La evaluación de la probabilidad es puramente matemática - página 15
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...mis sospechas sobre su indicador...
no es mi indicador:)))
Confusión en muchos sentidos...
;)
para las barras depende del número de ticks alcanzados. No entiendo muy bien cómo se promedia todo, etc., pero puede haber algunos errores porque las barras m15 tienen un cambio intradiario constante en la volatilidad (y en consecuencia en los incrementos). Deberíamos realizar un análisis más detallado. Quizá no sea tan sencillo.
He aquí, por ejemplo, un estudio similar: medimos la longitud media de los incrementos módulo m15 y h1, por ejemplo. Para SB, según la ley f de Einstein la longitud media del cuerpo h1 será 2 veces mayor, en la realidad también hay desviaciones significativas para diferentes periodos. Pero también en este caso hay que analizar los incrementos que no tienen una diferencia sistemática de volatilidad, por ejemplo, hacer la media de cada hora por separado, o tomar el marco temporal del día y superior.
Esto puede sorprenderle, pero en las barras de equivolumen, en las que el número de ticks de cada barra se fija de antemano, el panorama es aún más definido.
No dude del método, está probado y puede detectar dependencias incluso cuando el análisis de correlación no funciona, es decir, cuando las correlaciones no son visibles detrás del ruido. La única desventaja, sin embargo, es la necesidad de una muestra grande: cuanto mayor sea la muestra, más fiables serán las conclusiones.
no es mi indicador:)))
En realidad me refería a Prival. Me equivoqué.
En realidad me refería a Prival. Me equivoqué.
No entiendo cómo la base general. Reece, yo sostengo que no se puede obtener otro de un período. ¿Qué quieres decir?
Frecuencia = 1/periodo. Si se acorta la serie saltando una de cada dos observaciones, ¿qué ocurre con las frecuencias?
Y esta afirmación requiere su explicación -
Las temperaturas no fluyen a partir del movimiento browniano, los ticks no fluyen a partir de los plazos.
;)
De otro hilo, pero como la figura con las diferentes frecuencias que te sorprendió también está presente aquí - la repetiré.
No entiendo cómo la base general. Reece, yo sostengo que no se puede obtener otro de un período. ¿Qué quieres decir?
Frecuencia = 1/periodo. Si se acorta la serie saltando una de cada dos observaciones, ¿qué ocurre con las frecuencias?
Y esta afirmación requiere su explicación -
Las temperaturas no fluyen a partir del movimiento browniano, los ticks no fluyen a partir de los plazos.
;)
Vamos al mismo hilo. Mi respuesta está ahí.
Un profundo error de concepto. Mis sospechas sobre su indicador eran intuitivas y erróneas. Lo más probable es que el indicador sea correcto, pero su uso es metodológicamente incorrecto.
¿Qué muestra su indicador (ACF BP)? Que hay dependencias en BP. Lo siento, pero esto es una trivialidad. Nadie niega la presencia de las tendencias y por eso se puede ver sin ninguna matemática. Además, no es correcto investigar los componentes regulares de la PA mediante métodos de estadística matemática. Tu post me ha convencido una vez más de la necesidad de ceñirme a los paquetes de software, ya que así se evitan los errores metodológicos. En nuestro caso tenemos que excluir los componentes regulares - tendencia y componente cíclico, si queremos ver en BP lo que no es visible a simple vista matemática.
¿Qué queremos ver? Queremos ver los parámetros de un modelo, con el que no sólo podríamos analizar los datos históricos, sino también predecir el futuro. Para esto se construye el ACF de diferencias, la diferencia en diferencias, etc. Por ejemplo, al identificar el modelo ARPSS obtenemos inicialmente dos posibles respuestas: el modelo puede ser identificado y el modelo no puede ser identificado. Por favor, acepta que este resultado ya es digno de tomar diferencias, y tus argumentos sobre la pérdida de información no tienen base, ya que estamos excluyendo un hecho establecido (t rand) de la consideración, y tratando de obtener información que no es inicialmente visible en absoluto.
1. Todavía no has averiguado lo que se está calculando ahí. Si no puedes ver que resta la tendencia antes de que se construya el ACF ... Lo siento.
2. ACF es sólo una fórmula, al igual que la conocida Mashka, y lo que se le dé como entrada depende del investigador. Y para argumentar que si alguien da Mashkas entrada minutki, es metodológicamente incorrecto, más correcto digamos diario ... no tiene sentido.
3. En cuanto a conseguir el modelo, lo tengo, bueno o malo, ese no es el punto. Puede consultar la metodología en https://www.mql5.com/ru/forum/105740/page25#54080.
Cándido 11.12.2007 23:21
...
Es decir, la preformación que reduce los precios de la BP a ruido blanco será un modelo de mercado. Eso sí que lo entiendo :)
La comprobación es sencilla, sólo con ACF - si ACF es una función delta (o cercana a ella), se encuentran todos los componentes...
