Cosa rende un grafico instabile instabile o perché l'olio è olio? - pagina 18
Ti stai perdendo delle opportunità di trading:
- App di trading gratuite
- Oltre 8.000 segnali per il copy trading
- Notizie economiche per esplorare i mercati finanziari
Registrazione
Accedi
Accetti la politica del sito e le condizioni d’uso
Se non hai un account, registrati
спрогнозировать его надо прежде всего с того что привести его к стационарному.
Например взять разности, то есть: Разность(2)= Цена(2)-Цена(1).....Разность(100)=Цена(100)-Цена(99),
ну и дальше подбирать соотв. линейную модель прогнозирования
Каким образом вы сможете это потом использовать?
Se c'è un punto zero, il cumulante è completamente recuperabile dal destinatario e viceversa.
Se hai una previsione di rendimento affidabile (prezzo della prima differenza), allora fai una previsione di livello
(dove il prezzo raggiunge e dove si gira) è un paio di cose semplici.
Если по поводу темы, то есть по поводу того что делает движения цен нестационарным случ. процессом,
то вначале необходимо определить что такое есть сама нестационарность.
Нестационарность это изменение (не постоянство) математического ожидания и дисперсии
во времени, то есть среднее-дисперсия на M5 полученные по последним, скажем 100 значениям не
равны среднему-дисперсии полученные на том же тайм-фрейме, но сутки тому назад.
При наличии нулевой точки кумулят полностью востановим из ретурна так же как и наоборот.
Те если вы получили достоверный прогноз ретурна (цен первой разности) то сделать уровневый прогноз
(докуда цена дойдёт и хде развернёться) из него пара пустяков.
Cioè prendendo come riferimento un punto corrente e avendo una previsione di direzione e grandezza. Sembra semplice.
Ma sembra che la previsione debba essere sufficientemente a breve termine.
E l'intervallo della previsione sarà sufficiente a garantire che il risultato sia statisticamente valido e utilizzabile?
In caso contrario, ciò significa che c'è bisogno di cambiare costantemente il riferimento e, di conseguenza, tornare alla non stazionarietà.
А почему именно сутки? Цена вполне даже стационарна в пределах времени тренда или флета.
А вы знаете как их определить? Т.е. решить когда переходить с одной модели поведения на другую
Т.е. беря за референс некоторую текущую точку и имея прогноз направления и величины. Вроде всё просто.
Но, по-видимому, прогноз должен быть достаточно краткосрочным.
А будет ли диапазон прогноза достаточным, чтобы обеспечить стат достоверность результата и возможность его использования?
Если нет-не означает ли это необходимости постоянного изменения референса и, как следствие, возврата к нестационарности.
Non ho risposte, ma penso che tra l'entrata casuale e l'entrata per previsione il vantaggio statistico sarà per quest'ultima
con qualsiasi affidabilità della previsione (naturalmente più la previsione è affidabile e meglio è).
Anche se la voce di previsione sarà peggiore di quella casuale, può essere semplicemente invertita durante il debug,
L'unica cosa è che non darà nulla se la redditività dell'input casuale sarà uguale a quella prevista, si perderà con il tasso di spread.
Это другой вопрос, не имеющий отношения к обсуждаемой стационарности/нестационарности. Именно поэтому нет смысла о ней особо рассуждать так как это само по себе ничего не даёт.
Per me, la questione della stazionarietà/non stazionarietà è interessante in termini di come usarla.
Quindi, se non è chiaro come definire un trend o un flat, allora l'affermazione "Il prezzo è abbastanza stazionario all'interno di un trend o di un flat" è un po' un gioco da ragazzi.
Для меня, вопрос о стационарности/нестационарности интересен с точки зрения того, как это использовать.
Поэтому, если непонятно как определить тренд или флет, то утверждение "Цена вполне даже стационарна в пределах времени тренда или флета" - как-бы не о чём.
У Бокса "проинтегрированное" - это разности порядка выше чем один, т.е. разности разностей, пока не получим стационарный процесс. Бокс приводит к стационарному виду, но для исторических данных, а что будет для будущих данных? Будет ли там модель АРПСС иметь те же параметры, что и для исторических данных. Вот что имелось ввиду.
L'ordine dell'autoregressione sarà aumentato dell'ordine della differenza, e quindi i pesi (parametri) precedentemente montati per il processo statistico dato saranno cambiati.
I parametri (pesi) della media mobile non saranno influenzati. Box ha definizioni ed esempi inequivocabili per questo.
E per i dati storici... ti do un indizio:
Differenza(t+1)=Prezzo(t+1)-Prezzo(t), dove t=1,2,......N.
Se previsto Differenza(t+1), Prezzo(t) sappiamo, perché t è l'ultima barra chiusa, allora...
:)