Wissen Sie, wie man Kanäle herstellt? - Seite 12
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Ein Kanal ist insofern gut, als man die Richtung des Marktes erkennen kann, aber die Grenzen des Kanals entsprechen möglicherweise nicht den Erwartungen.
Aber das hängt alles von dem Prinzip ab, nach dem der Kanal aufgebaut ist.
Vielleicht wird Alexey uns etwas Interessantes zeigen?
Meine Freundin ist wach, sie ist urkomisch von den Kommentaren)))) Freunde, schreibt mehr)))
Ein Freund wachte auf und lachte über die Kommentare)))) (Leute, schreibt noch mehr)))
Was gibt es darüber zu schreiben, Alexey? Ich habe die meisten Themen im Forum noch einmal durchgelesen - die Leute sind in einer völligen Anabiose. Sobald ein Gedanke auftaucht, stürzen sich die größten Männer wie SanSanych, Yusuf und Automat darauf, völlig verblüfft in ihrer Unwissenheit, und ersticken einen Mann im Keim. Diese erwachsenen Kinder sollten der Ordnung halber verwarnt und dauerhaft auf die schwarze Liste gesetzt werden. Das wäre der richtige Weg.
Frohe Festtage auch für Sie und die Überwindung von Anabiose und Schizophrenie
Frohe Festtage auch für Sie und die Überwindung von Anabiose und Schizophrenie
Danke, Bruder.
Ich habe mich von einer Freundin verabschiedet, einer Jakutin, sehr schön, sie hat mir im Sommer einen Besen geschenkt. Ein Schamane soll es als Glücksbringer gestrickt haben )))))))))))
Ich sagte: "Nun, wenn du willst, kannst du darüber schlafen".)
Meine Damen und Herren, ich habe so viel über Jakutien gelernt)))
Aus der Statistik wissen wir, dass stationäre Prozesse vorhergesagt werden können, aber nicht-stationäre Prozesse sind extrem schlecht vorhersagbar. Genau das ist das Problem. Die Nicht-Stationarität hat nutzlose Berge von Mathematik in anderen Bereichen extrem effektiv gemacht.
GARCH-Ideologie:
Geht Ihre Idee in diese Richtung?
Es gab einmal eine Anekdote über Mathematiker. Mathematiker haben einen Algorithmus zum Einschlagen eines Nagels entwickelt. Der Mathematiker wird gefragt: "Wie schlägt man einen Nagel ein, der schon halb eingeschlagen ist?" Der Mathematiker antwortet: "Ziehen Sie es heraus und verfahren Sie nach dem bereits ausgearbeiteten Algorithmus."
Eine grobe Skizze des zu beschreitenden Weges. Ein instabiler Prozess wird durch wiederholtes (manchmal einmaliges) Differenzieren (Differenzbildung) auf einen stationären Prozess reduziert. Dann wird die erhaltene Reihe prognostiziert und durch Integration wiederhergestellt, um eine Prognose der ursprünglichen Reihe zu erhalten. Die Austauschprozesse werden durch abrupte und unvorhersehbare Sprünge instationär, bei denen meines Erachtens auch nach mehrfacher Differenzierung der Aspekt der Heterogenität durchbrochen wird, was bei der Annäherung an diese Punkte ebenfalls zu einem großen Vorhersagefehler führt, der bei mehrfacher Integration zunimmt und die Nützlichkeit der Vorhersage schmälert. So sehe ich das im Allgemeinen, aber vielleicht stimmt es auch nicht.
Auf jeden Fall scheint mir, dass die Lösung des Problems der Vorhersage nichtstationärer Reihen darin bestehen sollte, gute Modelle für eben diese Reihen zu entwickeln.
Es gab einmal eine Anekdote über Mathematiker. Die Mathematiker haben einen Algorithmus, um einen Nagel einzuschlagen. Der Mathematiker wird gefragt: "Wie schlägt man einen Nagel ein, der schon halb eingeschlagen ist?" Der Mathematiker antwortet: "Ziehen Sie es heraus und verfahren Sie nach dem bereits ausgearbeiteten Algorithmus."
Eine grobe Skizze des zu beschreitenden Weges. Ein instabiler Prozess wird durch wiederholtes (manchmal einmaliges) Differenzieren (Differenzbildung) auf einen stationären Prozess reduziert. Dann wird die erhaltene Reihe prognostiziert und durch Integration wiederhergestellt, um eine Prognose der ursprünglichen Reihe zu erhalten. Die Austauschprozesse werden durch abrupte und unvorhersehbare Sprünge instationär, bei denen meines Erachtens auch nach mehrfacher Differenzierung der Aspekt der Heterogenität durchbrochen wird, was bei der Annäherung an diese Punkte ebenfalls zu einem großen Prognosefehler führt, der bei mehrfacher Integration zunimmt und die Nützlichkeit der Prognose zunichte macht. So sehe ich das im Allgemeinen, aber vielleicht stimmt es auch nicht.
Jedenfalls scheint mir, dass die Lösung des Problems der Vorhersage nicht-stationärer Reihen auf dem Weg der Erstellung guter Modelle eben dieser Reihen erfolgen sollte.