2. ... Y argumentar que si alguien alimenta con minucias la entrada de Mashka, es metodológicamente incorrecto, más correcto digamos los diarios .... no tiene sentido.
En realidad, me refería a otra cosa y adjunté los espectros de kotir como prueba de mi pensamiento. Una vez más: cada marco temporal tiene sus propias estadísticas. Las estadísticas de los distintos plazos pueden complementarse, pero no se puede obtener una a partir de la otra.
3. En cuanto a conseguir el modelo, lo tengo, bueno o malo, eso es otra cosa. La metodología de la derivación del modelo puede consult arseen https://www.mql5.com/ru/forum/105740/page25#54080.
Lea, por ejemplo, ARPSS. Puede que su modelo tenga más éxito para obtener beneficios que el ARPSS, pero lo que ha descrito no es un modelo: no he visto intervalos de confianza, niveles p, ni ninguna estimación de confianza en los resultados.
1. Todavía no has averiguado lo que se está calculando. Si no ves que resta la tendencia antes de trazar el ACF ... Lo siento.
Sí, tienes razón, no entendí tu indicador, pero lo entendí en esencia. La forma de sustraer la tendencia no condujo a ningún resultado interesante. Prometí traer los resultados del análisis en ESTADÍSTICAS - aquí tienes.
ACF. Por ACF podemos hablar de una tendencia. Tenga en cuenta que este cálculo va acompañado de información adicional muy útil.
ACF Close es la tendencia que se aproxima por regresión. La fórmula es la siguiente. Creo que este cálculo de ACF es totalmente igual al suyo. En mi opinión, restar la tendencia de la regresión, no aporta nada. La regresión probablemente no se aproxima bien a la tendencia real.
Aquí hay un gráfico de Cierre sin tendencia por regresión. Podemos ver que no se parece mucho al ruido blanco. El ACF es más alto.
Veamos el gráfico de cierre sin ACF. Parece más bien ruido. Y estamos tratando de deshacernos del componente regular.
Ahora el ACF está para eso.
Parece ser más interesante.
Hace mucho tiempo que no trabajo con el paquete de estadísticas. este paquete suele tener gráficos muy poco claros.
1. En el enlace que di, no hay ningún modelo, sólo una descripción de la metodología para construirlo. El modelo está en la misma rama, pero mucho más lejos. Sé lo que son los ARPSS, y hace tiempo que renuncié a ellos, y también a los modelos de regresión (creo que tienes la misma conclusión).
2. Sus gráficos son extraños. ¿Puedes citar el ACF del ruido blanco para que tenga sentido lo que has dibujado aquí y(o) las constantes. Por definición, el ACF en el punto 0, es igual a 1 (para cualquier dato) y disminuye gradualmente hasta 0 (cuando el sesgo está completamente fuera de la muestra). No he visto esto en ninguno de sus gráficos.
3. Estas son las frases que desconciertan "...Veamos el gráfico de Cierre sin ACF. Parece más bien ruido. Pero estamos tratando de deshacernos del componente regular..." Usted tiene una comprensión errónea del ACF.
Cualquier función tiene ACF, no está claro cómo construyes un gráfico sin ACF, lo más probable es que sea algún tipo de redacción desafortunada, querías construir algo, lo construiste, pero lamentablemente no lo explicaste.
Además, por tendencia me refiero a la ecuación de la línea recta y=a*x+b. La resteo de Close antes de trazar ACF. Y luego calculo el ACF - y su forma muestra claramente que además de la tendencia (ecuación recta) siempre hay un proceso oscilatorio en el mercado.
No sé cómo explicarlo.
1. Tomamos Close.
2. Resta la tendencia (y=a*x+b) del Cierre.
3. Construir el ACF
4. obtenemos una imagen como esta https://www.mql5.com/ru/code/8295 en rojo es lo que obtenemos. Se trata de una cadena oscilante de segundo orden en un momento determinado. También hay un gráfico ACF obtenido del modelo con los correspondientes coeficientes calculados (gráfico azul), es una coincidencia casi perfecta... Pero no siempre es igual, hoy este ACF puede parecer diferente, y en consecuencia, otro modelo es válido en el mercado...
Z.U. Contestaré enseguida a todos los que me han mandado mensajes en persona. Me pregunto: "¿Cómo se negocia con el ACF?" No se puede comerciar con ACF (o mejor dicho, no tengo ni idea de cómo hacerlo). El ACF le permite ver y calcular visualmente los parámetros de los procesos que ocurren en este momento en el mercado, pero es necesario entender qué es el ACF y de qué se trata. Intente construir el ACF sin un ordenador, un papel y un bolígrafo y entenderá muchas cosas...
¿Has resuelto los periodos de 40 y 20?
¿O sigues insistiendo en que hay que esperar "milagros" con el original y acortado quitando cualquier otra observación?
Esto me recuerda a Krylov.
NEARDERTALEC y el paquete de "estadísticas"...
;)