Savez-vous comment faire des canaux ? - page 12
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Mais tout dépend du principe selon lequel la chaîne est construite.
Peut-être qu'Alexey va nous montrer quelque chose d'intéressant ?
Mon amie est réveillée, elle est hilare des commentaires)))) Mes amis, écrivez plus)))
Un ami s'est réveillé, riant des commentaires)))) (Les gars, écrivez encore)))
Qu'y a-t-il à écrire, Alexey ? J'ai relu la plupart des sujets du forum - les gens sont dans une anabiose totale. Dès qu'une pensée surgit, les plus grands des hommes comme SanSanych, Yusuf et Automat se jettent dessus, totalement abasourdis dans leur ignorance, et tuent un homme dans l'œuf. Ces adultes devraient, par ordre, être réprimandés et mis sur liste noire de façon permanente. Ce serait la bonne chose à faire.
Joyeuses fêtes à vous aussi et sortie de l'anabiose et de la schizophrénie
Joyeuses fêtes à vous aussi et sortie de l'anabiose et de la schizophrénie
Merci, mon frère.
Je me suis séparé d'une amie, une Yakoute, très belle, elle m'a donné un balai en été. Il est dit qu'un shaman l'a tricoté pour porter chance )))))))))))
J'ai dit : "Si tu veux, tu peux dormir dessus".)
Mesdames et messieurs, j'ai beaucoup appris sur la Yakoutie))))
Les statistiques nous apprennent que les processus stationnaires peuvent être prédits, mais que les processus non stationnaires sont extrêmement mal prédits. C'est exactement le problème. La non-stationnarité a rendu des montagnes de mathématiques inutiles extrêmement efficaces dans d'autres domaines.
Idéologie GARCH :
Votre idée va-t-elle dans ce sens ?
Il y avait une anecdote à propos des mathématiciens. Les mathématiciens ont composé un algorithme pour enfoncer un clou. On demande au mathématicien : "Comment enfoncer un clou qui est déjà à moitié enfoncé ?". Le mathématicien répond : "Retirez-le et procédez selon l'algorithme déjà élaboré."
Une ébauche du chemin à suivre. Un processus instable est réduit à un processus stationnaire en le différenciant (en prenant les différences) de manière répétée (parfois une fois). Ensuite, la série obtenue est prévue et restaurée par intégration, obtenant ainsi une prévision de la série initiale. Les processus d'échange deviennent non stationnaires en raison de sauts abrupts et imprévisibles dans lesquels, me semble-t-il, même après différenciation multiple, l'aspect de l'hétérogénéité sera percé, ce qui produira également une grande erreur de prédiction à l'approche de ces points, qui augmentera pendant l'intégration multiple, annulant l'utilité de la prévision. C'est ainsi que je vois les choses en général, mais ce n'est peut-être pas vrai.
En tout cas, il me semble que la solution au problème de la prévision des séries non stationnaires devrait suivre la voie de la création de bons modèles de ces mêmes séries.
Il y avait une anecdote à propos des mathématiciens. Les mathématiciens ont un algorithme pour enfoncer un clou. On demande au mathématicien : "Comment enfoncer un clou qui est déjà à moitié enfoncé ?". Le mathématicien répond : "Retirez-le et procédez selon l'algorithme déjà élaboré."
Une ébauche du chemin à suivre. Un processus instable est réduit à un processus stationnaire en le différenciant (en prenant les différences) de manière répétée (parfois une fois). Ensuite, la série obtenue est prédite et restaurée par intégration, obtenant ainsi une prévision de la série initiale. Les processus d'échange deviennent non stationnaires en raison de sauts abrupts et imprévisibles dans lesquels, me semble-t-il, même après différenciation multiple, l'aspect de l'hétérogénéité sera percé, ce qui produira également une grande erreur de prédiction à l'approche de ces points, qui augmentera pendant l'intégration multiple, annulant l'utilité de la prévision. C'est comme ça que je vois les choses en général, mais peut-être que ce n'est pas vrai.
Quoi qu'il en soit, il me semble que la solution du problème de la prévision des séries non stationnaires devrait suivre la voie de la création de bons modèles de ces mêmes séries.
