Se esiste un processo la cui analisi di una parte non permette di prevedere la parte successiva. - pagina 6
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Sfortunatamente, qualsiasi previsione può contare solo su una componente deterministica. Sui file che non hanno questa componente, qualsiasi previsione, e di conseguenza, il guadagno diventa impossibile.
Questo è esattamente quello che voglio dire. Le serie pseudo-casuali sono deterministiche per definizione.
La domanda (richiesta?) è quella di imparare a cavillare questo determinismo con metodi "esterni" ("non conoscendo" l'algoritmo originale del generatore).
Inoltre, è possibile controllare la redditività su OutOfSample - continuazione della serie dello stesso generatore.
Mentre ciarlatano con prova di redditività su OutOfSample, una continuazione della stessa serie di generatori.
Sfortunatamente, qualsiasi previsione può contare solo su una componente deterministica. Sui file che non hanno questa componente, qualsiasi previsione, e quindi guadagno, diventa impossibile.
Sfortunatamente, qualsiasi previsione può contare solo su una componente deterministica
Come la squadra vede tali considerazioni.
1. La previsione è possibile se c'è una componente deterministica.
2. La componente deterministica è differenziabile non solo a sinistra ma anche a destra nell'ultima barra.
3. La differenziazione a destra (fino all'arrivo della prossima barra!) è fornita dal tipo di funzione di lisciatura. Ho visto da qualche parte che le spline cubiche alla giunzione rimangono differenziabili.
No, perché dovrei?
Questo è esattamente il mio punto. Le serie pseudorandom sono deterministiche per definizione.
La domanda (richiesta?) è di imparare a scuotere questa determinatezza con metodi "esterni" ("non conoscendo" l'algoritmo iniziale del generatore).
Inoltre, per scuotere con la conferma di redditività su OutOfSample - continuazione della riga dello stesso generatore.
È la domanda di tutte le domande. Datemi un tale metodo e invertirò il mercato. Sono convinto che per lavorare efficacemente con il determinismo bisogna prima di tutto identificarlo. Qualsiasi TS è essenzialmente un metodo di deduzione di questo stesso componente. Ma è difficile cercare ciò che non so cosa. Pertanto, il numero schiacciante di TC è troppo inefficiente. Nel migliore dei casi elaborano solo una piccola frazione del condizionamento, nel peggiore, e tendono a prendere il rumore come input.
Un metodo efficace per trattare le serie deterministiche caotiche è inestimabile. In linea di principio è possibile formulare le proprietà che dovrebbe avere e nel processo della sua costruzione essere guidati da questo. Come esempio della complessità e della non banalità del problema do il seguente grafico:
A parte la nota aspettativa matematica positiva, non c'è nessun altro componente stazionario in questo cammino casuale. Si tratta, infatti, di puro SB. Qui non c'è una componente deterministica e il nostro metodo deve puntare a questo: "Cosa mi hai fatto scivolare! Questo è un SB! Mi rifiuto di lavorare con una serie del genere!".
No, perché dovrei?
Fammi un esempio in cui la previsione non si basa sul determinismo del processo.
La moneta sbagliata. Il processo non è deterministico. Cioè una fila casuale con uno smusso.
Meglio ancora, poker.
Penso che quello che si intendeva era il trading di tendenza. Ma non è l'unico.
Distinguo due tipi di determinismo, convenzionalmente chiamati trend e anti-trend. Su entrambi, vengono utilizzati i TS appropriati.