Teoria do Fluxo Aleatório e FOREX - página 11
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Neutron
Eu respondi? se não, não consegui dissipar a névoa destas fórmulas. Pergunte.
Vou procurar meu avô amanhã. É um bom livro que ele escreveu. Tikhonov V.I. Transformação Não Linear de Processos Aleatórios -M.: Rádio e Comunicações. 1986. Se você vai usar o livro há alguns erros de digitação, acho que encontrei mais um, não funciona para mim. Eu afixarei os resultados se tiver a oportunidade de conhecê-lo. Parece que depois de subtrair a tendência (y(x)=a+bx), é uma inércia de segunda ordem.
Aautoregressão matemática de primeira ordem, a variância tende ao infinito (se não estou confuso). Mas o eloinercial de segunda ordem faz movimentos oscilatórios, como se tendesse a um ponto de equilíbrio, parece-me mais plausível no "caráter" do movimento de citações. Mas talvez todos juntos ali ;-(
Deixe-me tentar novamente com um exemplo.
O importante é entender esta fórmula.
...
Muito bem, Prival, é isso!
O que você descreveu com a fórmula é uma representação autoregressiva de primeira ordem para as primeiras diferenças (processo Markov), onde w é um componente aleatório (ruído com certas características) e F é um escalar (caso especial da matriz) igual ao coeficiente de correlação entre as primeiras diferenças de BP. Mais uma vez, esta fórmula se aplica e prevê as primeiras diferenças da BP, não a BP em si. Para recuperar e depois prever a BP, você precisa de um procedimento para integrar uma série de incrementos!
Agora a pergunta é: O que você vai estudar? Todas as informações sobre este assunto são bem explicadas e apresentadas de uma forma muito digerível em muitos trabalhos.
Agora para uma nuance. Processo Markov. De acordo com esta teoria, a transição de L(k) para L(k+1) não depende do estado L(k-1), ou seja, a taxa foi a mesma ontem, uma hora e um minuto atrás. O principal é a taxa de câmbio L(k). O que será no momento L(k+1) é determinado por esta maldita (não consigo pensar em outra palavra ;-)) matriz F.
É um caso especial do processo Markov (quando F=0) e tem um nome próprio: "Processo Wiener" ou "movimento browniano unidimensional". Não é de interesse prático.
A questão é: o que tudo isso tem a ver com um piloto de avião?
Eu também estava me perguntando o que é L(k). Afinal de contas, parece um vetor. Então F é uma matriz. Mas que tipo de vetor é este?
L(k) é a contagem atual das primeiras diferenças da BP original. L é o vetor das primeiras diferenças, L(k+1) é o valor previsto da primeira diferença.
Perguntado! Não sei por que Prival o chama de matriz.
Em geral, a questão é esta:
temos um modelo autoregressivo de enésima ordem, que pode ser escrito na forma
onde sigma é uma variável aleatória (sua forma concreta é assunto de uma conversa separada), X é um vetor de estimativas disponíveis das primeiras diferenças de BP -Y(i) previsto, e coeficientes autoregressivos (sua forma tem limitações).
Assim, para calcular os coeficientes autoregressivos você tem que resolver um sistema de equações lineares de N-ésima ordem, consistindo de valores ACF de primeiras diferenças. Esta é a única matriz em todo o caso. O sistema de equações é chamado de Yule-Walker [Yule (1927)], [Walker (1931)].
Depois de encontrar X(i+1) da diferença, não é difícil construir uma previsão para a BP original: Y(i+1)=Y(i)+X(i+1).
É isso aí, o problema está resolvido!
Estou vendo, Neutron, a AR(N) é clara. No entanto, estou intrigado com uma fórmula mais complicada
para o qual Prival por acaso mencionou que F é uma matriz de transição.
Acontece uma coisa curiosa. Se L(k) é um vetor (por exemplo, o último M retorna valores), então nenhuma autoregressão comum está fora de questão. Embora formalmente seja a mesma AR(1), mas para um fluxo vetorial (processo) L(k). W(k) também é um vetor, mas já não está relacionado.
Você me entendeu, Neutron? Talvez este seja o modelo de que Prival está falando, que os cálculos aqui são insuportáveis? E a MNC estaria bem aqui, se a fizéssemos através da história (para encontrar a matriz F correta).
Muito bem, esperamos pelo autor que fez esta confusão. Algum modelo estranho aparece: tomando os últimos retornos como componentes do vetor L(k), definimos assim as dependências de alguns retornos sobre seus valores futuros. Acho que de alguma forma não é bom.
Muito bem, esperamos pelo autor que fez esta confusão. Algum modelo estranho aparece: tomando os últimos retornos como componentes do vetor L(k), definimos assim as dependências de alguns retornos sobre seus valores futuros. Acho que de alguma forma não é bom.
P. S. Estes contrails estão em todo o lado :)