Alexey, lisez à votre aise
https://cran.r-project.org/web/packages/PSF/vignettes/PSF_vignette.html + fichier joint
Il y avait une anecdote à propos des mathématiciens. Les mathématiciens ont un algorithme pour enfoncer un clou. On demande au mathématicien : "Comment enfoncer un clou qui est déjà à moitié enfoncé ?". Le mathématicien répond : "Retirez-le et procédez selon l'algorithme déjà élaboré."
Une ébauche du chemin à suivre. Un processus instable est réduit à un processus stationnaire en le différenciant (en prenant les différences) de manière répétée (parfois une fois). Ensuite, la série obtenue est prévue et restaurée par intégration, obtenant ainsi une prévision de la série initiale. Les processus d'échange deviennent non stationnaires en raison de sauts abrupts et imprévisibles dans lesquels, me semble-t-il, même après différenciation multiple, l'aspect de l'hétérogénéité sera percé, ce qui produira également une grande erreur de prédiction à l'approche de ces points, qui augmentera au cours de l'intégration multiple nivelant l'utilité de la prévision. C'est ainsi que je vois les choses en général, mais ce n'est peut-être pas vrai.
En tout état de cause, il me semble que la solution au problème de la prévision des séries non stationnaires devrait suivre la voie de la création de bons modèles de ces mêmes séries.
Vous avez tout à fait raison, mais vous n'avez décrit qu'une partie du chemin. Il y a une suite qui résout les inconvénients que vous avez mentionnés, mais il y en a de nouveaux qui ont aussi été résolus, et puis il y en a de nouveaux qui n'ont pas été résolus aujourd'hui. Il n'existe pas aujourd'hui de modèles à 100% pour les processus non stationnaires.
N'oublions pas le pattern trading, comme on l'appelle en TA, et en mathématiques, c'est la classification. Il y a là d'autres idées, mais aussi d'autres difficultés, pour lesquelles il n'existe pas de solution complète aujourd'hui.
A en juger par votre profil, vous êtes tout à fait capable de faire du GARCH. Prenez R, il contient le paquet rugarch. Concentrez-vous et en six mois, vous vous débarrasserez de nombreuses idées naïves et vous aurez l'outil. Vous serez dans le courant dominant, vous recevrez de nombreuses publications de sociétés réputées dans des magazines réputés. De plus, vous trouverez peut-être une paire de devises que vous pourrez prédire avec un intervalle de confiance de 95 %. Mais c'est comme ça que la chance tourne. Mais 75% est facile.
Vous avez tout à fait raison, mais vous n'avez décrit qu'une partie du voyage. Il y a une suite qui résout les défauts que vous avez mentionnés, mais il y en a de nouveaux qui ont aussi été résolus, et puis de nouveaux qui n'ont pas été résolus aujourd'hui. Il n'existe pas aujourd'hui de modèles à 100% pour les processus non stationnaires.
N'oublions pas le trading par modèles, comme on l'appelle en TA, et en mathématiques c'est la classification. Il y a là d'autres idées, mais aussi d'autres difficultés, pour lesquelles il n'existe pas de solution complète aujourd'hui.
A en juger par votre profil, vous êtes tout à fait capable de faire du GARCH. Prenez R, il contient le paquet rugarch. Concentrez-vous et en six mois, de nombreuses idées naïves disparaîtront et vous aurez l'outil. Vous serez dans le courant dominant, vous recevrez de nombreuses publications de sociétés réputées dans des magazines réputés. De plus, vous trouverez peut-être une paire de devises que vous pourrez prédire avec un intervalle de confiance de 95 %. Mais c'est comme ça que la chance tourne. Mais avec 75%, c'est facile.
Vous avez déjà évolué sur GARCH. Peut-être pourriez-vous écrire un article sur le mql5 pour nous, je pense que beaucoup de traders pourraient être intéressés. Comme : 1) Introduction - principes de base ; 2) Étapes du développement ; 3) Développements modernes (il y a assez de revue + littérature). Je ne suis pas encore ami avec R. MATLAB est mon amour.
A propos de l'article - pas encore prêt, il s'est avéré être beaucoup de travail noir.
J'étais familier avec Matlab. Boîte à outils "Econométrie". Payé, étranger aux marchés financiers, classification étrangère des instruments. Pas même proche de R pendant environ trois ans.
Alexey, lisez à votre aise
https://cran.r-project.org/web/packages/PSF/vignettes/PSF_vignette.html + fichier joint