Teoria do Fluxo Aleatório e FOREX - página 23
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E em relação à adequação para qualquer série temporal é possível construir ACF, na maioria das vezes é a base para a análise, portanto, antes neste tópico eu dei uma imagem de ACF obtida no modelo e ACF de citações reais, veja a aparência que eles não diferem.
Esta imagem é uma referência à questão da estacionaridade. Estas são parcelas de tempo da primeira mudança do sinal ACF de + para - . Esta característica é escolhida como um dos pontos especiais. A ACF é calculada para Y - mu, para a curva inferior a regressão linear é calculada no intervalo semanal, para a acima é aproximadamente no intervalo mensal.
Mostrar este ponto no gráfico ACF, parece que o primeiro ponto de inflexão é a mudança de - para + (ou seja, primeiro a curva vai para baixo (-) e depois para cima (+) este ponto é como a freqüência de oscilação). Os números estão em horas ? ou o ACF foi pré-normalizado ao longo do eixo X pela profundidade da amostragem. E se não for difícil suas conclusões. Penso que uma conclusão óbvia é que as oscilações estão sempre presentes, porque existe um ponto de inflexão, a freqüência dessas oscilações muda quanto menor o tamanho da amostra, mais rapidamente a taxa de mudança de freqüência das oscilações. Entretanto, se eu entendi corretamente estes gráficos
Eu lhe dou uma foto:
Ou seja, este é o ponto singular "errado", mas está mais próximo :), e, supostamente, sua coordenada está monotonicamente relacionada com a coordenada da "certa". Além disso, está localizado em uma seção mais íngreme da ACF, ou seja, provavelmente menos dependente do ruído - ou seja, mais adequado como o primeiro critério bruto (ou seja, rápido) de estacionaridade, imho.
Os números são em horas. Não é difícil normalizar, mas o que é interessante é exatamente quanto tempo podemos "puxar" um modelo estacionário para o mercado.
Até agora, a única conclusão é que antes de codificar um filtro Kalman, devemos aprender como obter dados iniciais com períodos suficientemente freqüentes e suficientemente longos de estacionaridade. E aqui estão mais pensamentos. O fato de que a situação de estacionaridade depende do comprimento da amostra pode significar apenas que sua escolha é uma questão de princípio e o sucesso depende disso. Ou em uma formulação mais geral - na forma como os dados são preparados.
Se por certeza escolhermos como modelo um sistema de equações diferenciais lineares (LDEs), então por estrutura de ACF parecemos ser capazes de julgar sobre a quantidade de LDEs necessárias para uma descrição mais ou menos adequada. Selecionar os coeficientes (e tentar descrever sua deriva) é uma questão de técnica. Entretanto, após contemplar o comportamento da ACF ao longo do tempo (no visualizador) por um tempo, começamos a entender que o número de DTs no modelo deve ser variável. Ou, igualmente, os modelos terão que ser trocados na hora.
A propósito, este fragmento particular para o quadro foi escolhido porque contém tanto um gráfico de estacionaridade bem definido (o que é bastante raro) quanto (aparentemente) uma catástrofe (coluna).
P.S. Duas catástrofes são mais exatas - há dois saltos.
Obrigado, entendi tudo, e todos os pensamentos (idéias) parecem convergir.
Procedendo de minha análise e de sua foto de ACF, ela pode ser aproximada pela seguinte expressão (p. 184-185. Arquivo Tikhonov V.I. anexo)
Consegui resolver um problema tendo ACF para extrair parâmetros (ômega, alfa e N) a partir dele.
Eu anexo o arquivo, somente no matcad, não me lembro se você o tem. Caso contrário, colocarei aqui as fórmulas com as explicações necessárias.
Meus pensamentos sobre a pesquisa.
Parece errado procurar a estacionaridade em barras horárias, porque é uma transformação não linear do fluxo de entrada (eu considero o fluxo de entrada como a entrada). Se tomarmos barras (para reduzir o volume de informações analisadas), então o fluxo de entrada deve ser dividido em barras não pelo tempo, mas pelo número de ticks em uma barra (Volume=const) IMHO. Até agora eu me acomodei aos minutos como o menor de dois males. Não considero prazos mais altos porque quanto maior for o prazo, maior será a não-linearidade introduzida. Se eu precisar de uma semana, eu simplesmente regulamento a duração da amostragem analisada, escolhendo 7200.
Certifique-se de seguir o mesmo esquema, quando Y estiver (Fechar[i]-Fechar[i+1])/(tempo[i]-tempo[i+1]) velocidade, em minutos você pode omitir a divisão. O Mathemat'ik chama isso, mas eu prefiro chamar isso de velocidade.
Naturalmente também, mas para a aceleração (segunda derivada).
É quando, como você disse corretamente, seremos capazes de decidir a quantidade de DU. Com relação aos "modelos terão que ser trocados na hora", exatamente. Somente estes modelos ainda têm parâmetros e se para permanecer dentro do linear (filtragem Kalman), então para cada valor de parâmetro (digamos ômega) é necessário um filtro diferente. Escrevi anteriormente, que para resolver este problema de frente (para buscar a solução ótima "para todos os casos") precisamos de 10-20 - no limite, um número infinito de filtros. Para fugir disso, penso que no futuro, trazer os parâmetros desconhecidos (ômega, alfa) no sistema de controle, ou seja, mudar para uma filtragem não linear (à primeira vista, veja seu gráfico inferior há uma área onde estes parâmetros obedecem a uma lei linear é agradável). Stratonovich recomenda fazê-lo, e este método freqüentemente ajuda a resolver tais problemas com precisão aceitável para a prática.
