektor führt. Aber wenn Sie wirklich wollen, gibt es eine Theorie namens "Asymptotic Random Walk Analysis". Diese Theorie untersucht recht gründlich Abweichungen von den Anfangsbedingungen des Prozesses (wissenschaftlich als "Trajektorienabweichung" bezeichnet), einschließlich Verteilungen von Inkrementen mit starken Schwänzen (einschließlich "unterschiedlicher Schwänze"). Wird in der Risikotheorie, im Versicherungswesen und anderswo verwendet.
ADDENDUM :
lea hat vorhin ein Beispiel gezeigt, und man kann sehen, dass die ersten Zählungen des Prozesses seltsamerweise gar nicht so weit vom Durchschnitt entfernt sind,
aber dennoch - Sie brauchen etwas Besseres für den Handel.
timbo, womit hast du diese Grafik gezeichnet, kann ich einen Link zu einem solchen Programm bekommen?
timbo, чем вы этот график нарисовали, можно ссылку на такую программу?
Es ist eine Weile her, dass ich hier war. Bin über diesen Thread gestolpert. Das ist eine interessante Diskussion.
Erste Frage an die Teilnehmer: Warum ist die erste Preisdifferenz stationär? Hat jemand die Momente eines solchen Prozesses berechnet?
Die zweite und wichtigere Frage: Warum glauben manche Menschen, dass der stationäre Prozess vorhersehbar ist? Weißes Rauschen ist ebenfalls stationär, aber unvorhersehbar. Für diejenigen, die das nicht glauben, kann ich es wissenschaftlich beweisen. Sie können es aber auch so machen. Stellen Sie sich vor, das weiße Rauschen wäre vorhersehbar. Dann wäre das Rauschen in den Empfängern kein Problem. Bevor wir ein Signal empfangen, kalibrieren wir den Empfänger für externes und internes Rauschen und beginnen dann im Moment des Signalempfangs, das extrapolierte Rauschen von dem verrauschten Signal zu subtrahieren, um ein klares Signal zu erhalten. Sollen wir gemeinsam eine Patentanmeldung schreiben? :-)
...
Доказательства я уже привел. Если Ваша ишачья упертость все еще не позволяет удостовериться в том...
Давненько я тут не был. Вот наткнулся на эту ветку. Интересная дискуссия.
Grüße! Gut zu sehen.
Erste Frage an die Teilnehmer: Warum ist die erste Preisdifferenz stationär? Hat jemand die Momente eines solchen Prozesses berechnet?
Seit langem gibt es einige Stationaritätstests, die
Zweite und wichtigere Frage: Warum glauben einige Leute hier, dass ein stationärer Prozess vorhersehbar ist? Weißes Rauschen ist ebenfalls stationär, aber unvorhersehbar.
Ich weiß nicht wer, ich bin zum ersten Mal seit langem wieder hier, aber das ist absolut richtig - die Stationarität macht den Prozess nicht vorhersehbar.
Für diejenigen, die mir nicht glauben, kann ich es wissenschaftlich beweisen. Sie können es auch so machen. Stellen Sie sich vor, das weiße Rauschen wäre vorhersehbar. Dann würde das Rauschen in den Empfängern kein Problem darstellen. Bevor wir ein Signal empfangen, kalibrieren wir den Empfänger für externes und internes Rauschen und beginnen dann im Moment des Signalempfangs, das extrapolierte Rauschen von dem verrauschten Signal zu subtrahieren, um ein klares Signal zu erhalten. Sollen wir gemeinsam eine Patentanmeldung schreiben? :-)
Ich habe bereits herausgefunden, wie man mit einem Zufallsprozess Geld verdienen kann. :о) Wenn ich die Parameter der Vorhersage so einstelle, dass das Gleichgewicht zu einem stationären Prozess wird (es wird ohnehin ein Zufallsprozess sein), kann ich etwas Geld verdienen (wenn ich die Parameter des ursprünglichen Prozesses kenne). Wenn Sie Geld für einen extremen Drawdown ansparen und sobald Sie den größtmöglichen Gewinn erzielen (RMS des Guthabens kann bestimmt werden), verlassen Sie einfach den Markt und tauchen nicht wieder auf).