Fenómenos del mercado - página 26
Está perdiendo oportunidades comerciales:
- Aplicaciones de trading gratuitas
- 8 000+ señales para copiar
- Noticias económicas para analizar los mercados financieros
Registro
Entrada
Usted acepta la política del sitio web y las condiciones de uso
Si no tiene cuenta de usuario, regístrese
La inercia no funciona :)
¿Puede explicar el proceso de pensamiento?
Por ejemplo: El trabajo es el producto de la fuerza por el desplazamiento. La inercia no es una fuerza, por lo que no puede funcionar. Por lo tanto, la inercia no funciona :)
Gop-stop)).
¡Y lo han legalizado! ¡Bien por los demonios!))
¿Puede explicar el proceso de pensamiento?
Por ejemplo: El trabajo es el producto de la fuerza por el desplazamiento. La inercia no es una fuerza, por lo que no puede funcionar. Por lo tanto, la inercia no funciona :)
La prueba del tópico, sin duda:
Si estaba funcionando, ¿por qué no te veo en la lista de Forbes? :))
¿Puede explicar el proceso de pensamiento?
Por ejemplo: El trabajo es el producto de la fuerza por el desplazamiento. La inercia no es una fuerza, por lo que no puede funcionar. En consecuencia, la inercia no funciona :)
Una prueba estoica del tópico:
Si ha funcionado, ¿por qué no te veo en la lista Forbes? :))
Inercia del pensamiento. Si funcionara, estaría bebiendo cerveza de dos neveras y sin hacer nada :)
¡Ojalá hubiera vivido así!
Pondré una orden en una ruptura del mínimo de hoy. Tal vez la inercia para ir otros 100 pips.
¡Que me parta un rayo!
Pondré una orden en una ruptura del mínimo de hoy. Tal vez se vaya otros 100 pips por inercia.
¡Desearía haber vivido así!
Pondré una orden para un desglose de la baja de hoy. Tal vez la inercia para ir otros 100 pips.
¡Ojalá hubiera predicho el precio así! Paukas predijo otros 60 puntos. - ¡Ese es el Fenómeno!
:)
¡Debería haber predicho el precio así! Paukas predijo otros 60 puntos. - ¡Ahí está, el Fenómeno!
:)
Quería poner unas palabras.
El resultado me parece muy curioso e inesperado. (¿Si he entendido bien que la línea roja muestra el PA acumulado de las diferencias sumadas que no superan +- lambda?) Incluso muy inesperado. Lo segundo que me sorprendió fue la diferencia con los datos de los precios, muy evidente. Aunque me gustaría preguntar qué tipo de distribución especificó para los números aleatorios sintéticos.
Sí, BP acumulativo (para este ejemplo) . De nuevo (he utilizado mi post de otro hilo y lo he modificado ligeramente):
Modelo de mercado
Después de mucho buscar, adoptó esto de los "sistemas de control con estructura aleatoria" como una versión de trabajo del modelo de mercado. En mi opinión (aunque no es matemática), este modelo describe adecuadamente el proceso de cotización con todas sus sutilezas.
Su esencia es muy sencilla. Hay un número finito de estructuras que describen la transformación de la entrada en la salida. Cada una de estas estructuras implica un modelo según el cual se produce la transformación. El proceso observado está formado por una transición (interruptor) entre las estructuras. Todo esto se muestra en la siguiente imagen:
Cada modelo tiene un conjunto de parámetros, que también pueden cambiar en cada conmutación. Entonces, asumí que hay dos procesos principales, cada proceso tiene su propia jerarquía, cada elemento que se encuentra en un nodo de la jerarquía tiene su propia estructura.
Interacciones del proceso
Estos dos procesos compiten entre sí según la matriz de transición (presumiblemente), es decir, existe un sistema "externo" (convencionalmente, por supuesto) al mercado que conmuta la generación de cotizaciones entre estos procesos. Más adelante, mostraré con más detalle, con referencia a
Adaptación a la práctica.
Todo está muy bien, pero es imposible identificar exactamente un sistema de este tipo. Por lo tanto, introduzco el "modelo combinado": A=W(1)MODELO1(parámetros)+ W(2)MODELO2(parámetros)+....+ W(n)MODELOn(parámetros). Donde W(n) son algunos pesos de participación de estos modelos en la predicción. Puede ser posible particionar explícitamente los procesos debido a la transformación inventada. Pero eso es para más adelante.
¿Con qué estoy trabajando?
No trabajo directamente con las cotizaciones, es un proceso extremadamente complicado. Introduzco todo tipo de transformaciones complicadas, pero lo que he dicho también se aplica a ellas. La complejidad no va a ninguna parte: se hereda. Es imposible simplificar el proceso. Y si lo simplificas, puedes perder el proceso en sí. (es decir, incluso un poco más complicado de lo que he descrito, pero he mostrado el fenómeno y algunas observaciones más interesantes)
Análisis de la evolución de las series temporales
Etapa básica. En esta fase, identifico todas las estructuras posibles según algunos criterios. Estimo las estadísticas de las transiciones entre estas estructuras. Se determina una matriz de frecuencia de transición para las estructuras. En el futuro, estoy pensando en utilizar las llamadas redes neuronales de impulso (o redes de ondas). Es una dirección muy prometedora.
Algoritmo
(1) Haciendo algunas suposiciones sobre el comportamiento, se realiza una estimación probabilística del estado futuro del sistema en un momento dado del horizonte de planificación. La red neuronal recorre la matriz de evaluación de la probabilidad resultante p=f(tiempo,cotir) del estado inicial y a su vez hace una suposición sobre la presencia de un punto de entrada/salida. Puede decir con mucha precisión si habrá o no una entrada/salida en el horizonte de planificación. Sólo queda encontrarlo.
(2) Se da una orden para construir una previsión precisa. Se realiza:
- identificación de la estructura actual "on"
- evaluación de la elección de las estructuras futuras más probables
- Identificación de los parámetros de los futuros modelos
(3) Se realiza una simulación
(4) A continuación, la red neuronal estima los coeficientes del modelo combinado.
La segunda cosa que quería decir es sobre las hipótesis del autor de este hilo - transiciones markovianas. Creo que se puede encontrar algo de no aleatoriedad (si nos ceñimos al modelo con separación de incrementos dentro de lambda y fuera de lambda), porque hay algo de autocorrelación de los incrementos (tomados en módulo). Y si para pensar en el modelo originalmente propuesto con valles en todo el rango de valores, no sé, habría que probarlo.
La no aleatoriedad ya se ha encontrado, prueba de ello es la extensa investigación de Alexey (Mathemat). Los confirmo, todo es correcto. Pero si no se respeta la markovianeidad, entonces todo será mucho más complicado, habrá que reinventarlo :o(