Parâmetros flutuantes de mercado - página 2
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E você está tentando aplicar métodos de uma área para outra.
E que métodos podem ser aplicados? Liste-os, se você não se importa.
Os métodos são (simplificados) - você tem que pensar em quem pode ter entrado por quanto, por que e quando eles vão sair. E a partir daí, você dança ao redor. Tem a ver com o mercado, com certeza. Por exemplo, a volatilidade existe no mercado, ela muda durante o dia, é um fato inegável, ela pode ser calculada. Então é com isso que se deve trabalhar. Ou desenvolver tal propriedade do mercado, como o grau de reversão a seu preço médio (por estranho que pareça, mas de uma forma simplificada é MA)). Tal reversão existe no bazar e é também um fato... Ou sazonalidade... Bem, o que eu listei é, a priori, relevante para o mercado. Talvez, mesmo os astrométodos tenham algo a ver com o mercado - as fases da lua, o humor das massas, etc... Mas como as ondas se relacionam com isso? Ou mecânica quântica? As ondulações têm a ver com oscilações harmônicas, por exemplo, música. Se um DJ me perguntasse sobre eles, seria lógico. A mecânica quântica interessaria aos cientistas nucleares. E assim por diante. Mas o que o mercado tem a ver com isso? Na verdade, talvez haja uma conexão, mas antes de tudo, ela deve ser justificada (ou seja, você tem que dizer a si mesmo que grupos de comerciantes se comportarão como átomos no núcleo, porque assim e assim. E então o programador deve ir até a cabeça e a cauda desta área. Caso contrário, é apenas uma perda de tempo. Imho.
Ou desenvolver uma propriedade de mercado como o grau de retorno a seu preço médio ( curiosamente, é MA de forma simplificada :))).
Isto é o que estou fazendo, mas preciso recuar o MA (ou algo mais) meio período). Quero usar o Bolão para este fim. Primeiro, verei quais erros podem ocorrer e depois desenvolverei o método ou procurarei por outro.
Mas como as ondas se aplicam lá? Ou mecânica quântica? As ondulações têm a ver com oscilações harmônicas, por exemplo, música. Se um DJ me perguntasse sobre eles, seria lógico. A mecânica quântica interessaria aos cientistas nucleares. E assim por diante. Mas o que o mercado tem a ver com isso?
Por exemplo, o método de máxima entropia veio para a engenharia de rádio a partir da prospecção geológica, a regressão é usada na engenharia de rádio e economia, o preço vai de nível a nível, que não é física. Acho que deveríamos experimentar mais.
o que um wavelet pode fazer?
A resposta a esta pergunta pode ser encontrada em qualquer livro que cobre os conceitos básicos da transformada wavelet - ao contrário da transformada de Fourier, que dá uma representação do domínio de freqüência do sinal, a transformada wavelet dá uma representação do sinal em freqüência-tempo. Se o sinal for uma soma de sinusoides com períodos variáveis, a transformada wavelet mostrará como esses períodos variam com o tempo (ao contrário da transformada de Fourier, que simplesmente dá um espectro embaçado).
É possível modificar a decomposição da série Fourier? Tome um número limitado de períodos para cada freqüência, por exemplo, apenas 2. Então, os dados seriam menos relevantes em comparação com a decomposição habitual. Então as mudanças de fase, freqüência e amplitude poderiam ser monitoradas para modulação, por exemplo, alimentando-as com a entrada da rede neural. Alguém já tentou isso?
As pessoas aqui estão basicamente corretas sobre a aplicabilidade dos métodos de análise de séries temporais.
Deve-se primeiro observar este ou aquele padrão ou propriedade da BP, e depois selecionar um aparelho de matanálise adequado para a série em questão. Enquanto a carroça estiver à frente da égua, isto é uma perda de tempo e esforço (talvez dinheiro). Nossa tarefa, com toda variedade de métodos e sua complexidade, se resume a prever o sinal do movimento de preços esperado (Comprar ou Vender). Para não cair no misticismo, a previsão vem para a análise da BP inicial (história) ou para a análise de seu ambiente (outras ferramentas). Na primeira direção são usados todos os tipos de modelos de regressão, ou se não houver poder para formalizar a tarefa, são usadas redes neurais. A segunda linha de abordagem utiliza a análise de correlação cruzada com todos os seus mapeamentos.
As pessoas aqui estão basicamente corretas sobre a aplicabilidade dos métodos de análise de séries temporais.
Deve-se primeiro observar um padrão ou propriedade particular da BP, e depois selecionar um aparelho de matanálise adequado para a série em questão.
Pode-se dizer que eu encontrei um padrão - flutuações em torno de um "preço justo", agora estou selecionando um método adequado.
Procurei por informações sobre wavelets e parece muito bom.
Vantagens e desvantagens das transformadas wavelet:
-As transformadas Wavelet têm quase todas as vantagens das transformadas de Fourier.
-As bases Wavelet podem ser bem localizadas tanto em freqüência quanto em tempo. Ao escolher processos bem localizados em múltiplas escalas em sinais, somente as escalas de decomposição podem ser consideradas de interesse.
-As bases Wavelet, ao contrário da transformada de Fourier, têm uma grande variedade de funções de base cujas propriedades são orientadas para a solução de diferentes problemas. As ondas de linha de base podem ter tanto portadores finitos quanto infinitos, implementados por funções de suavidade variável.
-A desvantagem das transformações wavelet é sua relativa complexidade.
Ou seja, não há menos como tal.
Gostei especialmente dos resultados da aplicação aqui (Andre69 28.06.2007 20:43). Existem dependências de freqüência e tempo bastante específicas - um pouco de estacionariedade.
No arquivo há arquivos sobre aplicações de mercado de wavelets e uma comparação com Fourier.
IgorM, você se importaria de compartilhar a biblioteca?