La théorie des flux aléatoires et le FOREX - page 57
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wow, c'est un bon. Laissez-moi vous expliquer sans allégories : avec la DFT, vous obtenez une décomposition du signal en ses composantes, après quoi vous ne pouvez PAS dire qu'il n'est PAS composé de celles-ci, car la somme des composantes vous donnera le signal original. Et ne parlez pas de cause et d'effet ici, c'est de l'arithmétique. Le problème est qu'il s'agira d'une interpolation, et qu'en dehors de la coupure de décomposition, elle n'aura presque toujours aucune signification.
P.S. Contrairement au nègre - si vous le décomposez en parties, alors... non, c'est cruel, inhumain et peu appétissant.
Oui, vous devriez lire, Chumazik, la discussion sur Prival avec L-Programmer, dont j'ai donné un lien. Lisez-le, ne soyez pas paresseux. Ce n'est pas une bande de nuls. A qui essayez-vous de vendre la compréhension de Fourier par la PTU ? Je ne vais pas répéter pour tout le monde ici 101+ fois pourquoi Fourier est erroné pour les processus non périodiques et pourquoi toute personne qui se fait le perroquet de Fourier est juste un stupide PTU-shin.
https://forum.mql4.com/ru/19762/page29#174504
"avec la DFT, vous obtenez une décomposition du signal en ses composantes, après quoi vous ne pouvez PAS dire qu'il n'est PAS composé de celles-ci, ... "Non, ce n'est pas le cas ! C'est des conneries ! C'est la plus grosse connerie scientifique depuis plus de 150 ans ! Vous n'aurez rien du tout ! (C'est ce que disaient Lagrange, Laplace et ses compagnons). Vous obtiendrez une approximation par la somme de multiples d'harmoniques, et cette somme devrait être ÉTERNELLE - dans les deux sens. Où avez-vous vu un tel "spectre" de Fourier dans la vie réelle ? Où existe-t-il un tel spectre infini ? Où est la mémoire de l'ordinateur qui pourrait accueillir un tel spectre infini ? Tu vois, Prival s'est fait discret, probablement parce qu'il a lu quelques livres sur la FFT et qu'il s'est rendu compte que c'est une vraie pagaille. Prends-le.
Au fait, où est-il ? Il nous manque quelques élèves de l'école professionnelle pour avoir un couple de mathématiciens avec un diplôme. Où est "Math Math" ? Nous sommes ici en train de faire des maths cool pour eux, pendant qu'ils se prélassent dans le sable en Crimée. C'est ridicule !
Tant mieux, car GER me fait déjà mal aux dents.
Exemple. Le TS est construit sur une seule balançoire. Nous avons eu de la chance, le testeur a trouvé une période et a obtenu des bénéfices. Le dimanche, nous l'optimisons à nouveau et constatons qu'il a une autre période. L'expérience montre que nous ne survivrons pas longtemps sur une vague. Mais Kravchuk suggère de glisser, en calculant leurs paramètres à l'aide de méthodes DSP. Si nous nous asseyons dans le traîneau des "systèmes dynamiques non stationnaires", cela n'a rien de nouveau dans la science. Il existe des approches pour les systèmes dont les paramètres ne peuvent en principe pas être déterminés.
Volatilité. En MT, le SL à une distance fixe est un processus stationnaire : la variance est une constante. L'expérience montre que tout autre stop (Atr, Bollinger) est meilleur que dans MT.
>> Je vois. L'impasse. Pas de questions, pas de réponses. Alors pourquoi entrer dans la discussion ? Vous n'avez pas à répondre.
