Не Машкино это дело! - страница 2
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Я бы посмотрел, как ведут себя веса на истории. То есть сделал бы индикатор с тремя буферами: w1,w2 и w3.
Не вопрос. Только что это нам даст? Понятно, что вести себя они будут регулярно с периодом флуктуаций меньшей машки, поскольку являются решением кубического ур-ия.
Я бы по такому графику попытался составить визуальное впечатление об их прогнозируемости и возможности существовании каких-то паттернов.
P.S. Если впечатление оказалось бы отрицательным - скорее всего отказался бы от продолжения.
Серега, если ты не понял вот это: «Если восстанавливать временной ряд по прогнозному среднему, то ничего не выйдет, большие ошибки», то все просто. Я имел ввиду, что если ты спрогнозировал кривульку MA на N отсчетов вперед, и зная исходный ВР, то будущий ВР ты легко восстановишь.
5+ to Neutron
Сам по себе метод прополки "линейнозависимых" оч. хорош.
А то некоторые с потолка берут, или мистикой 5, 8, 13 занимаются.
На самом деле неплохой порог, не мерзкие 60-70%, с которыми ничего хорошего не сделаешь. Пытался я как-то, когда с НС ковырялся, посмотреть, как меняется с.к.о. прогноза в зависимости от коррелированности нескольких прогнозных рядов. Вывод был таким: если корреляция есть и положительна, существует предел снижения с.к.о., т.е. оно падает совсем не обратно пропорционально корню из количества рядов.
На самом деле неплохой порог, не мерзкие 60-70%, с которыми ничего хорошего не сделаешь. Пытался я как-то, когда с НС ковырялся, посмотреть, как меняется с.к.о. прогноза в зависимости от коррелированности нескольких прогнозных рядов. Вывод был таким: если корреляция есть и положительна, существует предел снижения с.к.о., т.е. оно падает совсем не обратно пропорционально корню из количества рядов.
Тут не так все гладко. Очень важна длина ряда для расчета АК, а фактически это равносильно потолку с которого брать значения :о(
Я бы посмотрел, как ведут себя веса на истории. То есть сделал бы индикатор с тремя буферами: w1,w2 и w3.
Не вопрос. Только что это нам даст? Понятно, что вести себя они будут регулярно с периодом флуктуаций меньшей машки, поскольку являются решением кубического ур-ия.
Я бы по такому графику попытался составить визуальное впечатление об их прогнозируемости и возможности существовании каких-то паттернов.
P.S. Если впечатление оказалось бы отрицательным - скорее всего отказался бы от продолжения.
Ага, я понял! Действительно, если характерный период болтанки коэффициентов окажется меньше окна усреднения N, то о пргнозировании можно забыть. А это именно так и будет. Спасибо, Candid, ты только-что сэкономил мне кучу времени и сил. Видно, что в такой постановке задачу не решить.
grasn 10.04.2008 14:19
Серега, если ты не понял вот это: «Если восстанавливать временной ряд по прогнозному среднему, то ничего не выйдет, большие ошибки», то все просто. Я имел ввиду, что если ты спрогнозировал кривульку MA на N отсчетов вперед, и зная исходный ВР, то будущий ВР ты легко восстановишь.
В том-то и дело, что я не смог найти способа "легко восстановить" исходный ВР. Все известные мне методы рассыпаются при приближении к правому краю ВР. Я даже как-то мультяшку выкладывал на этом форуме где показан процесс приближения прогнозного ряда к горизонту событий. Дело в том, что интегрируя исходный ВР (строя МА) мы по сути ничего нового не привносим в обрабатываемые данные и, как следствие, не продвигаемся в плане прогнозирования. Думаю, тут нужен инструмент способный к анализу нелинейных зависимостей ВР...
Korey 10.04.2008 14:26
5+ to Neutron
Спасибо!
to Neutron
Серега, я немного не понял (не обращай внимание. Это остаточное от пива :) Уточни, как ты считал взаимную корреляцию между MA? [MA(n) и MA(n+1)] далее [MA(n+1) и MA(n+2)] или как то иначе?
Если так, и наблюдая тенденцию самого графика:
Не очень понятно, откуда такие значения. Ведь начиная с окна длиной 20 и выше корреляция между MA очень сильная и откуда у них отличия на 20% и тогда как ты получил окна 6, 80 и 300. Это вряд ли возможно! Но если ты рассчитывал например [MA(n) и MA(n+k)], то тогда, на каком основании выбирал это k (условия прореживания)? Меняется ли результат от выбора k?
В том-то и дело, что я не смог найти способа "легко восстановить" исходный ВР. Все известные мне методы рассыпаются при приближении к правому краю ВР. Я даже как-то мультяшку выкладывал на этом форуме где показан процесс приближения прогнозного ряда к горизонту событий. Дело в том, что интегрируя исходный ВР (строя МА) мы по сути ничего нового не привносим в обрабатываемые данные и, как следствие, не продвигаемся в плане прогнозирования. Думаю, тут нужен инструмент способный к анализу нелинейных зависимостей ВР...
ок. позже изложу свою скромную мысль :о)