Principios de trabajo con un optimizador y formas básicas de evitar el encaje. - página 5
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Todos estos métodos son chamanismo, al igual que el AT sin entender por qué debe funcionar en un rango de precios y no de temperaturas por ejemplo))
En el tema de Econometría: Predicción un paso por delante mostré en cifras que esto no es chamanismo. El punto de esta prueba: después de modelar el residual GARCH, el diferencial residual no estable disminuye y se convierte en fracciones de pips en lugar de decenas de pips.
¿Se puede comprar algo en la tienda para "residuos inestables en fracciones de pepitas"? :)
Estoy totalmente de acuerdo contigo y totalmente en desacuerdo (perdón por el juego de palabras) Me explicaré: tomaremos como axioma la afirmación planteada por ti y consideraremos que es a priori (a la experiencia, perdón una interpretación libre) - verdadera. En este caso, nuestra tarea es encontrar un componente determinista y sobre su base construir un modelo que nos dé mo dentro de los límites de nuestras necesidades. Lo encontramos (extrapolar, utilizar Ito y necesariamente Stratonovich - lo utilizamos exactamente, escribir una red neuronal o encontrar regularidades expresadas como una diferencia entre dos promedios IMHO mucho más conveniente que Stratonovich y otras danzas estocásticas, el significado es el mismo de todos modos) - que tiene suficiente imaginación y que está más cerca de quién. Ahora tenemos una función que, como hemos definido, es determinista (nótese que montamos un experimento y ahora afirmamos que es determinista a posteriori). Todo en nuestra lógica está bien: se acepta un modelo a priori y sobre su base construimos una función a posteriori que extrae las regularidades deterministas a posteriori. Lo único es que los patrones que derivamos son a posteriori. Nunca, nunca, nunca podremos hacer nada al respecto. Nuestra tarea es encontrar un algoritmo que (si aceptamos su suposición como axiomática) sea dinámico-variable en función de nuestros datos en tiempo real(porque cualquier determinismo en la no estacionalidad es también no estacionario).
Offtop: hace alrededor de medio año pregunté en el foro cuál es la diferencia entre Kiwi (neozelandés) y todos los demás pares- logró obtener algún modelo que trae muy buena ganancia (de nuevo aposteriori) en todos los pares excepto Kiwi. No hay ajuste, no hay Ito-Stratonovich, no hay autodestrucción. Precios de apertura exclusivos, sin optimizaciones. El modelo es sorprendentemente simple y sencillo, basado en las estadísticas de velas más simples(que en principio no pueden funcionar en el mercado - esto es lo que me sorprendió), además los patrones aleatorios generados también traen beneficios. Pero las monedas de las materias primas y las monedas de las economías pequeñas (las que están sujetas a las tendencias) estaban completamente fuera del patrón supuestamente encontrado. Esa es la única razón por la que estoy de acuerdo contigo: podemos admitir que existe cierto determinismo, aunque contradiga el sentido común (perdona el juego de palabras), es este determinismo el que a veces impide... Todo lo dicho es puramente IMHO sin ninguna pretensión de veracidad.
¿Por qué un patrón necesita estacionariedad? Supongamos que tenemos un patrón de trabajo. La distribución de su ocurrencia en el tiempo es rígidamente no normal. Las principales características de este patrón también son no estacionarias y flotan con el tiempo. ¿Y qué? La condición principal es sólo una: que siga apareciendo y no desaparezca. Simplemente nuestro modus operandi será no estacionario, pero seguirá siendo positivo, y esto es lo principal. Otra cuestión es que la no estacionariedad complica seriamente la búsqueda de estos mismos patrones. No podemos confiar en los métodos estadísticos estándar para identificarlo y en el proceso de uso. Por ejemplo, si, apareció todos los días durante el último año y de repente desapareció hoy, las estadísticas dirán - el patrón ya no funciona. Pero esto no es cierto, porque aparece cuando le plazca, y no está obligado a generar características estacionarias. Esta es su propiedad, a nivel fundamental, que determina la necesidad de reoptimizar los algoritmos. Porque de una forma u otra, estamos trabajando con parámetros fijos que se corresponden perfectamente con un patrón determinado sólo en la historia. Mañana será ligeramente diferente, lo que significa que habrá un cambio desde el extremo de nuestro ajuste.
Y sólo es cuestión de sobrevivir al turno de mañana. Y podemos sobrevivir utilizando regularidades relativamente estables, o (y) métodos de identificación y tratamiento de las mismaslo suficientemente aproxim ados como para que su estimación aproximada permita que la propia regularidad cambie dentro de límites suficientemente amplios.
Este es mi razonamiento, por qué los métodos simples suelen ser más eficaces que los complejos, y por qué se hace posible ganar dinero en el mercado en primer lugar.
¿se puede comprar algo en la tienda sobre "equilibrios inestables en fracciones de punto"? :)
Todo está muy bien excepto una cosa: no cumples el requisito de reversibilidad del modelo. Tome una parte del cociente (una tendencia, por ejemplo) y trabaje con ella. Esquema estándar de AT. ¿Y el residuo? ¿Podría este residuo empezar a torcer todo en nuestro modelo? ¿Cómo podemos estar seguros si no tenemos en cuenta el residuo en absoluto?
Ninguna certeza - Dios no lo quiera.
Así que es una señal del fin del modelismo - puedo ignorarlo y dejarlo en manos del cajero
Estáis discutiendo lo mismo en todos los hilos: vuestro modelo. Parece que todo el mundo lo ha comentado ya más de una vez))
No hay confianza, Dios no lo quiera.
Por cierto, se puede ganar dinero con un zigzag :) Hablando de zigzags