Prueba de los sistemas de previsión en tiempo real - página 63
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¿Y por qué? Después de todo, no hay nada más que ellos.
Pero no conozco ninguna metodología válida para analizarlos. No sólo el tiempo no es estacionario, sino que las garrapatas llegan cuando quieren. Desde el análisis fractal (no los indicadores) no hay nada que hacer ahí, los ticks son un sistema muy complicado, además hay una enorme influencia de la DC en estos ticks (recordemos el winwin del campeonato). No se pueden prever, no se pueden analizar correctamente.
En general, su investigación es alentadora y admirable.
Me alegro sinceramente de que le dé esperanzas, pero no hay nada especial en mi investigación. No soy un matemático, más bien un aficionado a este campo.
Pero no conozco ningún método eficaz para analizarlos.
Así es, siempre he dicho que hay que conocer los puntos de las setas.
No sólo el tiempo es inestable, sino que los tics aparecen cuando quieren.
¡Es una barbaridad! ¿Qué están mirando los poderes fácticos?
Desde el punto de vista del análisis fractal (no como indicador) no hay nada que hacer ahí, los ticks son un sistema muy complicado.
Y aquí, colega, permítame discrepar con usted. No sólo el análisis fractal está creado especialmente para las garrapatas, sino que éstas son el sistema más sencillo. Para su modelización bastan supuestos muy sencillos, no hay prácticamente nada que simplificar. Una representación convencional de OHLC no es 4, sino 10 veces más complicada que los ticks, y tú, querido, te ocupas de ello. Me imagino lo duro que será para las garrapatas cuando te abalances sobre ellas. :-)
a Yurixx
Во-во, я всегда говорил - грибные места знать надо.
Así que comparta las localizaciones, si es que las hay. Realmente espero que no estés por ahí recogiendo agáricos de mosca y setas.
¡Esto es una barbaridad! ¿Qué hacen los poderes fácticos?
Eso es lo que hace que nuestras actividades sean en gran medida inútiles :o) Con toda seriedad, simplemente no hay métodos para lidiar con tales filas. Objetivamente, ni siquiera se puede calcular la media, por no hablar de los momentos y otras cosas útiles (por ejemplo, no existe el concepto de desfase temporal para dichas series). Pero si tienes un don para las bellas artes - ¡¡¡deja que te estreche la mano!!! ¡¡¡Estoy encantada!!! Entonces no tienes que enfadarte con los Poderes Superiores, ¡tú mismo eres el Poder! :о)
Bueno, colega, permítame discrepar con usted. El análisis fractal no sólo está creado especialmente para las tics, sino que es el más sencillo de todos los sistemas. Para su modelización bastan supuestos muy sencillos, no hay prácticamente nada que simplificar. Una representación convencional de OHLC no es 4, sino 10 veces más complicada que los ticks, y tú, querido, te ocupas de ello. Me imagino lo difícil que será para las garrapatas cuando te abalances sobre ellas. :-)
Por qué estamos usando la palabra "tú", pero bueno. En realidad, el análisis fractal se creó históricamente con un propósito bastante diferente. Yury, no hay muchos métodos que puedan dar una estimación objetiva del Caos. Una de ellas es el cálculo de la integral de correlación para cada anidación y la estimación del Caos total (elemento del análisis fractal). Es lo que he utilizado, con algunas suposiciones. La dimensionalidad del sistema para las garrapatas es enorme, hay un completo Caos con mayúscula, no hay nada que hacer ahí.
Creo que el método de cálculo no juega ningún papel fundamental. Sólo hay que recordar que estamos hablando de entropía informativa, no de termodinámica ni de ninguna otra cosa.
no tiene nada que ver con la dimensionalidad del espacio. Además, la dimensionalidad es sólo un parámetro de entrada al modelo.
No creo que sea correcto o me estoy perdiendo algo.
Estoy dispuesto a reafirmarlo. Me gustaría llegar al fondo del asunto. La esencia de la pregunta es si siempre tiene sentido elegir el pronóstico "ganador" por el valor máximo de su entropía.