Il n'y a pas de stationnarité ! Le processus est par nature non stationnaire. Qu'est-ce qu'un motif ? Par exemple, un Fibo, un Mach, un indicateur quelconque, etc. Ce modèle est-il rentable ou non ? Parfois, c'est le cas. Dans quelle zone le motif est-il situé ? Je ne sais pas. Tout système commercial reconnaît un certain modèle qui, de l'avis de l'auteur de l'analyse technique, possède raisonnablement ou non certaines propriétés prédictives. Si cette TS est construite sur l'hypothèse de stationnarité, alors, à mon avis, elle conduira à une perte de DEPO, car le marché n'est pas stationnaire. Si le TS permet l'adaptation (par exemple, l'optimisation), alors il est plus proche de la non-stationnarité. Mais la stationnarité en tant que postulat de base doit être oubliée.
Le marché ne peut pas être non stationnaire ou non stationnaire. Il ne peut y avoir qu'une série d'observations de processus créées selon une certaine règle. Par exemple, une séquence d'augmentations de prix au cours du temps t. La tâche consiste à trouver des règles pour les entrées et les sorties entre lesquelles les séries de prix seront suffisamment stationnaires. C'est-à-dire que les indicateurs du système changent mais assez lentement. Seule la stationnarité, au moins temporelle, peut être négociée.
Chers collègues, arrêtez, s'il vous plaît, de lancer des mots dont vous ne connaissez pas exactement la signification, ou qui ne sont pas précisément définis dans la science, ou dont la définition est clairement en contradiction avec le phénomène modélisé - le flux des prix.
"Stationnarité".
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%B0%D1%80%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C
Lastationnarité est la propriété d'un processus probabiliste de rester constant dans le temps.
Soit (Ω, F, P) un espace de probabilité et ξ = (ξ1, ξ2, ...) une certaine suite de variables aléatoires, ou une suite aléatoire. Dénote par θkξ la suite (ξk+1, ξk+2, ...). Une suite aléatoire ξ est dite stationnaire (au sens étroit) si pour ∀k ≥ 1 la distribution de probabilité de θkξ et ξ est P ((ξ1, ξ2, ...) ∈ B) = P ((ξk+1, ξk+2, ...) ∈ B), B ∈ B(R∞), g de B(R∞) est une σ-algèbre de Borel.
La stationnarité d'un processus aléatoire signifie que ses modèles de probabilité sont constants dans le temps. Deux types de stationnarité sont généralement considérés : la stationnarité au sens étroit, où les distributions à dimension finie sont invariantes par rapport aux décalages temporels, et la stationnarité au sens large, où seules les attentes mathématiques sont indépendantes du temps. L'application pratique de la stationnarité repose sur le fait que, pour un processus stationnaire, les caractéristiques de tout échantillon aléatoire et de la population générale coïncident.
Autrement dit, notre flux de prix n'est stationnaire que sur un plat - et sur un plat PARTICULIER, avec une espérance mathématique immuable. Alors pourquoi quelqu'un voudrait-il modéliser cette FLET ?
Une pièce de monnaie est un exemple simple de stationnarité. Si elle est correcte, la probabilité de pile et de face est de 0,5 chacune. Et chaque série de lancers donnera lieu à une répartition 50/50 de pile et de face (visez la moyenne). Et "les caractéristiques de tout échantillon aléatoire et de la population générale coïncident" sera rempli. Même s'il s'agit de la mauvaise pièce, et qu'elle tombe avec des probabilités de 0,7/0,3, la série sera stationnaire (bien que si nous regardons la somme des incréments, il y aura une tendance). Une série stationnaire est une série dont l'estimation de la MO pour les essais futurs converge vers l'estimation passée et a une variance finie.
Ajoutons maintenant une option permettant de changer les pièces à des moments arbitraires. Jetons maintenant une bonne pièce de monnaie, puis une mauvaise, mais l'observateur ne le voit pas, il ne voit que la séquence de pile et de face. De son point de vue, le processus sera non stationnaire : l'estimation de la MO change involontairement pour lui.
