O que torna um gráfico instável ou por que óleo é óleo? - página 34

 
Avals >>:

использует зависимость волатильности от предыдущих значений при прогнозе.

Então? é como "memória da série cronológica"? Nem sequer existe tal termo nesta teoria, e a dependência é introduzida em geral pela definição dos próprios processos ARCH, ou seja, assume-se inicialmente que existe uma dependência não trivial e um ponto.

O fato de que a volatilidade e a variação não são uma constante, mas mudam com o tempo e dependem de valores anteriores é simples e óbvio. Mas o senhor afirma que a variação é invariável. Embora você possa considerar isso dessa forma se encontrar algo útil a partir disso :)

Não sou médium e digo que tal e tal variável de tal e tal série é uma constante. Há todos os tipos de métodos para isso. Para uma caminhada de cotas, a variação não é estacionária, não discuto isso, pois as diferenças podem admitir formalmente a estacionaridade.
Você ficaria surpreso, mas isso não contradiz de forma alguma o modelo ARCH

Não goste da palavra memória, que seja como a "conseqüência" de Shiryaev.

sim uma boa palavra, apenas esclareça o que você quer dizer, você pessoalmente e não Shiryaev

 
Farnsworth писал(а) >>

E daí? é como "memória de séries cronológicas"? Nem sequer existe tal termo nesta teoria, e a dependência é introduzida em geral pela definição dos próprios processos ARCH, ou seja, assume-se inicialmente que existe uma dependência não trivial e parada total.

Não sou médium e digo que tal e tal variável de tal e tal série é uma constante. Há todos os tipos de métodos para isso. Para uma caminhada de cotas, a variação não é estacionária, não discuto isso, pois as diferenças podem admitir formalmente a estacionaridade.
Você ficaria surpreso, mas isso não contradiz de forma alguma o modelo ARCH



Bem, se você está autorizado a aceitar a estacionaridade por diferenças, isso geralmente é seu negócio. Quem o proíbe? :)
 
Farnsworth писал(а) >>

sim uma boa palavra, apenas esclareça o que você quer dizer, você pessoalmente, não Shiryaev

Já o expliquei mais de uma vez. Isso significa que a volatilidade depende dos valores em momentos anteriores.
 
gpwr >>:


  1. Дилетанский: читаем разные умные книги, находим примеры разных систем типа пересечения средних, отскока от каналов, пробоя каналов, уровней поддержки и сопротивления и т.п. Кодируем их и удостоверяемся что они не работают. Добавляем разные фильтры используя сотню индикаторов и получаем что-то работающее на коротких отрезках времени, а потом слив. Приходим к мысле что рынок изменяется по времени и надо параметры торговой системы адаптировать. Переходим к следующим двум возможным вариантам.
  2. Пытаемся подогнать модель рынка, типа линейной авторегриссионной модели, многослойной нейронной сети или другой нелинейной функции. Коэффициенты модели автоматически подстраиваются под рынок.
  3. Сдаёмся с линейными и нелинейной моделями. Находим сходные участки истории и предполагаем что цена будет изменяться таким же образом как на в похожем отрезке в прошлом (метод ближайщих соседей)

Há um problema com cada ponto. Quanto ao ponto 3, acho que não vai funcionar em absoluto. Aqui está uma experiência muito simples:

1. tomar uma trama de que comprimento de "agora". E procurar analógicos por qualquer coisa, por exemplo - correlação. Se a correlação for maior que algum critério, então esta parte é usada para cálculos.

2. Do encontrado "analógico agora", olhamos o que estava naquele momento "no futuro" e construímos uma "função de transferência" muito simples (marcada com vírgulas invertidas) simétrica em relação ao "agora":


Obtemos a seguinte matriz de "funções de transferência" para algum critério e seção (como exemplo):


3. Aplicar todas as nossas funções à situação atual e obter um monte de realizações teóricas:


Temos a seguinte imagem como exemplo:


Somente, me parece que os "vizinhos mais próximos" não funcionarão de forma alguma, em tais fileiras.

 
Avals >>:

ну если вам можно признать для разностей стационарность, то это в общем ваше дело. Кто же запретит? :)

Você tem certeza de que não está confundindo o processo de alterar a variação de uma cotação, como esta (há muito que você pode fazer com ela também):


com os retornados da série original?

 
Avals >>:
я уже пояснял и не раз. Это значит что волатильность зависит от значений в предыдущие моменты времени.

A-A-A-A-A!!! Acho que consegui!

Você acha que se a variação for estacionária, então a implementação do processo não pode depender de valores anteriores e o processo só sairá do tipo uma constante???? :о)))))))

Olhe, mas não é nada disso, cientificamente é perfeitamente aceitável que eles estejam parados. Além disso, leia a definição matemática desses processos - três condições :o)

 

estacionaridade - a preservação por subamostras da população em geral das distribuições. Para a volatilidade das séries de preços não é este o caso, há períodos em que a volatilidade tem uma distribuição diferente durante um período de tempo suficientemente longo do que em outros momentos. Por exemplo, durante a última crise, a volatilidade foi significativamente maior, tanto seus valores médios quanto os extremos. Se construirmos a distribuição da volatilidade para este período, ela coincidirá com as distribuições construídas para outros períodos?

 
Avals >>:

стационарность - сохранение подвыборками генеральной совокупности распределений. Для волатильности ценовых рядов это не так, бывают периоды когда волатильность достаточно продолжительное время имеет иное распределение чем в другие моменты. Например, в период последнего кризиса вола была значительно выше, как средние ее значения, так и экстремальные. Если построить распределение волы за этот период, то оно будет совпадать с распределениями, построенными за другие периоды?

Não estou discutindo com isso, está tudo escrito corretamente. Mas há uma diferença entre "dispersão de preços" e "dispersão incremental de preços". Este último pode, com algumas reservas, ser considerado como um processo estacionário (quero dizer, incrementos). Mas é inútil usar modelos para prever aumentos de preços, porque a forma das distribuições é muito diferente, e se as distribuições da série inicial (prevista) e da série do modelo não coincidirem, uma previsão estável é, em princípio, impossível. Mas para os preços RMS é uma situação um pouco diferente

Em geral, sugiro um consenso :o)

 
Farnsworth писал(а) >>

Não estou discutindo com isso, está tudo escrito corretamente. Mas há uma diferença entre "dispersão de preços" e "dispersão incremental de preços". Este último pode, com algumas reservas, ser considerado como um processo estacionário (quero dizer, incrementos). Mas é inútil usar modelos para prever aumentos de preços, porque a forma das distribuições é muito diferente, e se as distribuições da série inicial (prevista) e da série do modelo não coincidirem, uma previsão estável é, em princípio, impossível. Mas para os preços RMS é uma situação um pouco diferente

Em geral, proponho um consenso :o)


ok :)