Luego se acaba de exponer aquí la idea de que los valores de entropía deben ser cíclicos, porque hay ciertos periodos en el mercado (límites de sesión, noticias), en los que la entropía realmente sube. Esto es algo con lo que estoy de acuerdo. Entropía = volatilidad, ¿verdad? Sin embargo, es poco probable que la dirección del movimiento predicho (que es lo que determina una predicción correcta) se tenga en cuenta en la entropía de alguna manera. En general, sugeriría seleccionar una aplicación con un valor de entropía media de todos.
¿Por qué te equivocas? Esta fórmula dará el menor horizonte de predicción posible para un sistema muy complejo, de gran dimensionalidad.
Corrección. No el mínimo, sino el máximo horizonte posible. Sin embargo, no entiendo cómo se mide el tiempo del intervalo de predicción resultante. Tenemos muestras de barras en los datos, y sería lógico suponer que el intervalo también está en barras, pero no encuentro una explicación para eso directamente en la fórmula.
a la comercializadora
Думаю, что если посчитать энтропию для данных, преобразованных в пространства разных размерностей, мы получим разные значения, так что размерность пространства имеет отношение к энтропии. Более того, мы специально делаем предобработку входных данных с целью повышения их энтропии. А уж то, что размерность задается параметром модели - это обычное дело, у меня тоже так.
Ya no sé a qué te refieres. Antes hablabas de la entropía K, que se utiliza en la fórmula. Tiene que ver con la dimensionalidad del sistema, eso es lo que escribí. Es decir, me pierdo un poco en la idea principal. :о)
Luego, la idea de que los valores de entropía deben ser cíclicos, porque hay ciertos periodos en el mercado (límites de sesión, noticias) en los que la entropía realmente sube. Esto es algo con lo que estoy de acuerdo. Entropía = volatilidad, ¿verdad?
Estaba escribiendo sobre la elección de diferentes niveles de entropía como criterio, dependiendo del tiempo, no sobre la ciclicidad de la entropía en sí. Pero tal vez tengas razón, tal vez haya una correlación con la volatilidad (sólo hay que aclarar cuál es, que no es fácil :o) No es tan sencillo, ya escribí antes que no trabajo directamente con el precio, uso una serie transformada que tiene las siguientes propiedades:
Es todo un estudio, no se puede responder sólo a eso.
Corrección. No el mínimo, sino el máximo horizonte posible.
No lo entiendo...
Así que comparte los lugares, si es que realmente los hay. Realmente espero que no estés por ahí recogiendo hongos agáricos de mosca y setas.
Sí, siempre he expresado mi afición por las garrapatas y no he ocultado que trabajo con ellas. Lo que recoja allí, lo veremos después de haberlo comido. ¡La autopsia lo demostrará!
Es esta circunstancia la que hace que nuestras actividades carezcan en gran medida de sentido :o) Con toda seriedad, simplemente no hay métodos para lidiar con tales filas. Objetivamente, ni siquiera se puede calcular la media, por no hablar de los momentos y otras cosas útiles (por ejemplo, no existe el concepto de desfase temporal para dichas series).
Jesús, menos mal que no lo sabía antes. De lo contrario, no habría podido trabajar.
Y por qué cambiamos a "tú", pero bueno. En realidad, históricamente, el análisis fractal se creó para otra cosa. Yuri, no hay muchos métodos que puedan dar una evaluación objetiva del Caos. Una de ellas es el cálculo de la integral de correlación para cada anidación y la estimación del Caos total (elemento del análisis fractal). Es lo que he utilizado, con algunas suposiciones. La dimensionalidad del sistema para las garrapatas es enorme, hay un completo Caos con mayúscula, no hay nada que hacer ahí.
Tú te cambiaste a nosotros, así que nosotros nos cambiamos a ti. :-)
Vamos Sergei, ni siquiera puedes bromear con ello.
