Recordando a los veteranos: Box y Jenkins - página 10
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Probablemente sea más apropiado: ¿precio - f1 + f2? Porque en su caso la señal comercial debe activarse en el nivel de la suma de las dos escalas, es decir, el precio debe cruzar el nivel a una altura de unos dos precios para que la señal cambie de signo.
Si es más correcto asumir que los residuos entre el TS y la cotización para el caso de cruce de dos máscaras, donde: el precio es el precio actual, f1 y f2 son las últimas lecturas de dos muvings con periodos diferentes y la fórmula: residuos = precio - f1 + f2, entonces obtenemos que el residuo es igual a la equidad, asumiendo que el spread es cero.
Y si eso es cierto, entonces su declaración, y cito:
Sólo se puede confiar en la prueba y en la prueba de avance si los residuos = kotir - ¡la TS es estacionaria! es decir, pasa la prueba de raíz unitaria.
es absurdo. Absurdo porque:
1. Si hay renta fija para CU, no lo sé, ya que nunca he visto ninguna renta fija.
2. La estacionariedad implica la falta de tendencia, es decir, dicho TP es un movimiento lateral perfecto. Si la equidad es estacionaria y los BPs estacionarios tienen MO = Const, esta misma MO estará alrededor del depósito inicial.
Así pues, no te dediques al epigonismo, pero aprende las matemáticas: son las que mandan. Y dejad de adorar a esos trucos, como Cajas y Jenkinsons - el sectarismo no ha traído nada bueno a nadie, aparte de los fundadores de las sectas. Sin embargo, algunos fundadores tampoco acabaron bien.
No estoy discutiendo la estacionalidad del TC. En lugar de consejos idiotas, siéntese y dedique una semana a un libro a nivel de especialista y no de licenciado, y luego discutiremos. Tiene sentido discutir cuando el oponente no confunde la CT con el resto.
... ¿Puedo preguntar qué es lo que condenas? ¿Para que el ktn medio lo entienda también?
Aparentemente, algo que no tiene sentido. Si no, ¿qué sentido tiene discutir algo que es trivial hasta para un erizo borracho?
...
En el siguiente hilo daré los resultados de los cálculos para este modelo. Sugiero que se discutan los resultados y su aplicabilidad a Forex.
...
faa1947:
...
Al menos una conclusión: los indicadores que no se adaptan a la cotización actual no tienen sentido.
Hay mucho que compensar.
Estamos hablando de cosas muy concretas que entiendo y comprendo igual que millones de personas.
Lo que has descrito no deja de ser un juego de números. Tal vez sea correcto, tal vez no. No ha aportado ninguna prueba. Las deducciones generalmente aceptadas sobre estacionariedad y no estacionariedad que he citado. Le respondo que mis cálculos coinciden con los que la gente lleva utilizando desde hace 40 años.
Una vez más, por si acaso, ¿dónde están los comerciantes de éxito que entienden como tú? No es necesario nombrar un millón, al menos uno o dos.
Lo que he descrito es un ejemplo abstracto que muestra que
1. cualquier estadística sobre todo el rango es la temperatura media en un hospital. Incluyendo la prueba de no estacionariedad
2. No es necesario reducir todas las series no estacionarias a estacionarias para ganar dinero. Las distribuciones de las operaciones, es decir, los sectores del gráfico entre los puntos de entrada y salida, así como las series de operaciones, son estacionarias. Además de la estacionariedad existe, por supuesto, un EA positivo. De lo contrario, la estacionalidad no sirve de nada.
Estacionaria es la distribución de las operaciones, es decir, las secciones del gráfico entre los puntos de entrada y salida, así como las series de operaciones.
No tiene sentido exhortar, porque el Sr. Econometrista no está dispuesto a discutir la estacionariedad de la ST.
Lee las escrituras de Box y Jenkinson y no retuerzas lo que los econometristas han atrofiado.
Resumiré cómo entiendo Box-Jenkins y su refracción práctica.
Más allá del libro de 1972 mencionado anteriormente, el esquema es el siguiente.
1. tomamos un cotier.
2. Con la prueba de raíz unitaria comprobamos la estacionariedad de este cociente.
La tabla superior muestra Prob = 0,7350, que no permite rechazar la hipótesis de no estacionariedad del cociente. Es conveniente suponer que la probabilidad de no estacionariedad = 75%.
3. Diferenciemos el cociente según Box y Jenkins: tomemos la diferencia entre las barras vecinas. Obtenemos una serie diferenciada, es decir, la serie I(1) en el modelo ARI(1)MA
4.comprobar esta nueva serie mediante la prueba de raíz unitaria
Vemos que esta serie es estacionaria (estacionaria débil o covariante, es decir, la media y la autocovarianza de la serie no dependen del tiempo). Prob = 0, es decir, rechazamos estrictamente la hipótesis de no estacionariedad de la serie.
