Principes de travail avec un optimiseur et moyens de base pour éviter de s'y intégrer. - page 5
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toutes ces méthodes relèvent du chamanisme, tout comme l'AT sans comprendre pourquoi elle doit fonctionner sur une gamme de prix et non de températures par exemple))
Dans le sujet Econométrie : la prédiction avec un temps d'avance, j'ai montré en chiffres que ce n'est pas du chamanisme. L'intérêt de cette preuve : après avoir modélisé le résidu GARCH, le spread résiduel instable diminue et devient des fractions de pips au lieu de dizaines de pips.
Vous pouvez acheter quelque chose au magasin pour les "résidus instables en fractions de pips" ? :)
Je suis tout à fait d'accord avec vous et pas du tout d'accord (pardonnez le jeu de mots) Je m'explique : nous prenons comme axiome l'affirmation que vous avancez et nous considérons qu'elle est a priori (à l'expérience, pardonnez une libre interprétation) - vraie. Dans ce cas, notre tâche est de trouver un composant déterministe et sur sa base de construire un modèle qui nous donnera des mo dans les limites de nos besoins. Nous le trouvons (extrapolons, utilisons Ito et nécessairement Stratonovich - nous l'utilisons précisément, écrivons un réseau neuronal ou trouvons des régularités exprimées comme une différence entre deux moyennes ; IMHO beaucoup plus pratique que Stratonovich et autres danses stochastiques, le sens est le même de toute façon) - qui a assez d'imagination et qui est plus proche de qui. Nous avons maintenant une fonction, qui, comme nous l'avons définie, est déterministe (notez que nous avons mis en place une expérience et que nous affirmons maintenant qu'elle est déterministe a posteriori). Tout dans notre logique est bien : un modèle a priori est accepté et sur sa base nous construisons une fonction a posteriori qui extrait les régularités déterministes a posteriori. La seule chose est que les modèles que nous dérivons sont a posteriori. Nous ne pourrons jamais, jamais, jamais rien y faire. Notre tâche est de trouver un algorithme qui (si nous acceptons votre hypothèse comme axiomatique) sera dynamique-variant en fonction de nos données en temps réel(car tout déterminisme dans la non-stationnarité est également non-stationnaire).
Offtop : il y a environ six mois, j'ai demandé sur le forum quelle était la différence entre Kiwi (Nouvelle-Zélande) et toutes les autres paires - j'ai réussi à obtenir un modèle qui apporte un très bon profit (encore une fois aposteriori) sur toutes les paires sauf Kiwi. Pas d'ajustement, pas d'Ito-Stratonovich, pas d'autodestruction. Exclusivement des prix d'ouverture, pas d'optimisations. Le modèle est étonnamment simple et direct, basé sur les statistiques les plus simples des chandeliers(qui ne peuvent en principe pas fonctionner sur le marché - c'est ce qui m'a surpris), de plus les modèles aléatoires générés apportent également des bénéfices. Mais les monnaies des matières premières et les monnaies des petites économies (celles qui sont soumises à des tendances) étaient complètement en dehors du modèle prétendument trouvé. C'est la seule raison pour laquelle je suis d'accord avec vous - nous pouvons admettre qu'il existe un certain déterminisme, même s'il contredit le bon sens (excusez le jeu de mots), c'est ce déterminisme qui empêche parfois ... Tout ce qui est dit est purement IMHO sans aucune prétention à la vérité.
Pourquoi un modèle doit-il être stationnaire ? Supposons que nous ayons un modèle de travail. La distribution de son occurrence dans le temps est rigidement non normale. Les principales caractéristiques de ce modèle sont également non stationnaires et flottent dans le temps. Et alors ? La condition principale n'en est qu'une, - qu'elle continue à apparaître et non à disparaître. Simplement, notre MO sera non stationnaire, mais toujours positif, et c'est là l'essentiel. Par ailleurs, la non-stationnarité complique sérieusement la recherche de ces mêmes modèles. Nous ne pouvons pas compter sur les méthodes statistiques standard pour l'identifier et l'utiliser. Par exemple, s'il est apparu tous les jours l'année dernière et qu'il a soudainement disparu aujourd'hui, les statistiques diront que le modèle ne fonctionne plus. Mais ce n'est pas vrai, car il apparaît quand il le veut et n'est pas obligé de générer des caractéristiques stationnaires. C'est sa propriété, à un niveau fondamental, qui détermine la nécessité de réoptimiser les algorithmes. Parce que d'une manière ou d'une autre, nous travaillons avec des paramètres fixes qui correspondent parfaitement à un modèle donné uniquement sur l'histoire. Demain, ce sera légèrement différent, ce qui signifie qu'il y aura un décalage par rapport à l'extrémité de notre ajustement.
Et il s'agit juste de survivre à l'équipe de demain. Et nous pouvons survivre en utilisant des régularités relativement stables, ou (et) des méthodes (simples) suffisamment grossières pour lesidentifier et les traiter, de sorte que leur estimation grossière permette à la régularité elle-même de changer dans des limites suffisamment larges.
C'est mon raisonnement, la raison pour laquelle les méthodes simples sont généralement plus efficaces que les méthodes complexes, et pourquoi il devient possible de gagner de l'argent sur le marché en premier lieu.
pouvez-vous acheter quelque chose au magasin sur les "équilibres instables en fractions de pip" ? :)
Tout est parfait, sauf une chose : vous ne respectez pas l'exigence de réversibilité du modèle. Prenez une partie du quotient (une tendance par exemple) et travaillez avec elle. Schéma standard d'AT. Qu'en est-il du résidu ? Ce résidu pourrait-il commencer à tout déformer dans notre modèle ? Comment pouvons-nous être sûrs si nous ne considérons pas du tout le résidu ?
Aucune certitude - Dieu nous en préserve.
C'est donc un signe de la fin du mannequinat - je peux l'ignorer et le laisser à la caissière.
Vous discutez de la même chose dans chaque fil de discussion - votre modèle. Il semble que tout le monde l'ait déjà commenté plus d'une fois ;))
Pas de confiance - Dieu nous en préserve.
Au fait, on peut gagner de l'argent sur un zigzag :) En parlant de zigzags