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Di quali file stai parlando?
Stiamo parlando di righe finanziarie, in particolare di righe finanziarie. Le file finanziarie, a causa delle loro peculiarità, quelle finanziarie, hanno delle regolarità su di esse.
Forse non ci sono regolarità su alcune altre serie non stazionarie, ma ci sono regolarità su quelle finanziarie.
Questo non permette l'applicazione della statistica, ma non contraddice in alcun modo la logica. Non è necessario cercare modelli solo con metodi statistici.
Le contraddizioni alla logica si verificano solo quando alcuni botanici cercano di misurare dati non stazionari con metodi statistici.
Noi diagnostichiamo: una persona è malata, quindi non possiamo curarla con la medicina, andiamo dagli sciamani, la prendiamo in giro.
Ma è possibile in un altro modo, oltre alla diagnosi - la non stazionarietà - chiarire qual è il problema, e si scompone come in tutta la modellazione in almeno due parti: identificazione della BP e identificazione del modello. Una volta che abbiamo strutturato queste due cose, possiamo sollevare la questione dell'adattamento del modello a BP. Ad oggi, non siamo in grado di descrivere la BP in tutta la sua diversità, ma questo non significa che non si possa fare assolutamente nulla. Tenendo conto dell'errore tra il BP e il modello, possiamo cominciare a parlare della stima del modello stesso. Così facendo, possiamo porre il problema della valutazione molto più ampio della valutazione attraverso un tester.
Forse non c'è alcun modello su altre serie non stazionarie, ma quelle finanziarie sì.
Questo è un equivoco verbale e niente di più. Dovete definire se le vostre serie sono non stazionarie o con regolarità. Perché in qualche modo la psiche non può comprendere la frase: "Regolarità delle serie non stazionarie" Mi sembra di capire che lei ha già trovato le regolarità delle serie non stazionarie?
Bene. Poi dobbiamo definire cosa sia la non stazionarietà. Avete una definizione di cosa sia la non stazionarietà/stazionarietà?
Un espediente verbale e niente di più. Dovreste definire se le vostre serie sono non stazionarie o con regolarità. Perché in qualche modo la psiche non può comprendere la frase: "regolarità di serie non stazionarie" Mi sembra di capire che lei ha già trovato regolarità di serie non stazionarie?
Questa è una posizione disfattista.
Perché non assumere che una serie non stazionaria = la somma di più componenti. E la più interessante è la componente deterministica. Se non esiste o lo ammettiamo, allora è una passeggiata casuale e la previsione non è possibile con nessun mezzo e metodo (teoria del mercato efficiente). Se lo riconosciamo, allora la nostra presenza sul mercato e su questo forum è giustificata.
Quando si parla di non stazionarietà di solito si intende la distribuzione degli incrementi di prezzo. Che il mo (tendenza) e la dispersione (volatilità) cambiano nel tempo. È vero, ma le serie non stazionarie possono avere aree stazionarie. Se riesci a trovarli, puoi fare trading su di essi con il corrispondente MO e la dispersione nelle offerte. Cioè, il trading su segmenti fissi porta al fatto che l'equity aumenta in modo stazionario (o quasi "quasi-stazionario"). Cioè, il mo e la varianza dello scambio cambiano lentamente.
Cioè il compito del trader è quello di trovare trame stazionarie su una serie non stazionaria di incrementi di prezzo.
Quando si parla di non stazionarietà di solito si intende la distribuzione degli incrementi di prezzo. Che il mo (tendenza) e la dispersione (volatilità) cambiano nel tempo. È vero, ma su serie non stazionarie ci possono essere zone stazionarie. Se riesci a trovarli, puoi fare trading su di essi con il corrispondente MO e la dispersione nelle offerte. Cioè, il trading su segmenti fissi porta al fatto che l'equity aumenta in modo stazionario (o quasi stazionario). Cioè, il mo e la varianza dello scambio cambiano lentamente.
Cioè il compito del trader è quello di trovare aree stazionarie sulla serie non stazionaria di incrementi di prezzo.
Una specie di serie stazionaria discontinua. È un presupposto molto forte e praticamente impossibile da identificare nel trading - previsione del futuro, perché l'identificazione richiede un certo numero di osservazioni e non c'è garanzia che l'osservazione successiva non porti a serie non stazionarie.
È molto più facile e pratico considerare che la serie consiste in un residuo deterministico + rumore.
Una specie di serie stazionaria discontinua. È un'assunzione molto forte e non è praticamente fattibile per l'identificazione nel trading - previsione del futuro, perché l'identificazione richiede un certo numero di osservazioni e non c'è garanzia che l'osservazione successiva non inizi una serie non stazionaria.
È molto più facile e pratico considerare che la serie consiste in una partenza deterministica + rumore.
State confondendo il modello di previsione e ciò che dovremmo ottenere alla fine (scopo della previsione).
Si dovrebbe sempre entrare in un trade quando la previsione di questa componente deterministica dà mo positivo e varianza fissa. Cioè la previsione della componente deterministica presuppone la stazionarietà dell'aumento dei prezzi in quest'area. Bene, i problemi sono simili - se il modello ha fatto una previsione prima individuando tali segmenti, potrebbe non farlo dalla prossima transazione. Ci sarà una previsione ma nessun motivo positivo.
Stai confondendo il modello di previsione e ciò che dovremmo ottenere (l'obiettivo della previsione).
Non credo di confondere nulla, dico sempre la stessa cosa.
Credo che ci sia una componente deterministica, che io isolo con qualche metodo di lisciatura. Poi guardo il residuo = cotier - componente deterministica. Ovviamente, il residuo è non stazionario (la non stazionarietà non ha altro posto dove andare) e l'intero problema è ora sepolto in esso.
Quando si fa una previsione, si confronta il mo incrementale e si tiene conto dell'errore di previsione per varianza. Possiamo solo prevedere se queste quantità sono quasi costanti, e se non lo sono? Questo è l'intero problema. È a causa del residuo che non ci si può fidare dei test finché il nostro modello non tiene conto almeno parzialmente della non stazionarietà. Dovremmo affrontare di proposito la non stazionarietà, non chiudere un occhio su di essa.
Non credo di confondere nulla, e dico sempre la stessa cosa.
Credo che ci sia una componente deterministica, che io isolo con qualche metodo di lisciatura. Poi guardo il residuo = cotier - componente deterministica. Ovviamente il residuo non è stazionario e l'intero problema è ora sepolto in esso.
Quando si fa una previsione, si confronta il mo incrementale e si tiene conto dell'errore di previsione per varianza. Possiamo solo prevedere se queste quantità sono quasi costanti, ma se non lo sono? Questo è l'intero problema. È a causa del residuo che non ci si può fidare dei test finché il nostro modello non tiene conto almeno parzialmente della non stazionarietà. Dovremmo affrontare di proposito la non stazionarietà, non chiudere un occhio su di essa.