Une pièce de monnaie est un exemple simple de stationnarité. S'il est correct, la probabilité de pile et de face est de 0,5 chacune. Et chaque série de lancers donnera lieu à une répartition 50/50 de pile et de face (visez la moyenne). Et "les caractéristiques de tout échantillon aléatoire et de la population générale coïncident" sera rempli. Même s'il s'agit de la mauvaise pièce, et qu'elle tombe avec des probabilités de 0,7/0,3, la série d'observations sur les queues sera stationnaire (bien que si nous regardons la somme des incréments, il y aura une tendance). Une série stationnaire est une série dont l'estimation de la MO pour les essais futurs converge vers l'estimation passée et a une variance finie.
Ajoutons maintenant une option permettant de changer les pièces à des moments arbitraires. Jetons maintenant une bonne pièce de monnaie, puis une mauvaise, mais l'observateur ne le voit pas, il ne voit que la séquence de pile et de face. De son point de vue, le processus sera non stationnaire : l'estimation de MF change involontairement pour lui.
C'est très bien comme ça. Mais qu'est-ce que le commerce a à voir avec cela ? Qu'est-ce que le commerce a à voir avec ça ? Qu'est-ce que le commerce a à voir avec le jeu de pile ou face ? Où est l'analogie ici ?
Un marché ne peut pas être non stationnaire, non stationnaire. Il ne peut y avoir qu'une série d'observations de processus créées selon une certaine règle. Par exemple, une séquence d'augmentations de prix au cours du temps t. La tâche consiste à trouver des règles pour les entrées et les sorties entre lesquelles les séries de prix seront suffisamment stationnaires. C'est-à-dire que les indicateurs du système changent mais assez lentement. Seule la stationnarité, au moins temporelle, peut être négociée.
Pas ceci et pas cela, mais lequel ? Il existe une classification des systèmes et un groupe assez important de personnes qui pensent que les marchés sont des systèmes dynamiques non linéaires. Je m'oppose à l'approche suivante. La branche suggère : construisons un modèle mathématique de BP et, connaissant ce modèle, faisons un TS. Et ils prennent le modèle le plus simple, basé sur un processus aléatoire stationnaire. Je pense que sur l'hypothèse de stationnarité de la BP, il est impossible de créer un modèle mathématique, car la BP décrit le modèle dans lequel il y aura toujours des paramètres (terme) incertains. Nous devrions nous efforcer de trouver des méthodes capables de reconnaître des modèles de prix qui ont une capacité de prédiction de la direction et, idéalement, de l'objectif du mouvement des prix. Les réseaux neuronaux permettent de résoudre de tels problèmes, mais ils ne sont pas les seuls.
C'est très bien comme ça. Mais qu'est-ce que le commerce a à voir avec cela ? Qu'est-ce que le commerce a à voir avec ça ? Qu'est-ce que le commerce a à voir avec le jeu de pile ou face ? Où est l'analogie ici ?
Prenons une série de mouvements de prix au cours du temps t - les rapatriés. Si nous étudions cette série, elle sera non stationnaire. La tâche consiste à trouver les moments où la série est stationnaire. Dans ce cas, les augmentations de capital seront également stationnaires. Ce n'est qu'en jouant le MO stationnaire positif du système de trading qu'il est possible d'éviter une perte et même de faire des bénéfices sans compter sur la chance. Malheureusement, les abstractions fonctionnent dans ce cas :( Lorsque l'on négocie des "valeurs aléatoires" non stationnaires, la perte n'est qu'une question de temps et de l'effet de levier utilisé, même si l'IR est nul. Sauf, bien sûr, si votre capital est nettement inférieur à celui du joueur contre lequel vous jouez sous conditions.