Alexey, lesen Sie in aller Ruhe
https://cran.r-project.org/web/packages/PSF/vignettes/PSF_vignette.html + angehängte Datei
Es gab einmal eine Anekdote über Mathematiker. Die Mathematiker haben einen Algorithmus, um einen Nagel einzuschlagen. Der Mathematiker wird gefragt: "Wie schlägt man einen Nagel ein, der schon halb eingeschlagen ist?" Der Mathematiker antwortet: "Ziehen Sie es heraus und verfahren Sie nach dem bereits ausgearbeiteten Algorithmus."
Eine grobe Skizze des zu beschreitenden Weges. Ein instabiler Prozess wird durch wiederholtes (manchmal einmaliges) Differenzieren (Differenzbildung) auf einen stationären Prozess reduziert. Dann wird die erhaltene Reihe prognostiziert und durch Integration wiederhergestellt, um eine Prognose der ursprünglichen Reihe zu erhalten. Die Austauschprozesse werden durch abrupte und unvorhersehbare Sprünge instationär, bei denen meines Erachtens auch nach mehrfacher Differenzierung der Aspekt der Heterogenität durchbrochen wird, was bei der Annäherung an diese Punkte ebenfalls zu einem großen Vorhersagefehler führt, der bei mehrfacher Integration zunimmt und die Nützlichkeit der Vorhersage schmälert. So sehe ich das im Allgemeinen, aber vielleicht stimmt es auch nicht.
Auf jeden Fall scheint mir, dass die Lösung des Problems der Vorhersage nicht-stationärer Reihen darin bestehen sollte, gute Modelle für eben diese Reihen zu erstellen.
Sie haben völlig recht, aber Sie haben nur einen Teil des Weges beschrieben. Es gibt eine Fortsetzung, die die von Ihnen genannten Nachteile behebt, aber es gibt auch neue, die bereits gelöst wurden, und es gibt neue, die heute noch nicht gelöst sind. Es gibt heute keine 100%igen Modelle für nichtstationäre Prozesse.
Vergessen wir nicht das Pattern-Trading, wie es in der TA genannt wird, und in der Mathematik ist es eine Klassifizierung. Es gibt dort andere Ideen, aber auch andere Schwierigkeiten, für die es heute keine vollständige Lösung gibt.
Ihrem Profil nach zu urteilen, sind Sie durchaus in der Lage, GARCH anzuwenden. Nehmen Sie R, es enthält das Paket rugarch. Konzentrieren Sie sich, und in einem halben Jahr werden Sie viele naive Ideen loswerden, und Sie werden das Werkzeug haben. Sie werden im Mainstream sein, Sie werden viele Veröffentlichungen von seriösen Unternehmen in seriösen Magazinen erhalten. Vielleicht finden Sie auch ein Währungspaar, das Sie mit einem Konfidenzintervall von 95 % vorhersagen können. Aber so ist das nun einmal mit dem Glück. Aber 75 % sind einfach.
Sie haben völlig recht, aber Sie haben nur einen Teil der Reise beschrieben. Es gibt eine Fortsetzung, die die von Ihnen erwähnten Mängel behebt, aber es gibt auch neue, die gelöst wurden, und neue, die heute noch nicht gelöst sind. Es gibt heute keine 100%igen Modelle für nichtstationäre Prozesse.
Vergessen wir nicht den Handel nach Mustern, wie er in der TA genannt wird, und in der Mathematik heißt er Klassifizierung. Es gibt dort andere Ideen, aber auch andere Schwierigkeiten, für die es heute keine vollständige Lösung gibt.
Ihrem Profil nach zu urteilen, sind Sie durchaus in der Lage, GARCH anzuwenden. Nehmen Sie R, es enthält das Paket rugarch. Konzentrieren Sie sich und in einem halben Jahr werden viele naive Ideen verschwinden und Sie werden das Werkzeug haben. Sie werden im Mainstream sein, Sie werden viele Veröffentlichungen von seriösen Unternehmen in seriösen Magazinen erhalten. Vielleicht finden Sie auch ein Währungspaar, das Sie mit einem Konfidenzintervall von 95 % vorhersagen können. Aber so ist das eben mit dem Glück. Aber mit 75 % ist es einfach.
Sie haben bereits Fortschritte in GARCH gemacht. Vielleicht können Sie einen Artikel über mql5 für uns schreiben, ich denke, dass viele Händler daran interessiert sein könnten. Wie: 1) Einführung - Grundlagen; 2) Entwicklungsstufen; 3) Moderne Entwicklungen (es gibt genug Übersicht + Literatur). Ich bin noch nicht mit R befreundet. MATLAB ist meine Liebe.
Der Artikel ist noch nicht fertig, es ist eine Menge Schwarzarbeit geworden.
Früher war ich mit Matlab vertraut. Werkzeugkasten "Ökonometrie". Bezahlt, fremd für die Finanzmärkte, fremde Klassifizierung der Instrumente. Seit etwa drei Jahren nicht einmal in der Nähe von R.
Alexey, lesen Sie in aller Ruhe
https://cran.r-project.org/web/packages/PSF/vignettes/PSF_vignette.html + angehängte Datei