Принципы работы с оптимизатором и основные способы избежать подгонки. - страница 5
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
все эти методы - шаманство, как и ТА без понимания почему это должно работать именно на ряде цен, а не температур например))
В топике Эконометрика: прогноз на шаг вперед я показывал на цифрах, что это не шаманство. смысл этого доказательства: после моделирования остатка GARCH размах нестационарного остатка уменьшался и вместо десятков пипсов становился долями пипсов.
вы на "нестационарные остатки в доли пипсов" в магазине что-нибудь купить можете? :)
Я с вами согласен полностью и полностью не согласен (простите за каламбур) поясню: возьмем как аксиому выдвинутое вами утверждение и будем считать что оно априорно (до опытно, простите вольную трактовку )-истинно. В этом случае наша задача найти детерминированную составляющую и на ее основе построить некую модель которая будет давать нам мо в рамках наших потребностей. Мы ее находим (экстраполируем, используем Ито и неприменно Стратоновича-вот его точно неприменно мы используем, пишем нейросеть или находим закономерности выраженные через разность двух средних-ИМХО куда удобнее чем Стратонович и прочие стохастические танцы, смысл всеравно один и тот же)-у кого на что хватит фантазии и что кому ближе. Теперь у нас на руках некая функция, которая, как мы определили обладает детерминированностью (замечу мы поставили эксперимент и теперь утверждаем что она детерминированна апостериорно) Все в нашей логике скалдно да ладно: принята априорная модель, на ее основе построенна апостериорная функция извлекающая детерминированные апостериорные закономерности. Только все дело в том, что закономерности извлеченные нами-апостериорны. И с этим мы ничего-никогда-низачто не поделаем. Наша задача искать алгоритм который (если мы принимаем как аксиому ваше предположение) будет динамическим-изменяться в зависимости от полученных нами данных в режиме реального времени (потому что любая детерминированность при нестационарности так же нестационарна).
Оффтоп: с полгода назад спрашивал на форуме в чем отличие киви (новозеландца) от всех остальных пар-удалось получить некоторую модель которая приносит очень хорошую прибыль (опять-таки апостериорно) на всех парах кроме киви. Никакой подгонки, никакого Ито-Стратоновича, никакого самообнама. Исключительно цены открытия, никаких оптимизаций. Модель до удивительного простая и незамысловатая-основанная на простейшей свечной статистике (что работать не может впринципе на рынке-это и вызвало удивление), более того, генерируемые рандомные модели так же приносили профит. Но сырьевые валюты и валюты маленьких экономик (те которые подвержены трендам) полностью выбивались из якобы найденной якобы закономерности. Только поэтому я с вами соглашусь-допустить, что есть некоторая детерминированность мы можем, хоть это и противоречит здравому смыслу (простите за каламбур), именно эта детерминированность иногда и мешает... Все сказанное-сугубое ИМХО без претензий на истину.
Зачем закономерности нужна стационарность? Допустим у нас есть рабочая закономерность. Распределение ее появления во времени жестко не нормально. Основные характеристики этой закономерности тоже не стационарны и плывут со временем. Ну и что? Главное условие лишь одно, - что бы она и дальше продолжала появляться, а не исчезла. Просто наше МО будет нестационарным, но по прежнему положительным, а это главное. Другой вопрос, что не стационарность серьезно усложняет поиск этих самых закономерностей. Мы не можем опираться на стандартные методы статистики для ее идентификации и в процессе использования. Например, если она, появлялась каждый день на протяжении последнего года, а сегодня вдруг исчезла, статистика скажет - закономерность больше не работает. Но это не так, потому что она появляется тогда, когда ей вздумается, и не обязана генерировать стационарные характеристики. Это ее свойство на фундаментальном уровне определяет необходимость переоптимизации алгоритмов. Потому что так или иначе, мы работаем с фиксированными параметрами, которые идеально соответствуют заданной закономерности лишь на истории. Завтра она будет немножко другая, а это значит, что произойдет сдвиг от экстремума нашей подгонки.
И вопрос всех вопросов лишь в том, что бы пережить завтрашний сдвиг. И мы можем выжить используя относительно устойчивые закономерности, либо (и) достаточно грубые (простые) методы идентификации и работы с ними , что бы их грубая оценка позволяла изменяться самой закономерности в достаточно широких пределах.
Это и есть мое обоснование, почему простые методы как правило оказываются эффективнее сложных, и почему вообще становится возможным заработать на рынке.
вы на "нестационарные остатки в доли пипсов" в магазине что-нибудь купить можете? :)
Все замечательно кроме одного: Вы не выдерживаете требование обратимости модели. Берем часть котира (тренд к примеру) и работаем с ним. Стандартная схема ТА. А что с остатком? Быть может этот остаток начнет вертеть всем в нашей модели? Откуда эта уверенность если мы этот остаток вообще не рассматриваем?
Никакой уверенности-Боже упаси.
Поэтому это признак окончания моделирования - могу пренебречь и оставить кассирше
вы в любом топике обсуждаете одно и тоже - свою модель. Вроде по ней уже все высказались и не по одному разу))
Никакой уверенности-Боже упаси.
Кстати на зигзаге можно зарабатывать :) к слову о зигзагах