El modelo de regresión de Sultonov (SRM): pretende ser un modelo matemático del mercado. - página 3
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¿Has leído el artículo sobre el modelo de Sultanov? ¿Existe un ISC allí, sólo que no me he dado cuenta)? Dos puntos son descritos por ISC y Residuals.
Por cierto sobre la estacionariedad te equivocas, faa musa en la cointegración (el pair trading se basa en ella creo, bueno él hablará por sí mismo, yo hablé por mí).
Cointegración y está diseñado para series temporales no estacionarias.
La cointegración está diseñada para series temporales no estacionarias, y creo que tiene MNC, y es precisamente MNC sólo para series con una distribución normal.
cointegración y desarrollado para series temporales no estacionarias
DISCULPAS POR LOS OFFTOPS.
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Sí, sí, nos distrajimos...
¡Vamos, Yusuf! Los chacales ladran, la caravana viene.
Ahora pídele a RMS que reconozca la parábola Y = a+ bx^2 y también lo hace perfectamente en a=0 y b=1 con un error de 4,78013E-07:
Cuando a=10000 y b=10:
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Estimados miembros del foro, no es ningún secreto que la cuestión de encontrar las dependencias que describen los patrones básicos del mercado es importante. Aquí trataremos de abordar esta cuestión con todos los medios de análisis disponibles, incluyendo diversas propuestas de los participantes en esta materia y el material teórico y práctico acumulado hasta el momento de todas las fuentes posibles. Como resultado de este trabajo, si nos detenemos aunque sea en una visión de esta función, creo que consideraremos que el tiempo y el esfuerzo no se han gastado en vano.
Comenzaré demostrando las posibilidades del RMS mediante ejemplos sencillos para describir patrones conocidos: lineal, parábola, hipérbola, exponente, seno, coseno, tangente, cotangente y otros, así como su combinación, que sin duda están presentes en el mercado. Le ruego que me apoye en este impulso con sugerencias constructivas y críticas sanas si es necesario.
Ahora veamos cómo el RMS se "transforma" en una hipérbola perfecta Y = b/x a b=10 arbitrario con un error fantásticamente pequeño de 6,34693E-14 %:
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Tomemos una serie de precios. Describámosla utilizando un polinomio, una red neuronal o Fourier. obtendremos un modelo que describa esta serie con casi cualquier precisión. pero este modelo nunca será predictivo para la siguiente barra, las mismas colas. probablemente sería mejor construir un modelo de condiciones de mercado que determine la tendencia y el flat en las primeras etapas de su creación. aunque también hay muchas condiciones de mercado, pero si lo miramos desde la perspectiva del beneficio este conjunto se limitará muy probablemente a 5 - 10 condiciones.