Obtention d'une BP stationnaire à partir d'une BP de prix - page 12
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Ici, Sorento, comme il me semble, tout n'est pas si simple et on ne se réduit pas toujours à de banals "facteur de profit et espérance mathématique" qui permettent si simplement de dire "n'a pas été impressionné".
Tu n'es pas impressionné par ça, Sorento ?
pas encore.
en 864 jours.
Et en voici un "simple" pour l'analyse. Un an.
Et avec 149 dollars 8,538.00%. Et Sharp est meilleur.
Mais la rusticité et le goût sont volontaires.
La science-fiction est la science-fiction...
Même si c'est "ringard".
;)
Avec l'aide de Grasn (merci pour cela), j'ai commencé à développer l'idée suivante.
1. Construisez un zigzag. Sélectionnez les paramètres de manière à ce que la distribution en zigzag soit aussi proche de la normale que possible.
2. On soustrait la protection du prix, et on obtient une série proche de la série stationnaire.
3. Nous les prédisons pour 2 étapes - la fin de la vague actuelle et la suivante. Peut-être pouvons-nous utiliser un modèle de régression astucieux, pour l'instant je me limite aux statistiques ordinaires.
4. Prédire les résidus (je n'ai pas encore décidé de la méthode).
5. Optimiser les prévisions par min. TBS entre le rayon de repos actuel + la prévision des résidus et le prix.
6. Nous obtenons le résultat de l'optimisation - une trajectoire.
Si vous êtes intéressés, chers collègues, rejoignez-nous :-)
Dans le processus...Au fait, c'est une vieille idée à moi (ou peut-être pas seulement à moi), mais je ne l'ai toujours pas réalisée. Essayez de faire une rangée "stationnaire" (le degré de stationnarité est une autre question) comme suit. Chaque segment a (évidemment) un point central. Transformer le WP spatial en x et y de telle manière (le déformer) que ce point devienne "zéro" (sans casser les sommets). N'oubliez pas de rendre la phase "dense partout", c'est-à-dire de former non seulement les sommets, mais tous les points entre eux. Vous devriez obtenir une sorte de signal en dents de scie, avec en fait une moyenne nulle. Ce signal devrait être beaucoup plus long que le signal original. Si vous le faites bien, vous pouvez reconstruire le signal dans la zone "normale-temporale". Et essayez de prédire ce signal de front, disons AR, ou par une méthode délicate décrite plus haut :o)
Il est difficile d'obtenir une distribution aussi proche de la normale que possible.
Ceci est exact, mais obtenez une transformation de la série de prix originale qui a les propriétés suivantes
C'est tout à fait possible, bien sûr, avec quelques hypothèses acceptables. A la question "pourquoi c'est nécessaire", la réponse est très simple et unique - c'est une opportunité d'utiliser le paramètre mat élaboré (testé) et pas plus. Mon avis.
Ceci est exact, mais obtenez une transformation de la série de prix originale qui a les propriétés suivantes
Tout à fait possible, bien sûr avec quelques hypothèses acceptables. À la question "pourquoi en avons-nous besoin", la réponse est très simple et la seule : c'est l'occasion d'utiliser les mathématiques éprouvées (éprouvées) et rien de plus. Mon avis.
En effet. Transformons simplement la série de prix BP en quelque chose comme une onde sinusoïdale, faisons un minion d'argent dessus et transformons-la à nouveau (enfin, pour maintenir l'équilibre naturel).... l'argent, cependant, devra aussi être converti... à zéro (pour ainsi dire).
Je plaisante.
Bonjour Sergey.
Il me semble qu'une façon (peut-être la seule) de traiter la non-stationnarité générant la BP est d'utiliser des méthodes adaptatives dans la TS. Pour ce faire, le système doit se réentraîner au plus tard au moment caractéristique de la stationnarité (s'il n'y en a pas, il est en principe inutile de tenter de surpasser le marché).
Le problème avec les TS adaptatifs est qu'ils sont également ré-entraînés selon un certain algorithme, qui est intégré en eux, mais qui peut ne pas coïncider avec l'algorithme des changements du marché. En d'autres termes, l'algorithme des changements du marché peut coïncider avec l'algorithme du recyclage du TS à un moment donné, mais il peut ensuite "disparaître". Le marché n'évolue pas en fonction d'un algorithme donné - c'est là le problème......
Une fois que le théorème d'approximation de l'instinct grégaire sera inventé, le problème sera résolu.
Une fois que le théorème d'approximation de l'instinct grégaire sera inventé, le problème sera résolu.
Et il a déjà été "inventé" et vous l'utilisez même. C'est pourquoi tous les conseillers en mécanique (99,9%) "drainent" le dépôt.
À en juger par les PAMM sur Internet, ce n'est pas le cas. Il y a toujours un pourcentage de ceux qui réussissent. Et tous sont pratiquement de la même mécanique. Cela nous dit quelque chose. À mon avis, il est impossible d'utiliser l'instinct grégaire et tout autre système séparément. En fait, vous ne pouvez pas trader en utilisant uniquement un conseiller expert sans son expertise analytique. Ce qui, soit dit en passant, est donné par des heures d'observation des graphiques et rien d'autre.
En effet. Convertissons le prix de la BP en une sorte d'onde sinusoïdale, gagnons un minion d'argent, puis reconvertissons-le en onde sinusoïdale (pour maintenir l'équilibre de la nature)... l'argent, cependant, devra aussi être converti... à zéro (pour ainsi dire).
Je plaisante.
Oui, nous avons beaucoup de plaisantins ici.
Bonjour Sergey.
Bonjour Sergey. :о) C'est bon de vous voir. Où avez-vous été ? Quelles choses intéressantes avez-vous étudiées ?
Il me semble qu'une façon (probablement la seule) de combattre la non-stationnarité de la RV génératrice, est d'utiliser des méthodes adaptatives en TS. Pour ce faire, le système doit se réentraîner au plus tard au moment caractéristique de l'existence de la stationnarité (s'il n'y a pas de stationnarité du tout, la tentative de rejouer le marché n'a en principe aucun sens).
Attendez, faisons un pas à la fois. On a un problème de transformation d'une série, dont les propriétés sont données de manière assez précise :
Supposons qu'on vous donne une telle série et qu'on vous dise qu'elle a les propriétés (1), (2), (3). Pour la propriété (3), on vous donne un mécanisme de transformation. Quels critères utiliseriez-vous pour les vérifier ?