O Modelo de Regressão Sultonov (SRM) - alegando ser um modelo matemático do mercado. - página 3
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Você já leu o artigo, sobre o modelo do Sultanov? Existe um ISC lá, eu simplesmente não estou ciente disso?) Dois pontos são descritos pelo ISC e Residuals.
A propósito de estacionaridade você está errado, faa muses sobre a cointegração (a troca de pares é baseada nisso eu acho, bem ele vai falar por si mesmo, eu falei por mim mesmo).
Cointegração e é projetado para séries temporais não estacionárias.
A co-integração é projetada para séries temporais não estacionárias, e eu acho que tem MNC, e é precisamente MNC somente para séries com uma distribuição normal.
cointegração e desenvolvido para séries temporais não estacionárias
DESCULPAS PELOS OFFTOPS.
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Sim, sim, nós nos distraímos...
Vá em frente, Yusuf! Os chacais ladram, a caravana vem.
Agora peça ao RMS para reconhecer a parábola Y = a+ bx^2 e ele lida perfeitamente com isso em a=0 e b=1 com um erro de 4,78013E-07:
Quando a=10000 e b=10:
:
Caros membros do fórum, não é segredo que a questão de encontrar as dependências que descrevem os padrões básicos do mercado é uma questão importante. Aqui tentaremos abordar esta questão por todos os meios de análise disponíveis, incluindo várias propostas dos participantes sobre este assunto e o material teórico e prático acumulado até este momento de todas as fontes possíveis. Como resultado deste trabalho, se nos debruçarmos apenas sobre uma visão desta função, penso que consideraremos que o tempo e o esforço não foram despendidos em vão.
Começarei por demonstrar as capacidades do RMS com exemplos simples de descrições de padrões bem conhecidos: linear, parábola, hipérbole, expoente, seno, cosseno, tangente, cotangente e outros, bem como sua combinação, que certamente estão presentes no mercado. Por favor, apoiem-me neste impulso com sugestões construtivas e críticas saudáveis, se necessário.
Agora vamos ver como o RMS "se transforma" em uma hiperbola Y perfeita = b/x a arbitrária b=10 com um erro fantasticamente pequeno de 6,34693E-14 %:
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Vamos pegar uma série de preços. Vamos descrevê-la usando um polinômio, uma rede neural ou Fourier. teremos um modelo que descreve esta série com quase qualquer precisão. Mas este modelo nunca será preditivo para a próxima barra, as mesmas caudas. provavelmente seria melhor construir um modelo de condições de mercado que determina a tendência e plana nos estágios iniciais de sua criação. embora também existam muitas condições de mercado, mas se olharmos para ele da perspectiva do lucro, este conjunto muito provavelmente será limitado a 5 - 10 condições.