Fenómenos del mercado - página 27
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"La inercia es el fenómeno por el cual un cuerpo mantiene su velocidad de movimiento (tanto en magnitud como en dirección) cuando no hay fuerzas que actúen sobre el cuerpo" :)
¿Por qué le sorprende la presencia de una tendencia global a largo plazo?
¿Qué tiene que ver la inercia con esto?
¿Por qué no suponer que dicha matriz no es una causa sino una consecuencia de estos dos procesos? Si están presentes, por supuesto.
Tal vez, esto es lo que quiero comprobar.
(2) Se da una orden para hacer una previsión precisa. Realiza:
- identificación de la estructura actual "on"
Colegas, voy a dejar el foro por un largo periodo de tiempo.
Buena suerte.
Vladimir, ¿a qué te refieres con sumar el sistema? Yo también me pregunto cuántos pasos hay que dar para doblarlo: sólo 4.
¿Qué tiene que ver la inercia con esto?
¿No has dibujado un gráfico de movimiento rectilíneo uniforme? Entonces vea la definición.
... cada proceso tiene su propia jerarquía ...
... Pero si no es un proceso markoviano, entonces es mucho más complicado, hay que reinventarlo :o(
Bueno, por fin alguien ha revelado el secreto, por así decirlo, del fenómeno del mercado.
Puedo añadir más: en una serie de velas negras se abren nuevas barras por las blancas por alguna razón poco clara, pero se cierran por las negras, y viceversa para las velas blancas.
No entiendo cómo se forma una vela en la apertura.
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 con exactitud 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 dividir 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. No se puede 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. Determino 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, una red neuronal estima los coeficientes del modelo combinado.
No se ha encontrado ninguna aleatoriedad, prueba de ello es la extensa investigación de Alexey (Mathemat). Los confirmo, todo es correcto. Pero si no se respeta la markovianeidad, todo será más complicado y tendré que reinventarlo :o(
Retomando un tema, tal vez off-topic... Trató de distinguir las frecuencias en números aleatorios artificiales - por los ajustes dentro y fuera del rango RMS - luego leyó el post de Farnsworth
se dio cuenta de que hay un "tamiz", cuyo misterio permanece, y lo que estaba haciendo no da ni alfa ni omega.
Se trata de la "criba". ¿Qué es y cómo es? Hay más preguntas que respuestas...