Econometría: bibliografía - página 6
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Bueno, los libros son impresionantes, pero no hay tiempo para repasarlos todos: elige un algoritmo decente para la predicción y lo escribiremos en código y lo comprobaremos. Y podemos hablar de ello sin parar.
Si eres específico sobre el ejemplo.
Al diferenciarse ha eliminado la tendencia. Su ejemplo cuenta una historia diferente. La tendencia que ha eliminado, puede predecirse ya que el error de previsión será estacionario (mo y sko aproximadamente constantes). Este es el mercado ahora, pero hace seis meses se necesitaba un segundo diferencial.
Escribí que hice una prueba de raíz unitaria antes de eso. Se rechaza la hipótesis de que la serie TS, por lo tanto la serie no es TS, y por lo que sé puedo decir que la serie DS. No escucho mucho, no sé mucho. Está claro que es difícil medir algo con precisión con relaciones lineales si la naturaleza del proceso es no lineal, así que ahora le pido al jefe del departamento que me hable de las ondículas. Hay algo de no linealidad (fractalidad) ahí.
Y los datos con tal estimación de ACF y CHAFC no pueden ser modelados, dentro de los modelos que conozco. Eso es todo, si me decís qué modelo aplicar para ellos os lo agradeceré y lo incluiré en mi trabajo del curso.
Para concretar el ejemplo.
Al diferenciarse ha eliminado la tendencia. Su ejemplo cuenta una historia diferente. La tendencia que ha eliminado puede predecirse porque el error de predicción será estacionario (mo y sko son aproximadamente constantes). Este es el mercado ahora, pero hace seis meses se necesitaba un segundo diferencial.
Esto es en caso de que sea TS, entonces sí la tarea es sencilla, la tendencia es lineal y todo está bien. Trabajamos, predecimos que todo va bien. Pero aquí DS (compruébalo, puedes hacerlo tú mismo, post anterior) por eso cambiamos a diferencias, la tendencia aquí es estocástica, y por tanto el error es estacionario respecto a la tendencia estocástica. Eso es lo que demuestra esto, y el incremento del precio en pips también es estacionario, y no el hecho de que sea aleatorio, sólo parece aleatorio. Creo que por eso a veces se puede ganar en Forex por casualidad, entrando en algoritmos, etc. haciendo un sistema se empieza a alejar del azar y entonces se pierde la deposición.
Hace poco leí el libro de Shiryaev, no recuerdo el volumen, creo que era el 2. Así que el ejemplo tiene una función que es determinista, pero en algunos valores se comporta casi como una aleatoria (ruido blanco en el ejemplo). Y se explica que estocástico no es lo mismo que caos, pero a veces tienen un alto grado de similitud y pueden ser difíciles de distinguir. Me refiero a que en la práctica los traders operan de forma diferente (miles de algoritmos de estrategias), se genera un caos en el mercado, y en este caso la aleatoriedad está más cerca que los algoritmos, pero al mismo tiempo no hay aleatoriedad pura sino pseudo-aleatoriedad. He decidido por mí mismo trabajar con dinámicas no lineales, etc., en un futuro próximo.
Si estoy exponiendo algo mal, por favor corríjanme, sólo que correctamente, para que pueda asimilarlo.
2orb. Hay una función logística que genera un caos matemático. Es perfectamente aproximado por una red neuronal, porque es una FUNCIÓN. Y tratar de aproximar la serie de precios, creo que puedo seguir.
Si la memoria no me falla:
x_(n + 1) = x_n * ( a - x_n )
P.D. Casi acerté (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D2%E5%EE%F0%E8%FF_%F5%E0%EE%F1%E0) - véase la figura de la derecha. Los enlaces no se insertan por alguna razón.
Esto es en caso de que sea TS, entonces sí la tarea es sencilla, la tendencia es lineal y todo está bien. Trabajamos, predecimos que todo está bien. Pero aquí DS
TS y DS es un invento de la disertación rusa.
El problema es otro. Mi opinión. Extraemos el componente determinista del cociente y miramos el residuo. Si el residuo es estacionario, el componente determinista puede extrapolarse. Si no es así, se extrae el componente determinista del residuo .... ¿Es posible conseguir un sistema que funcione así? No en el caso general, no tengo pruebas de ello. Pero en los archivos adjuntos se argumenta que todo funcionará bien si no hay torceduras en la tendencia. Pero se hace alguna sugerencia para este caso para superar también esta molestia.
A juzgar por los mensajes, el equipo no entiende lo que es un "punto de ruptura". El modelo está ajustado. En cada nueva barra volvemos a ajustar y la nueva coincide con la anterior. Y entonces el nuevo modelo por sus parámetros no coincide con el anterior. Significa que el kotier dentro de la muestra ha cambiado de tal manera que los parámetros del modelo han cambiado. Si los parámetros son buenos, podemos ajustarlos y esperar que todo vaya bien en la siguiente barra. Pero a veces el cociente cambia, por lo que hay que modificar la forma funcional. Además, lo más probable es que la ruptura no se diagnostique tras la llegada de un compás, sino que se necesiten varios compases, es decir, hemos sufrido una pérdida y aquí empieza la canción sobre la SL.
Aquí hay un adjunto sobre este problema. Tal y como yo lo veo, este es el principal problema del comercio, esta ruptura.
2orb. Hay una función logística que genera un caos matemático. Es perfectamente aproximado por una red neuronal, porque es una FUNCIÓN. Y tratar de aproximar la serie de precios, creo que puedo seguir.