Tengo una idea bastante clara de lo que estás hablando. Estas cosas son demasiado altas para mí. Yo mismo construí mis propios métodos, no hay nada complicado en ellos. Intento no tocar el Caos con las manos, porque si no me arrastrará irremediablemente. Trato de evaluar el Orden. No he encontrado el problema de las dimensiones. Eso es, quizás, todo.
Dios, menos mal que no lo sabía antes. No habría podido trabajar.
a la comercializadora
Ya no sé a qué te refieres. Antes hablabas de la entropía K, que se utiliza en la fórmula. Tiene que ver con la dimensionalidad del sistema, eso es lo que escribí. Es decir, me pierdo un poco en la idea principal. :о)
Escribí sobre la elección de diferentes niveles de entropía como criterio, dependiendo del tiempo, no sobre la ciclicidad de la entropía en sí. Pero tal vez tengas razón, tal vez haya una correlación con la volatilidad (sólo necesito aclarar qué es y no es tan sencillo :o) No es tan sencillo, ya escribí antes que no trabajo directamente con el precio, uso una serie transformada, que tiene las siguientes propiedades
Es todo un estudio, no se puede responder sólo a eso.
No lo entiendo...
Sí, se está volviendo un poco confuso. ;-) Entonces tampoco entiendo qué es lo que se dijo exactamente sobre que no tiene "nada que ver con la dimensionalidad"(>>), si ahora se está de acuerdo en que la entropía está relacionada con la dimensionalidad.
¿Los niveles de entropía dependientes del tiempo no son cíclicos? Sin embargo, no importa cómo se llame, en mi opinión. La cuestión es que si el modelo es adecuado, entonces durante los períodos de alta volatilidad debería dar las variantes de realización, para las que el valor medio de la entropía es mayor, que en los períodos de calma. Por lo tanto, la predicción ya debería contener una corrección de los niveles. Y las desviaciones al alza y a la baja no son más que un baile en torno a algún valor medio, el más probable.
Sobre el tema "no lo entendí". Hubo esta conversación: yo di una fórmula, tú escribiste: "Esta fórmula dará el menor horizonte de previsión posible...". He señalado que esto es incorrecto. La fórmula da una estimación del horizonte máximo. ¿Qué es exactamente lo que no está claro?
Sí, todo se está volviendo un poco confuso de alguna manera. ;-) Entonces tampoco entiendo qué es lo que se dijo exactamente sobre que no tiene "nada que ver con la dimensionalidad"(>>), si ahora se está de acuerdo en que la entropía está relacionada con la dimensionalidad.
Me refería a tu "es decir, una medida de la dispersión de una variable aleatoria en el espacio". No sé qué es esa medida, dónde se dispersa y qué tiene que ver con la entropía.
¿Los niveles de entropía dependientes del tiempo no son cíclicos? Sin embargo, no importa cómo lo llames, en mi opinión. La cuestión es que si el modelo es adecuado, entonces durante los periodos de alta volatilidad debería dar las variantes de realización, para las que el valor medio de entropía es mayor, que en los periodos de calma. Por lo tanto, la predicción ya debería contener una corrección de los niveles. Y las desviaciones al alza y a la baja no son más que bailes en torno a algún valor medio, el más probable.
Los niveles del criterio serían en cierto modo cíclicos (suponiendo que esos niveles se activen correctamente como identificación del proceso). Pero no he escrito nada sobre la ciclicidad de toda la entropía (o del campo de la entropía), eso hay que mirarlo. De nuevo, puede que tengas razón.
Sobre el tema "no lo entendí". Hubo esta conversación: yo di una fórmula, tú escribiste: "Esta fórmula dará el menor horizonte de predicción posible...". He señalado que esto es incorrecto. La fórmula da una estimación del horizonte máximo. ¿Qué es exactamente lo que no está claro?
OK, estaba escribiendo en el contexto de la última conversación sobre el valor en sí mismo (hasta dónde se puede predecir)
Hoy el cuadro de FDAXZ9 es el siguiente:
Vender en la apertura del mercado, tomar en 5616, parar en la zona de 5673.