Область применения дробного дифференцирования достаточно широка. Например, алгоритмы машинного обучения, обычно, принимают дифференцированный ряд на вход. Проблема в том, что необходимо вывести новые данные в соответствии с имеющейся историей, чтобы модель машинного обучения смогла распознать их. В данной статье рассматривается оригинальный подход к дифференцированию временного ряда, в дополнении к этому приводится пример самооптимизирующейся ТС на основе полученного дифференцированного ряда.
Цель данной статьи — поделиться результатами исследования по выявлению структуры в значениях цен акций, которые торгуются на Московской Бирже и на NYSE, методом их проверки на стационарность с помощью теста Дики-Фуллера. Есть небольшой класс акций, который представляет собой нестационарный процесс со стационарными приращениями и распределение...
信号の理論が数学的に意味のあるものになると、（広い意味での）定常性とエネルギースペクトルが一挙に現れる。そして、「信号とはあらゆる数の集合である」というようなナンセンスは、明らかに現れない。
リンク先の論文では、定常性の概念のある種の一般化を試みている。それがDSPにとってどれほど有用であるかにかかわらず、価格にとってはあまり意味がない。もう一度指摘しておくが、資産価格やそのポートフォリオの価格の定常性は、トレーダーにとって永遠のパラダイスである。
このスレッドにおけるCOCの議論はこれで終わりである。
いい走りだ...。
IMHOでは、計量経済学が少し、金融確率数学が大きい。高いレベルでは、これらの科学は互いに、そして機械学習と絡み合っている。
IMHOでは、計量経済学が少し、金融確率数学が大きく関わっている。高いレベルでは、これらの科学は互いに、そして機械学習と絡み合っています。
棒グラフを主成分に分解するとどうなるか
上記がオリジナルで、次に主成分1、2、3。
最初の2つの主成分の合計
高周波の変動がない、ラグがない...クリーナー・チャート。
フィルタリング ))
信号の理論が数学的に意味のあるものになると、（広い意味での）定常性とエネルギースペクトルが一挙に現れる。そして、「信号とはあらゆる数の集合である」というようなナンセンスは、明らかに現れない。
リンク先の論文では、定常性の概念のある種の一般化を試みている。それがDSPにとってどれほど有用であるかにかかわらず、価格にとってはあまり意味がない。もう一度指摘しておくが、資産価格やそのポートフォリオの価格の定常性は、トレーダーにとって永遠のパラダイスである。
このスレッドにおけるCOCの議論はこれで終わりである。
まあ、「それ」の定常性を事前にチェックした上で、これに フィルターを適用すれば、もしかしたら何かが誰かに何かを与えるかもしれない。
"それ "が特徴としてブスティングに入力されたとき、分化が大きくなればなるほど、新しいデータでの予測が無価値になることが判明した。
もう一度言うが、この論文から異なる期間のマシャを数回取り上げるだけで、無意味なことに悩まされることはない。
この論文ではすべてが完璧だ：FFによるターゲット選択と、少なくともすべてのステップでの再トレーニング、そして分数微分系列という形で最も有益な特徴。一般的に、最近このトピックで祈られていることはすべて含まれている :) フィルターで失敗した、私もそう思う。）
死ぬ前に結果を見ることができますか？
https://perraudin.info/gsp.php
幸せに生きる
では、アイデアそのものの概要を説明していただけますか......。
私の場合、ポイントは常にSBからの価格の乖離を見つけることです。計量経済学と金融ストキャスティックスは、時間をモデル化することで異なります。前者は離散的で、後者は連続的です。
