De la teoría a la práctica - página 340
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Si la señal es estacionaria y periódica, no tiene sentido matarla, ya que es un grial, ajustado por el ruido residual
si la señal es ruido estacionario, mejor aún, no hace falta ninguna NS
Qué tipo de señal es en realidad: al autor no le interesa en absoluto, su objetivo es extraer de ella el componente de ruido, con la esperanza de que el ruido prediga con exactitud los próximos valores de la señal. )))
¿Qué demonios es esta tontería? Estas filas son fácilmente predecibles
Por cierto, aquí también hay un artículo de revisión sobre la previsión de BP que recomienda aislar y analizar el componente de ruido después de eliminar los componentes de tendencia, cíclicos y otras señales...
https://pokrovka11.files.wordpress.com/2011/12/emetrix_time_series.pdf
Cuál es el sentido común, no está claro...
Convertir la BP en RNG hará imposible que ganes nada, en principio).
Te contradices,"Puedes predecir la media y la varianza para el RNG (valor estacionario), para ello estudia las distribuciones" Tú mismo has respondido a la pregunta, mientras que la varianza y la media serán constantes.
Una conclusión digna de la transición de la teoría a la práctica: ni señal, ni modelo sano, ni cuenta pamm. Incluso nos llamaban zahoríes)).
Esperando a Alejandro III - no va a fallar)
Te contradices,"Para un RNG (valor estacionario) se puede predecir la media y la varianza, para eso se estudian las distribuciones" Tú mismo has respondido a la pregunta, mientras que la varianza y la media son constantes.
No hay ninguna contradicción.
Para los incrementos en el CLO, la predicción del incremento medio es posible, es una constante igual a 0. Para una serie de precios por LFO (integral de una serie de incrementos, también conocida como "paseo aleatorio") esto significa una predicción del 50/50 de la dirección de la operación y no hay posibilidad de ganar. La predicción del incremento de corriente más cercano (que escribió A_K2) también es 0 más menos algo de RMS, lo que no tiene ninguna utilidad práctica.
Pero los incrementos de GSF son un modelo de precios simplificado, uno básico, una aproximación cero.
A diferencia del GSF, en los incrementos de precios reales existe una dependencia del siguiente precio con respecto al anterior, es decir, hay situaciones en las que la previsión de la dirección de la transacción difiere significativamente del 50/50. Su tarea es encontrar tales situaciones en los incrementos de precios, y por definición no existen en el RNG.
Ante el descarado downismo, en forma de afirmación de que no se pueden predecir series de números aleatorios con la distribución Erlang, me veo obligado a abandonar el foro para siempre.
Alexander, personalmente, por ejemplo, intento ahorrarte el coste de muchos años de tiempo de investigación llamando tu atención sobre caminos deliberadamente falsos, por los que he pasado incluso antes de que los conocieras.
Así que al "dejar el foro para siempre" sólo te haces un flaco favor.
A la espera de Alejandro III :)
No hay ninguna contradicción.
Para los incrementos del LFO, la predicción del incremento medio es posible, es una constante de 0. Para una serie de precios en el LFO (integral de una serie de incrementos, también conocido como "paseo aleatorio") esto significa una predicción del 50/50 de la dirección de la operación, y no hay posibilidad de ganar. La predicción del incremento de corriente más cercano (que escribió A_K2) también es 0 más menos unos pocos RMS, lo que no tiene ninguna utilidad práctica.
Pero los incrementos de GSF son un modelo de precios simplificado, uno básico, una aproximación cero.
A diferencia del GSF, en los incrementos de precios reales existe una dependencia del siguiente precio con respecto al anterior, es decir, hay situaciones en las que la previsión de la dirección de la transacción difiere significativamente del 50/50. Su tarea es encontrar tales situaciones en los incrementos de precio, y por definición no existen en el RNG.
La probabilidad de que la desviación en valor absoluto bajo la distribución normal sea menor que 3*SCO es de 0,9973. En otras palabras, la probabilidad de que el valor absoluto de la desviación supere el triple de la RMS es muy pequeña y es de 0,0027=1-0,9973. Esto significa que sólo en el 0,27% de los casos es probable que ocurra.
En la práctica: si la distribución de la variable aleatoria en estudio es desconocida, pero la condición se cumple, entonces la variable en estudio se distribuye normalmente, en caso contrario no se distribuye normalmente, que es lo que demuestra el BP, pero si logramos la normalidad a partir del BP en consecuencia de alguna transformación no lineal, entonces ¿por qué no utilizar esta regla?
La probabilidad de que la desviación en valor absoluto bajo una distribución normal sea inferior a 3*SCO es de 0,9973.
No la desviación, sino un incremento. Pero A_K2 no negocia un solo incremento, sólo negocia la desviación de la SMA, que consiste en muchos incrementos consecutivos. Para estas desviaciones tenemos que construir nuestra propia distribución y calcular nuestra propia probabilidad. Además, la propia SMA se desplaza durante una operación, por lo que es una gran incógnita si el precio de cierre estará en beneficio. Buena idea es dibujar una distribución de desviaciones en el tiempo del precio de entrada, y supongo que estará mucho más cerca de la uniforme que de la normal.
En resumen, todo este spam sobre corrientes y distribuciones es pura agua científica sin la más mínima comprensión de lo que está pasando) La normalidad para nuestros propósitos significa... bueno, nada en absoluto, excepto que es normal).
Significa que sólo el 0,27% de las veces puede ocurrir.
los residuos se analizan para ver si el modelo ha seleccionado toda la información. Si son ruido, no pasa nada. La tendencia y la gravedad mueren por la homocedasticidad, los ciclos permanecen para la previsión. No hay ciclos periódicos - no hay previsión (excepto para el pago esperado).
En el mercado los ciclos son no periódicos, por lo que ARIMA no funciona, pero se intenta aplicar GARCH para la varianza variable (heteroscedasticidad), cuando la memoria del proceso no se puede matar completamente, y los próximos valores de volatilidad dependen de los anteriores
Alexander propuso una forma de acabar con el efecto ARCH (memoria de proceso, markoving, colas gordas) y su relato no puede calificarse de incorrecto o absurdo
Si el mercado está en constante movimiento: cambios de amplitud, de fase y de frecuencia, entonces una des-tendencia no ayudará, ya que todo es posible en la historia del proceso, por el ajuste, pero se cree que la inercia presente en el mercado da una oportunidad para practicar tal enfoque, en el corto plazo, pero cuando las reglas cambian, el ajuste histórico diverge de la realidad. La posibilidad de obtener enfoques alternativos para abordar la no estacionariedad del proceso, en forma de adelgazamiento de BPs por flujos de Erlang (flujos de Palm) es posible, y otras alternativas también son posibles.