Ecuación de regresión - página 13
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Lo principal es entender que, resulta que ".... no se trata de modelar procesos naturales complejos (!!!), sólo se trata de modelar la forma de tomar decisiones de los sujetos del mercado de divisas..."
=)
Sí, todo es muy útil.
Como se prometió, foto. Análisis de las series de precios puras (sin preprocesamiento, eliminación de la tendencia, etc.) - modelo AR(3) en 11 cuentas. En los gráficos - error de predicción: gráfico superior - para ANC, inferior - regresión cuantílica. Líneas: azul - Cierre, verde - Alto, rojo - Bajo (se tomaron la mediana y los cuantiles 0,9 y 0,1 para el QR, respectivamente). Las líneas azules son la TAE diaria, a escala.
Lo que veo aquí es lo siguiente:
(a) Los valores absolutos del error para el MOC en un mercado tranquilo son casi los mismos que para el QR, pero(!) cuando aparece un pico, el error del MOC cambia de forma más caótica y, en general, reacciona a él más débilmente, mientras que el error del segundo gráfico parece más regular. Este era, en general, el objetivo: mostrar la posibilidad de detectar "perturbaciones de estacionalidad" a expensas de la capacidad de QR de no reaccionar a estos mismos picos. Y si se pueden detectar, significa que no se trata de valores atípicos sino de un proceso aleatorio aditivo, y no menos estacionario que el AP(3) del que lo separamos.
b) si consideramos que la detección de valores atípicos es una señal útil, el segundo gráfico tiene muchas veces más OSR, por lo que un hipotético :) sistema de trading basado en este efecto dará muchas veces menos señales falsas.
Por supuesto, se puede discutir aquí, pero esto es lo que obtenemos en M5 (AP(3), en 21 cargos):
Aquí, ya mucho más claro.
En general, me parece que lo que decía se va confirmando poco a poco. Voy a indagar más en esta dirección.
Adjunto la librería para el cálculo del QR (librería Gallant compilada, ver enlace dos páginas antes) y el archivo de cabecera con la descripción. No adjunto los indicadores en sí, no puedo separarlos del resto:))) pero no hay nada difícil, la fórmula ya está escrita
Precioso, alsu. En cuanto al mercado de divisas, es hora de desechar las multinacionales :) ¿O no es así, Prival?
Genial, alsu. En forex, es hora de tirar a la basura a las multinacionales :) ¿O no es así, Prival?
Yo no lo tiraría. El filtro Kalman, en su matemática (esencia) es un CNA iterativo. https://ru.wikipedia.org/wiki/Фильтр_Калмана La wikipedia no es exacta. Se puede construir para algo más que BGS. Hay una advertencia al final que dice que es de color. Construyo para una ley de distribución uniforme. Hay una cuestión fundamental en particular Stratonovich. Tuvimos una discusión al respecto con los estudiantes de Mecánica hace tiempo. Lo solucionan en forma de ITO, lo cual creo que es un error. Hay algunos problemas con el tiempo allí. Bueno, como este https://www.mql5.com/ru/articles/174. Debe ser resuelto exactamente como Stratonovich dio, https://ru.wikipedia.org/wiki/Стратонович,_Руслан_Леонтьевич
Si funciona y te permite llevar a casa un trozo de pan, no debes tirarlo. Siento que se avecina una paliza... ))
Es genial, alsu. Es hora de echar a las multinacionales en Forex :). ¿O no es el momento, Prival?
No puedo decir nada de Forex, pero he probado la regresión de quintiles en mi estrategia bursátil, donde tengo regresión sobre regresión y regresión sobre regresión. La regresión cuantílica no me dio ninguna ventaja sobre la ISC, sólo tarda más en calcularse. Lo más probable es que se deba a la simetría del proceso banal, porque si es simétrico, no hay diferencia entre la media aritmética y la mediana... Y ahí es donde manda ISC. En mi sistema, todo es simétrico: puede subir o bajar, con la misma probabilidad, aunque no se distribuye normalmente.
Despedí a Kalman, por cierto. Tardé mucho tiempo en molestarme con ella, pero, de nuevo, no me daba ninguna ventaja en comparación con la LOC, al tiempo que consumía recursos.
Bueno, una mediana es una mediana, y los métodos para estimarla están bien desarrollados. ¿Y si lo cuantificas lejos de la mediana, por ejemplo, 0,1 y 0,9?
2 Prival: Estaba bromeando sobre el vertedero, tenía una cara sonriente allí...
No puedo decir para el mercado de divisas, pero he probado la regresión de quintiles en mi estrategia de mercado de valores, donde tengo la regresión en la regresión y la regresión en la regresión. La regresión cuantílica no me dio ninguna ventaja sobre la ISC, sólo tarda más en calcularse. Lo más probable es que se deba a la simetría del proceso banal, porque si es simétrico, no hay diferencia entre la media aritmética y la mediana... Y ahí es donde manda ISC. En mi sistema, todo es simétrico: puede subir o bajar con la misma probabilidad, aunque no esté distribuido normalmente.
¿Qué quieres decir con que no hay ventaja sobre la MNC? ¿Cómo lo has medido? Los cuantiles son una operación completamente diferente.
Mientras que el CNA reacciona a cualquier cambio en la muestra de PA, los cuantiles en la mayoría de los casos no se preocupan: no cambian. El cuantil más volátil es la mediana. Cualquier otro cuantil es menos volátil.
Bueno, una mediana es una mediana, y los métodos para estimarla están bien desarrollados. ¿Qué pasa si se cuantifica lejos de la mediana - digamos 0,1 y 0,9?
¿Qué quieres decir con que no hay ninguna ventaja sobre el ISC? ¿Cómo lo has medido?