5. Para la serie incremental escribimos la ecuación ARMA:
d_eurusd ar(1) ma(1) c @tendencia
6. Estimamos y obtenemos el resultado:
Vemos que no podemos rechazar la hipótesis de que los coeficientes en C y @TREND sean iguales a cero. Por ello, excluiremos estas dos variables independientes del modelo.
Este es el resultado final.
Las dos últimas líneas de la tabla son las más valiosas: como los valores están bastante alejados de 1, esto indica la estabilidad del modelo resultante.
7. ¿Qué tienes? Tenemos un indicador en base al cual podemos construir nuestra ST. En este caso podemos confiar en los resultados de las pruebas en MQL.
¿Cuál es el mérito de Box y Jenkins?
Escribieron su libro en un momento en el que un mercado enormemente eficiente deambulaba aleatoriamente por un futuro Nobiles. En estas circunstancias dicen: el mercado es inestable y hay dependencias entre bares vecinos. Su modelo ARIMA se sigue utilizando en economía, algunas oficinas económicas del gobierno estadounidense han hecho público el modelo con el que realizan sus cálculos.
Se ha hecho mucho en 40 años, lo que ha limitado a los noobiles que vagan al azar. En mi opinión, se han hecho las dos cosas más significativas.
1. Que lo anterior haya logrado por diferenciación obtener un residuo estacionario (que permitió aplicar el ARMA) - no necesariamente. El residuo puede seguir siendo no estacionario. El modelo ARCH se desarrolló para estos casos.
2. No está claro cómo aplicar el ARMA en casos de multidivisas. No está claro cómo incluir una variable como el "sentimiento del mercado" en el modelo. Utilizamos modelos de "espacio de estado" que son mucho más potentes, flexibles y eficaces en la lucha contra la inestabilidad del mercado.
Eso es todo por ahora. Todo el mundo es libre de corregir los errores y de completar lo incompleto.
Gracias a todos los que han dedicado tiempo a este tema.
He leído atentamente todo el artículo y los comentarios, y apoyo plenamente a Mathemat en la explicación de las cosas a la gente de una manera mucho más sencilla: las matemáticas que se enseñan en la universidad es mejor no utilizarlas en el mercado, no harán ganar dinero al bolsillo, pero eso no significa que las matemáticas sean malas. Bien, ahora más cerca del tema de Box & Jenkins. Todo su libro está dedicado al análisis de las series temporales, que en la literatura moderna se clasifican como DS (estacionarias por diferencia), es decir, series que se vuelven tal vez "débilmente estacionarias" después de tomar la(s) diferencia(s). A continuación, se construye un modelo estadístico sencillo para la serie, que está tan alejada de la serie financiera como la Tierra de Marte. Se puede demostrar fácilmente de forma empírica, pero desgraciadamente no se puede comprobar la calidad del modelo con paquetes como Statistica y Eviews, sólo se puede comprobar con la propia cuenta, y si hay dinero extra en el bolsillo, el modelo debe haberse acercado, como la distancia entre Tierra y la Luna. De todo el libro deberíamos sacar una conclusión muy sencilla: que una serie de cotizaciones es no estacionaria y las cotizaciones dependen ligeramente de los valores pasados - los modelos ARMA(p,q), ARIMA(p,d,q) donde el parámetro d es un número entero, FARIMA(p,d,q) donde d es un número fraccionario, y si se profundiza y se aprende que las cotizaciones también dependen de los valores de retardo de los logaritmos del precio al cuadrado y que también hay estudios empíricos y teóricos que apoyan la conclusión de que la volatilidad del logaritmo de los movimientos de los precios de los activos financieros es un proceso estocástico dependiente del tiempo como ARCH o GARCH, entonces, por supuesto, debe releer este libro de nuevo.
Y si quieres darte contra la pared en general, te aconsejo que leas este libro:
1)К. Granger, M. Hatanaka "Spectral analysis of time series in economics".
2)Е. P. Churakov "Previsión de series temporales econométricas".
3) J.S.Bendat A.J.Pearlson "Measurement and Analysis of Random Processes" Mir, 1967.
4)J.S.Bendat A.J.Pearson "Applied Analysis of Random Data" Mir, 1989
5)R.N. Mantegna, G.J. Stanley "Introducción a la Economofísica. Correlaciones y complejidad en las finanzas".
P.D. Estoy convencido de que si estudias a fondo estos 5 libros y no operas sin MM, tu cuenta no sufrirá mucho durante este tiempo.
Más arriba he puesto el ejemplo de los mashups. En EViews es el botón que calcula este residuo.
Le daré la imagen de nuevo.
Así pues, .... La foto es la que...
Así pues, .... La imagen que...