ここに、計量経済学の論文1 および論文2における このような探索のかなり標準的な例を示す。このアプローチは、（資産価格やスプレッドの）定常性の探索と正確に関連している。つまり、定常性は時々しかあり得ないと仮定され、DSPにおけるシグナルの研究のように一定の性質ではなく、より典型的なSBからの逸脱として定義される。
確率については、単純だが意味のある例を挙げるのは難しい。ギャップに関する私の論文は、この方向へのヒントになるかもしれない。 なぜなら、そこで研究されている分布は、連続時間での考察が容易だからである。 また、この分布のいくつかの特徴への依存性を仮定すれば、MOの方向へ考えを発展させることができる。
私にとって重要なのは、常に価格のSBからの乖離を探すことである。計量経済学と金融ストキャスティックスは、時間をモデル化する点で異なる。前者は離散的で、後者は連続的である。
ここに、計量経済学の論文1 および論文2における このような探索のかなり標準的な例を示す。このアプローチは、（資産価格やスプレッドの）定常性の探索と正確に関連している。つまり、定常性は時々しかあり得ないと仮定され、DSPにおける信号の研究のように一定の性質ではなく、より典型的なSBからの逸脱として定義される。
確率については、単純だが意味のある例を挙げるのは難しい。ギャップに関する私の論文は、この方向へのヒントになるかもしれない。 なぜなら、そこで研究されている分布は、連続時間での考察が容易だからである。 また、この分布のいくつかの特徴への依存性を仮定すれば、MOの方向へ考えを発展させることができる。
金融市場は定常的ではなく、これは括弧から取り出され、公理として受け入れられ、定常性のいかなる証拠も無効とみなされるべきである。
現実には、ソ連の科学に基づけば、金融市場は非定常であるだけでなく、不定である。かつて、人間が そのランダムなプロセスの形成に関与している場合、そのランダムなプロセスは未定義と呼ばれていた。
不確定性特性の最も優れた例は、地下の乗客の流れに対する大衆サービス理論の適用である。マス・サービス理論が地下の乗客の流れというランダム過程に対して与える指標はすべて完璧に計算され、かなり狭い信頼区間内に存在する。しかし、風船を持ち出し、群衆の中で風船を破裂させ、「テロリスト」と叫べば、マス・サービスの理論全体がボロボロになってしまう。そして定常的なプロセスは、多くの負傷者や踏みつけられた人々を伴う未確定なものに変わる。このようなことは、ニュースによって市場がどうにでもなる金融市場で見られる。
そう、ある期間をとって、その期間の定常性を証明することはできる。別の期間をとって、価格変動が定常的であることを証明することもできる。しかし、市場に対するニュースの影響をモデル化する道具はなく、その後、ランダム過程は定常、非定常、カオスのいずれにもなりうる。
金融市場は定常的ではない、これは括弧を外し、公理として受け入れ、定常性の証拠はすべて無効とみなすべきである。
現実には、ソ連の科学に基づけば、金融市場は非定常であるだけでなく、不定である。ランダムな過程の形成に人間が 関与している場合、ランダムな過程は不確定と呼ばれていた。
不確定性特性の最も優れた例は、マス・サービス理論の地下の乗客の流れへの適用である。マス・サービス理論が地下の乗客の流れというランダム過程に対して与える指標はすべて完璧に計算され、かなり狭い信頼区間内に存在する。しかし、風船を持ち出し、群衆の中で風船を破裂させ、「テロリスト」と叫べば、マス・サービスの理論全体がボロボロになってしまう。定常的なプロセスは、多くの負傷者や踏みつぶされた人々を伴う不定形なプロセスに変わる。これは金融市場で見られることで、ニュースによって市場がどうにでもなるのだ。
ある期間を取り上げ、その期間で定常性を証明することはできる。別の期間をとって、価格変動が定常的であることを証明することもできる。しかし、市場に対するニュースの影響をモデル化する道具はなく、その後、ランダム過程は定常、非定常、カオスのいずれにもなり得ます。
まったく同感だ。市場の不確実性には、自然過程と違って確率的な特徴はない。市場の不確実性の数学的モデルといえば、ゲーム理論が最も近いだろう。しかし、この科学はまだ未発達で、実際に役立つモデルを提供するには至っていない。
ゲーム理論のモデルから、いくつかの付加的な仮定の下で、確率論的モデルを得ることは可能である。例えば、混合戦略におけるナッシュ均衡などである。私たちは、力学のように、そのような均衡付近での振動を記述するモデルに興味を持つかもしれない。しかし、今のところ、そのような研究のために十分に開発された計算機を見たことがない。
むかついているSBとの、.....ー。