Como entendo o termo "precisão aceitável para a prática", se eu conseguir sintetizar 2-3 filtros não lineares que funcionam 2 dias por semana, isso é suficiente para mim. O modelo funciona - eu negocio; se não, o modelo não funciona (não posso prever) então eu não negocio. Depois continuo estudando e apresento mais um modelo que funciona com o primeiro durante 2,5 dias e não 2 dias, etc.
Candidato, por favor, elabore um pouco mais sobre os pontos "catastróficos". Interessado no tempo, que é antes a catástrofe ou o desencadeamento do ponto "errado" "ponto da catástrofe :-)".
Consegui resolver o problema de ter o ACF puxando os parâmetros (ômega, alfa e N) para fora dele.
Obrigado pelos arquivos, vou dar uma olhada. Mas ainda não tenho matcad. E como você deve lutar com ACFs mais complicados, como estes, por exemplo?
Na verdade, tenho vergonha de admitir, mas parece que sou apenas um filão no fórum :). Tenho meu plano de trabalho, infelizmente, desde o final do verão ele está praticamente intocado :). Basicamente, este plano tem algo em comum com uma tarefa de definição do comprimento ideal de amostragem, de acordo com o qual, em caso de sucesso, também pode ser a vez do filtro Kalman. Infelizmente, isso é fruto deste tema muito interessante que ainda está em armários, no armazenamento :)
É errado procurar a estacionaridade nas barras horárias.
Certifique-se de usar o mesmo esquema, quando Y estiver (Fechar[i]-Fechar[i+1])/(tempo[i]-tempo[i+1]), na divisão de minutos poderá ser omitida. O Mathemat'ik chama isso, mas eu prefiro chamar isso de velocidade.
Naturalmente também, mas para a aceleração (segunda derivada).
É quando, como você disse corretamente, seremos capazes de decidir a quantidade de DU. Com relação aos "modelos terão que ser trocados na hora", exatamente. Somente estes modelos ainda têm parâmetros e se para permanecer dentro do linear (filtragem Kalman), então para cada valor de parâmetro (digamos ômega) é necessário um filtro diferente. Eu escrevi anteriormente, que para resolver este problema de frente (para buscar a solução ótima "para todos os casos") precisamos de 10-20 - no limite, um número infinito de filtros. Para fugir disso, penso que no futuro, para fazer os parâmetros desconhecidos (ômega, alfa) no sistema de controle, ou seja, mudar para uma filtragem não linear (à primeira vista, veja seu gráfico inferior há uma área onde estes parâmetros obedecem a uma lei linear é agradável). Stratonovich recomenda fazê-lo, e este método freqüentemente ajuda a resolver tais problemas com uma precisão aceitável para a prática.
Como entendo o termo "precisão aceitável para a prática", se eu conseguir sintetizar 2-3 filtros não lineares que funcionam 2 dias por semana, isso é suficiente para mim. O modelo funciona - eu negocio; se não, o modelo não funciona (não posso prever) então eu não negocio. Depois continuo estudando e apresento mais um modelo que funciona com o primeiro durante 2,5 dias e não 2 dias, etc.
Candidato, por favor, elabore um pouco mais sobre os pontos "catastróficos". Interessado no tempo, que é antes a catástrofe ou o desencadeamento do ponto "errado" "ponto da catástrofe :-)".
Receio que não seja uma catástrofe de mercado, mas uma catástrofe de modelo, e diretamente relacionada ao comprimento fixo da amostra para a regressão. O efeito de saltar os parâmetros de regressão deslizante tem sido notado desde o desenvolvimento do Grande Tema do Fórum Paralelo (GTPF) :). Embora, no final, esteja relacionado a processos de mercado. Mas, mesmo assim, eu dou uma foto. Posso enviar-lhe também o indicador.
Candidato
Um pouco mais de detalhe, com setas onde estão todas essas catástrofes. Eu só acho que isto é muito importante, se o parâmetro for acionado mais cedo, esta é uma oportunidade de prever o início de uma catástrofe de preço. Se o fizer mais cedo, então a amostra longa pode ser tratada. Esta é a segunda vez que você se refere a um fórum paralelo, se você puder me dar um link. (Posso ter perdido alguma coisa). Não se pode reler tudo.
Candidato
Um pouco mais de detalhe, com setas onde estão todas essas catástrofes. Eu só acho que isto é muito importante, se o parâmetro for acionado mais cedo, é possível prever a catástrofe do preço. Se sim mais cedo, então a longa amostragem pode ser tratada. Esta é a segunda vez que você se refere a um fórum paralelo, se você puder me dar o link. (Posso ter perdido alguma coisa). Não se pode reler tudo.
Substituiu a foto em um post anterior. Quanto ao WTPF (o fio do Grande Fórum Paralelo :), é bastante difícil relê-lo, tanto por causa de seu comprimento como por ser extremamente conspurcado.
Eu poderia acrescentar sobre a previsão. Também notei que uma dupla "catástrofe" precede um pico de preços, e olhei para mais alguns. Estes são eventos bastante raros e, infelizmente, o pico de preço após eles nem sempre ocorre.
Eu poderia acrescentar sobre a previsão. Também notei que uma dupla "catástrofe" precede um pico de preços, e olhei para mais alguns. Estes são eventos bastante raros e, infelizmente, o pico de preços depois deles nem sempre ocorre.
Deve-se olhar para prazos menores (em geral, em mais detalhes), os pontos são muito interessantes. E não necessariamente um salto duplo do "ponto ACF complicado". Por alguma razão eu acho que uma única mudança (brusca) também indica uma mudança no processo.