O mercado é um sistema dinâmico controlado. - página 63
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Tudo isso só é verdade se considerarmos um sistema que prevê e faz negócios constantemente. Na prática pode haver 2-5 entradas em uma semana em um gráfico de minutos, ou seja, o número de previsões feitas é inferior a 0,1% do número de amostras de ativação.
também podemos empilhar para cima e para baixo dentro de um comércio em alguma estrutura rasa, se a defasagem do PF nos retornos for crítica
Heh, isso é tentador, é claro, mas o retorno de erro necessário ocorre DEPOIS de termos comprado. E temos que avaliar o critério e determinar a direção ANTES de entrar. Portanto, se soubermos ANTES de entrar que um outlier para um lado é mais provável do que um outlier para o outro, podemos simplesmente considerar isso em nosso sistema, e usá-lo a partir de então.
Além disso, eu estava errado ao apagar o diagrama ao longo do caminho: havia DOIS erros desenhados nele: 1) erro interno de modelagem, sobre o qual eu disse que deveria ser normal e não relacionado, pois é um critério que o modelo descreve adequadamente a estrutura do sistema (a econometria nada tem a ver com isso), e 2) erro de previsão, que não deveria e não será normal, pois a entrada tem aqueles outliers anormais muito imprevisíveis. E isto é até bom, pois, caso contrário, mesmo nossos ganhos potenciais provavelmente seriam garantidos como 0.
Além disso, eu estava errado ao apagar o diagrama ao longo do caminho: havia DOIS erros desenhados nele: 1) erro interno de modelagem, sobre o qual eu disse que deveria ser normal e não relacionado, pois é um critério do modelo descrever adequadamente a estrutura do sistema (a econometria nada tem a ver com isso), e 2) erro de previsão, que não deveria e não será normal, pois a entrada é aquelas aberrações anormais imprevisíveis. E isto até é uma coisa boa, pois, caso contrário, mesmo nossos ganhos potenciais provavelmente seriam garantidos como 0.
Sim, o esquema desapareceu rapidamente - também não teve tempo de economizar.
Alexey, que horizonte de previsão você acha que pode ser ótimo/possível?
As limitações devem estar lá de qualquer forma - o erro crescerá se tentarmos olhar muito longe...
Ou é um parâmetro variável e o sistema tem que determiná-lo de alguma forma durante a chegada/acumulação de dados após o início (até entrar em modo de trabalho)?
sobre erro interno de modelagem - como é contado?
O componente determinístico do sinal de entrada e a estrutura e parâmetros do sistema (problema de desconvolução cega) é estimado usando algum método de otimização em um intervalo escolhido usando o critério escolhido, então a estimativa de entrada é executada através do modelo; a diferença entre a saída obtida e o processo real, portanto, é a estimativa de ruído.
sergeyas:
Alexey, que horizonte de previsão você acha que pode ser ótimo/possível?
As limitações devem estar lá de qualquer forma - o erro vai crescer se você tentar olhar muito longe...
Ou é um parâmetro variável e o sistema tem que determiná-lo de alguma forma durante a chegada/acumulação de dados após o início (até entrar em modo de operação)?
Um pouco variável, pode ser determinado a partir dos parâmetros do modelo derivado, mais ou menos falando há sempre algum tempo de relaxamento característico no sistema, o horizonte pode ser proporcional a esta figura.
Até agora, é assim que tem funcionado, sem ajustes automáticos ainda.
GBPUSD H4
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GBPUSD Diário
As citações estão nos 5 dígitos.
A propósito, a questão do horizonte de previsão, sua possível otimização e variabilidade, não é tão simples assim.
Suponha que algum sistema de previsão pp(n) seja construído, o que faz uma previsão para n passos à frente no k-ésimo passo. Além disso, para n diferentes, o erro de previsão ep(n ) será diferente. Além disso, o erro de previsãoep(n) mudará de passo a passo, ou seja, depende de k.
Vamos definir Nep como o horizonte dando o mínimo erro de previsão no passok-ésimo, quando a previsão é feita no passo(k-n)-ésimo
Podemos ver claramente a variabilidade doNep de passo a passo.
No entanto, existe alguma dependência desta variabilidade em relação aoNep para diferentes partes do processo.
Aqui está um vídeo que dá uma boa visualização da variabilidade doNep
A propósito, a questão sobre o horizonte de previsão, sua possível otimização e variabilidade, não é tão simples assim.
Suponha que algum sistema de previsão pp(n) seja construído, o que faz uma previsão para n passos à frente no k-ésimo passo. Além disso, para n diferentes, o erro de previsão ep(n ) será diferente. Além disso, o erro de previsãoep(n) mudará de passo a passo, ou seja, depende de k.
Vamos definir Nep como o horizonte que dá o mínimo erro de previsão nok-ésimo passo, quando a previsão é feita no(k-n)-step
Podemos ver claramente a variabilidade doNep de passo a passo.
Entretanto, há alguma correlação entre esta variabilidade para diferentes partes do processo.
À primeira vista parece muito semelhante, mas algo me diz que não é tanto k que é responsável pela variação no Nep, mas sim a qualidade do
previsão.
Acontece que o modelo, por alguma razão (talvez - suposições incorretas, etc.) não leva em conta alguns fatores importantes, propriedades do
do processo ou histórico de observação insuficiente.
O que é k em essência? Não é a passagem do tempo? Se for, então não é correto culpá-lo (penso eu).
Algo me diz que não é tanto o k que é "culpado" pela variabilidade do Nepal, mas a qualidade do sistema de previsão em si.
Acontece que o modelo, por alguma razão (talvez suposições incorretas, etc.), não leva em conta alguns fatores ou propriedades importantes de
do processo ou histórico de observação insuficiente.
O que é k em essência? Não é a passagem do tempo? Se for, é incorreto culpá-lo (acho que).
Não, é claro,k não é ele mesmo "culpado" da variabilidade do Nep, maso estado do processo no momentok determina a possibilidade de prever o desenvolvimento futuro do processo - um fator externo. E também afetam os fatores internos do sistema de previsão - a falha em levar em conta alguns fatos e propriedades do processo.