Fenomeni di mercato - pagina 27
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"L'inerzia è il fenomeno di un corpo che mantiene la sua velocità di movimento (sia in grandezza che in direzione) quando nessuna forza agisce sul corpo" :)
Perché siete effettivamente sorpresi dalla presenza di una tendenza globale a lungo termine?
Cosa c'entra l'inerzia?
Perché non supporre che tale matrice non sia una causa ma una conseguenza di questi due processi? Se sono presenti, ovviamente.
Forse è questo che voglio controllare.
(2) Viene dato un comando per fare una previsione accurata. Esegue:
- identificazione della struttura attuale "on"
Colleghi, lascerò il forum per un lungo periodo di tempo.
Buona fortuna.
Vladimir, cosa intendi per sommare il sistema? Anch'io mi chiedo quanti passi ci vogliono per piegarlo - solo 4.
Cosa c'entra l'inerzia?
Beh, non hai disegnato un grafico del moto rettilineo uniforme? Poi vedere la definizione.
... ogni processo ha la sua gerarchia ...
... Ma se non è un processo markoviano, allora è molto più complicato, bisogna reinventarlo :o(
Bene, finalmente, almeno qualcuno ha rivelato il segreto, per così dire, del fenomeno del mercato.
Posso aggiungere altro: nella serie di candele nere le nuove barre vengono aperte da quelle bianche per qualche strana ragione, ma vengono chiuse da quelle nere, e viceversa per le candele bianche.
Non capisco come si forma una candela all'apertura.
Sì, BP cumulativa (per questo esempio). Di nuovo (ho usato il mio post da un altro thread e l'ho modificato leggermente):
Modello di mercato
Dopo molte ricerche, ho adottato questa cosa dei "sistemi di controllo con struttura casuale" come versione operativa del modello di mercato. Secondo me (anche se non è matematica) - questo modello descrive adeguatamente il processo di citazione con tutte le sue sottigliezze.
La sua essenza è molto semplice. C'è un numero finito di strutture che descrivono la trasformazione dell'input in output. Ogni struttura di questo tipo implica un modello secondo il quale avviene la trasformazione. Il processo osservato è formato da una transizione (switch) tra le strutture. Tutto questo è mostrato nell'immagine qui sotto:
Ogni modello ha una serie di parametri, che possono anche cambiare ad ogni commutazione. Quindi, ho supposto che ci siano due processi principali, ogni processo ha la sua gerarchia, ogni elemento seduto in un nodo della gerarchia ha la sua struttura.
Interazioni di processo
Questi due processi competono l'uno con l'altro secondo la matrice di transizione (presumibilmente), cioè c'è un sistema "esterno" (convenzionalmente, naturalmente) al mercato che commuta la generazione di quotazioni tra questi processi. Più tardi, mostrerò più dettagliatamente, con riferimento a
Adattamento alla pratica.
Tutto è fantastico - ma è impossibile identificare esattamente un tale sistema. Pertanto, introduco il "modello combinato": A=W(1)MODELLO1(parametri)+ W(2)MODELLO2(parametri)+....+ W(n)MODELLOn(parametri). Dove W(n) sono alcuni pesi di partecipazione di questi modelli nella predizione. Può essere possibile partizionare esplicitamente i processi grazie alla trasformazione inventata. Ma questo è per dopo.
Con cosa sto lavorando?
Non lavoro direttamente con le citazioni - è un processo estremamente complicato. Introduco ogni sorta di trasformazioni complicate, ma quello che ho detto vale anche per loro. La complessità non va da nessuna parte - è ereditata. Non si può semplificare il processo. E se lo si semplifica, si può perdere il processo stesso. (cioè anche un po' più complicato di quello che ho descritto, ma ho mostrato il fenomeno e alcune osservazioni più interessanti)
Analisi dell'evoluzione delle serie temporali
Fase di base. In questa fase, identifico tutte le strutture possibili secondo alcuni criteri. Stimo le statistiche delle transizioni tra queste strutture. Determino una matrice di frequenza di transizione per le strutture. In futuro, sto pensando di utilizzare le cosiddette reti neurali a impulsi (o reti a onde). È una direzione molto promettente.
Algoritmo
(1) facendo alcune ipotesi sul comportamento, viene eseguita una stima probabilistica dello stato futuro del sistema in un dato momento sull'orizzonte di pianificazione. La rete neurale striscia attraverso la risultante matrice di valutazione delle probabilità p=f(time,cotier) dello stato iniziale e a sua volta fa una supposizione sulla presenza di un punto di entrata/uscita. Può dire molto accuratamente se ci sarà o meno un'entrata/uscita nell'orizzonte di pianificazione. Non resta che trovarlo.
(2) Viene dato un comando per costruire una previsione accurata. Viene eseguita:
- identificazione della struttura attuale "on"
- valutazione della scelta delle strutture future più probabili
- Identificazione dei parametri dei modelli futuri
(3) Viene eseguita una simulazione
(4) Successivamente, una rete neurale stima i coefficienti del modello combinato.
Nessuna casualità è già stata trovata, la prova di questo è la vasta ricerca di Alexey (Mathemat). Li confermo, tutto è corretto. Ma se la markoviannità non è rispettata, tutto sarà più complicato e dovrò reinventare tutto :o(
Riprendendo un argomento, forse off-topic... Ho provato a distinguere le frequenze nei numeri casuali artificiali - da adattamenti dentro e fuori la gamma RMS - poi ho letto il post di Farnsworth
si è reso conto che c'è un "setaccio", il cui mistero rimane, e quello che stavo facendo non dà né alfa né omega.
È tutta una questione di "setaccio". Ci sono più domande che risposte...