Ob es einen Prozess gibt, bei dem die Analyse eines Teils keine Vorhersage für den nächsten Teil zulässt. - Seite 7
Sie verpassen Handelsmöglichkeiten:
- Freie Handelsapplikationen
- Über 8.000 Signale zum Kopieren
- Wirtschaftsnachrichten für die Lage an den Finanzmärkte
Registrierung
Einloggen
Sie stimmen der Website-Richtlinie und den Nutzungsbedingungen zu.
Wenn Sie kein Benutzerkonto haben, registrieren Sie sich
Die falsche Münze. Der Prozess ist nicht-deterministisch. D.h. eine zufällige Reihe mit einer Abschrägung.
Wir sprechen im Wesentlichen über dieselbe Sache. Siehe die Grafiken der wandernden Münze mit einer Fase (positive MO) weiter oben. Eine Vorhersage, die auf einer allgemein bekannten MO beruht, ist jedoch keine Vorhersage, da das Verhältnis zum Ziel (das Preisniveau, das der Prozess aufgrund seines Mixes erreichen wird) selbst ebenfalls unsicher ist. In der realen Welt geschieht genau das: Wenn dieses Diagramm beispielsweise die Entwicklung der Währung abbildet, wird deren Aufwertung die Kreditkosten erhöhen, so dass die Swap-Differenz den Trend um den erforderlichen Betrag korrigiert und die Reihe wieder chaotisch wird, ohne einen klaren Trend zu erkennen.
Im Grunde genommen geht es um dieselbe Sache
Im Wesentlichen kann das so sein. Aber
1. Eine Vorhersage ist möglich, wenn es eine deterministische Komponente gibt.
Das ist eine sehr grobe Art, es auszudrücken. Wenn es einen statistischen Vorteil gibt. Und die Art dieses Vorteils kann nur durch den Verlauf im Einzelfall beurteilt werden.
Nun, oder ja, unterteilen Sie in Trend und Anti-Trend.
Die Einteilung in deterministische und stochastische Trends scheint mir heikel zu sein. Was kümmert es uns, wenn beide (falls sie existieren) buchstäblich bei der nächsten neuen Kerze enden und wir erst darüber urteilen können, wenn diese Kerze Geschichte ist. Dies ist eine Sackgasse im Handel. Sie kann für die Analyse der Vergangenheit (z. B. Kardiogramm) wichtig sein, aber nicht für Prognosen.
Der ganze Hund liegt in der Fähigkeit begraben, den Trend hervorzuheben. Oben habe ich die 1. Anforderung formuliert - Differenzierbarkeit auf der rechten Seite. Die zweite Anforderung: Das Residuum nach der Trennextraktion muss stationär sein. Ich habe den kubischen Spline nicht umsonst so genannt, er scheint beide Bedingungen zu erfüllen.
Ich füge hier einen Artikel über Trendermittlung bei. Ich entschuldige mich für die schlechte Qualität der Teilübersetzung des Originaltextes. Ich will mir die Mühe nicht machen.
joo:
Здрасте.
Предлагаю уважаемому сообществу придумать такой процесс, который нельзя прогнозировать (так, что бы на этом прогнозировании нельзя было делать деньги). При этом, что бы процесс не имел стационарных стат-характристик по времени.
faa1947:
Nicht stationär. Per Definition.
Blödsinn.
Das einfachste Beispiel. Hier ist der Prozess: x(t) = Acos(wt+fi), wobei A und w Konstanten sind und fi eine zufällige Phase ist, die gleichmäßig im Intervall (-pi/2;pi/2) verteilt ist. Die Nicht-Stationarität von x(t) lässt sich einfach nachweisen - man braucht nur den ACF zu berechnen und sieht, dass er im Laufe der Zeit nicht konstant ist. Aber der Prozess ist recht vorhersehbar und recht stabil. Wäre man auf dem Devisenmarkt tätig gewesen, wäre es leicht gewesen, Geld zu verdienen.
Blödsinn.
Das einfachste Beispiel. Hier ist der Prozess: x(t) = Acos(wt+fi), wobei A und w Konstanten sind und fi eine zufällige Phase ist, die gleichmäßig im Intervall (-pi/2;pi/2) verteilt ist. Die Nicht-Stationarität von x(t) lässt sich auf einfache Weise nachweisen - es genügt, den ACF zu berechnen und festzustellen, dass er über die Zeit nicht konstant ist. Aber der Prozess ist recht vorhersehbar und recht stabil. Wäre man auf dem Devisenmarkt tätig gewesen, wäre es leicht gewesen, Geld zu verdienen.
ACF beweist nichts als Trend und Zyklus. Detrendieren und diskutieren.
Haben Sie die Definition von Stationarität im weiten/engeren Sinne gelesen?
Es gibt eine Million Beispiele für nicht-stationäre Prozesse, die bemerkenswert vorhersehbar sind, und ebenso viele stationäre Prozesse, die nicht vorhergesagt werden können. Noch einmal: Diese Dinge haben nichts miteinander zu tun.
Die Einteilung in deterministische und stochastische Trends scheint mir heikel zu sein. Was kümmert es uns, wenn beide (falls sie existieren) buchstäblich bei der nächsten neuen Kerze enden und wir erst darüber urteilen können, wenn diese Kerze Geschichte ist. Dies ist eine Sackgasse im Handel. Sie kann für die Analyse der Vergangenheit (z. B. Kardiogramm) wichtig sein, aber nicht für die Vorhersage.
Der Punkt ist, dass die Wahrscheinlichkeit der Beendigung von deterministischen Trends/Antitrends kleiner/größer als 0,5 ist und wir bereits damit arbeiten können. Stochastische Trends können nicht behandelt werden. Wenn Sie lernen, deterministische Trends zu erkennen und die stochastischen zu ignorieren, haben Sie einen Leckerbissen.
Süßigkeiten sind sehr ungesund.
Das Problem sind Rückstände und Brüche. Während die Residuen behandelt werden können (z. B. ARCH), sind die Knicke ein Problem.
Es gibt eine Million Beispiele für nichtstationäre Prozesse, die sich hervorragend vorhersagen lassen, und ebenso viele stationäre Prozesse, die sich nicht vorhersagen lassen. Noch einmal: Diese Dinge haben nichts miteinander zu tun.
Das ist neu für mich. Eine stationäre Reihe ist per Definition vorhersehbar - innerhalb eines Skos. Eine unstete Reihe hat keinen Sko - wie lautet die Vorhersage? Aber es geht nicht nur um sko.
Ich möchte jedoch noch einmal auf das Problem des Detrendings zurückkommen.
Was wird abgeleitet?
Ebene, gerade Linie, Kurve oder Splines?
Und was ist mit der Phase? Sollen wir sie auch umleiten?
Gibt es nur einen Trend oder viele? Vielleicht ein Wavelet?
Die Fixierung auf deterministische und stochastische Trends zur Vorhersage ist also schädlich, weil sie suggeriert, Probleme zu lösen, die der Händler nicht hat.