Oh, lisez, Chumazik, la discussion sur Prival avec le L-Programmer dont j'ai fait le lien. Lisez-le, ne soyez pas paresseux. Ce n'est pas une bande de nuls. A qui essayez-vous de vendre la compréhension de Fourier par la PTU ? Je ne vais pas répéter pour tout le monde ici 101+ fois pourquoi Fourier est erroné pour les processus non périodiques et pourquoi quiconque se fait le perroquet de Fourier est juste un stupide PTU-shin.
https://forum.mql4.com/ru/19762/page29#174504
"avec la DFT, vous obtenez une décomposition du signal en ses composantes, après quoi vous ne pouvez PAS dire qu'il n'est PAS composé de celles-ci, ... "Non, ce n'est pas le cas ! C'est des conneries ! C'est la plus grosse connerie scientifique de ces 150 dernières années ! Vous n'aurez rien du tout ! (C'est ce que disaient Lagrange, Laplace et ses compagnons). Vous obtiendrez une approximation par la somme de multiples d'harmoniques, et cette somme doit être de CHAQUE côté - dans les deux sens. Où avez-vous vu un tel "spectre" de Fourier dans la vie réelle ? Où existe-t-il un tel spectre infini ? Où est la mémoire de l'ordinateur qui pourrait accueillir un tel spectre infini ? Tu vois, Prival est devenu silencieux ici, probablement parce qu'il a quelques livres sur la FFT et qu'il a réalisé que c'est un vrai bordel ici. Prends-le.
Au fait, où est-il ? Il nous manque quelques élèves de l'école professionnelle pour avoir un couple de mathématiciens avec un diplôme. Où est "Math Math" ? Nous sommes ici en train de faire des maths cool pour eux, pendant qu'ils se prélassent dans le sable en Crimée. C'est ridicule !
AlexEro, ne sois pas stupide :) Je ne me souviens pas de tous les détails, mais je ne parlais pas de la transformation inverse complète, elle n'est pas nécessaire. Vous écoutez des mp3 ? Cela vous dérange-t-il que certaines harmoniques manquent à cet endroit ? Non ? C'est vrai. C'est le même principe. Mais ce n'est pas la question. Le fait est que, comme je l'ai écrit plus haut, ÇA NE VA PAS marcher. Parce que nous interpolons avec la DFT. Vous comprenez maintenant ?
Pas ceci et pas cela, mais lequel ? Il existe une classification des systèmes et un groupe assez important de personnes qui pensent que les marchés sont des systèmes dynamiques non linéaires.
Je suis d'accord, mais ce terme n'apporte pas grand-chose.
Je m'oppose à l'approche suivante. Il est proposé dans le fil de discussion : construisons un modèle mathématique de BP et, connaissant ce modèle, faisons un TS. Et ils prennent le modèle le plus simple, basé sur un processus aléatoire stationnaire. Je pense que sur l'hypothèse de stationnarité de la BP, il est impossible de créer un modèle mathématique, car la BP décrit le modèle dans lequel il y aura toujours des paramètres (terme) incertains. Nous devrions nous efforcer de trouver des méthodes capables de reconnaître des modèles de prix qui ont une capacité de prédiction de la direction et, idéalement, de l'objectif du mouvement des prix. Les réseaux neuronaux permettent de résoudre de tels problèmes, mais ils ne sont pas les seuls.
Un réseau neuronal ne donnera rien sans savoir ce qu'il faut envoyer à son entrée. C'est la connaissance du marché, et sans elle, vous pouvez apprendre jusqu'à ce que vous perdiez vos battements de cœur et échouiez... Le NS est un outil, mais il faut savoir l'utiliser et, le plus souvent, on peut s'en passer. En bref, il doit y avoir une idée à la base - une idée du fonctionnement du marché. Le problème est que nous ne le savons pas, comme dans l'exemple du nègre - nous ne les avons jamais vus. Nous ne disposons que de leurs empreintes et avons la possibilité de faire des suppositions sur leur façon d'être et sur ce qu'ils veulent. Et puis pour vérifier, pour en construire de nouveaux. Et à la fin, il y a un système simple pour utiliser les propriétés du nègre))). Vous pouvez aussi faire l'inverse, tomber d'abord sur la façon dont l'un d'eux est utilisé et essayer ensuite de comprendre l'essence de ce qui est utilisé. Encore une fois, un test pour aider.