Dalla teoria alla pratica - pagina 340
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Se il segnale è stazionario e periodico, non ha senso ucciderlo, perché è un graal, aggiustato per il rumore residuo
se il segnale è un rumore stazionario - ancora meglio, non c'è bisogno di alcun NS
Che tipo di segnale sia in realtà - l'autore non è affatto interessato, il suo scopo è quello di estrarre la componente di rumore da esso, sperando che il rumore predica accuratamente i prossimi valori del segnale. )))
Che diavolo è questa assurdità? Queste file sono facilmente prevedibili
A proposito, qui c'è anche un articolo di revisione sulla previsione BP che raccomanda di isolare e analizzare la componente di rumore dopo aver rimosso la componente di tendenza, ciclica e altri segnali...
https://pokrovka11.files.wordpress.com/2011/12/emetrix_time_series.pdf
Qual è il senso comune, non è chiaro...
Trasformare il BP in RNG vi renderà impossibile guadagnare qualsiasi cosa, in linea di principio).
Ti contraddici,"Puoi prevedere media e varianza per RNG (valore stazionario), a questo scopo studia le distribuzioni" Hai risposto tu stesso alla domanda, mentre la varianza e la media saranno costanti.
Una degna conclusione del passaggio dalla teoria alla pratica: nessun segnale, nessun modello sano, nessun conto pamm. Ci chiamavano anche rabdomanti)).
Aspettando Alessandro III - non fallirà)
Ti contraddici:"Per un RNG (valore stazionario) puoi prevedere la media e la varianza, per questo si studiano le distribuzioni" Ti sei risposto da solo alla domanda, mentre la varianza e la media sono costanti.
Non c'è contraddizione.
Per gli incrementi sul CLO, prevedere l'incremento medio è possibile, è una costante uguale a 0. Per una serie di prezzi da LFO (integrale di una serie di incrementi, alias "random walk") questo significa una previsione 50/50 della direzione del trade, e non c'è possibilità di guadagno. La previsione dell'incremento di corrente più vicino (che A_K2 ha scritto) è anche 0 più meno qualche RMS, che non è di nessuna utilità pratica.
Ma gli incrementi GSF sono un modello di prezzo semplificato, un modello di base, un'approssimazione zero.
A differenza del GSF, negli incrementi di prezzo reali c'è una dipendenza del prezzo successivo da quello precedente, cioè ci sono situazioni in cui la previsione della direzione della transazione differisce significativamente dal 50/50. Il vostro compito è quello di trovare tali situazioni negli incrementi di prezzo, e per definizione non esistono nel RNG.
Di fronte al palese downismo, sotto forma dell'affermazione che non si possono prevedere serie di numeri casuali con la distribuzione Erlang, sono costretto a lasciare il forum per sempre.
Alexander, personalmente, per esempio, sto cercando di farvi risparmiare il costo di molti anni di tempo di ricerca attirando la vostra attenzione su sentieri deliberatamente falsi, che ho percorso anche prima che voi li conosceste.
Quindi, "lasciando il forum per sempre" stai solo facendo un cattivo servizio a te stesso.
In attesa di Alexander III :)
Non c'è contraddizione.
Per gli incrementi LFO, prevedere l'incremento medio è possibile, è una costante di 0. Per una serie di prezzi sull'LFO (integrale di una serie di incrementi, alias "random walk") questo significa una previsione 50/50 della direzione del trade, e non c'è possibilità di guadagno. La previsione dell'incremento di corrente più vicino (che A_K2 ha scritto) è anche 0 più meno qualche RMS, che non è di nessuna utilità pratica.
Ma gli incrementi GSF sono un modello di prezzo semplificato, un modello di base, un'approssimazione zero.
A differenza del GSF, negli incrementi di prezzo reali c'è una dipendenza del prezzo successivo da quello precedente, cioè ci sono situazioni in cui la previsione della direzione della transazione differisce significativamente dal 50/50. Il vostro compito è quello di trovare tali situazioni negli incrementi di prezzo, e per definizione non esistono nel RNG.
La probabilità che la deviazione in valore assoluto sotto la distribuzione normale sia inferiore a 3*SCO è 0,9973. In altre parole, la probabilità che il valore assoluto della deviazione superi il triplo del RMS è molto piccola ed è 0,0027=1-0,9973. Questo significa che solo nello 0,27% dei casi è probabile che si verifichi.
In pratica: se la distribuzione della variabile casuale sotto studio è sconosciuta, ma la condizione è valida, allora la variabile sotto studio è normalmente distribuita, altrimenti non è normalmente distribuita, che è ciò che dimostra la BP, ma se otteniamo la normalità dalla BP in conseguenza di qualche trasformazione non lineare, allora perché non usare questa regola?
La probabilità che la deviazione in valore assoluto sotto una distribuzione normale sia inferiore a 3*SCO è 0,9973.
Non la deviazione, ma un incremento. Ma A_K2 non scambia un singolo incremento, scambia solo la deviazione dalla SMA composta da molti incrementi consecutivi. Per queste deviazioni dobbiamo costruire la nostra distribuzione e calcolare la nostra probabilità. Inoltre, la SMA stessa si sposta durante un trade, quindi è un grande dubbio se il prezzo di chiusura sarà in profitto. Una buona idea è quella di disegnare una distribuzione delle deviazioni nel tempo dal prezzo di entrata, e suppongo che sarà molto più vicina all'uniforme che alla normale.
In breve, tutto questo spam su flussi e distribuzioni è pura acqua scientifica senza la minima comprensione di ciò che sta succedendo) La normalità per i nostri scopi significa... beh, niente di niente, tranne che è normale).
Significa che solo lo 0,27% delle volte può accadere.
i residui vengono analizzati per vedere se il modello ha selezionato tutte le informazioni. Se sono rumori, va bene. La tendenza e la gravità vengono uccise per l'omoscedasticità, i cicli rimangono per la previsione. Nessun ciclo periodico - nessuna previsione (tranne il payoff atteso).
Nel mercato i cicli non sono periodici, quindi l'ARIMA non funziona, ma provate ad applicare il GARCH per la varianza variabile (eteroscedasticità), quando la memoria del processo non può essere completamente uccisa, e i prossimi valori di volatilità dipendono da quelli precedenti
Alexander ha proposto un modo per uccidere l'effetto ARCH (memoria di processo, markoving, code grasse) e il suo racconto non può in alcun modo essere chiamato scorretto o assurdo
Se il mercato è costantemente in flusso: cambiamenti di ampiezza, fase e frequenza, un de-trend non aiuterà, in quanto è tutto possibile sulla storia del processo, tramite il fitting, ma si crede che l'inerzia presente nel mercato dia la possibilità di elaborare un tale approccio, nel breve periodo, ma quando le regole cambiano, il fit storico diverge dalla realtà. È possibile ottenere approcci alternativi per affrontare la non stazionarietà del processo, sotto forma di assottigliamento dei BP mediante flussi Erlang (flussi Palm), e sono possibili anche altre alternative.