Durağan olmayan bir grafiği oluşturan nedir - durağan olmayan veya yağ neden tereyağıdır? - sayfa 33
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Каждая реализация помноженная на вероятность данной реализации равно мат.ожидание равно сегоднящней цене или нулю, смотря какая точка отсчёта. Для формулы x(t) = x(t-1) + e(t) мат.ожидание будет равно E[x(t)] = E[x(t-1)] + E[e(t)], где E[e(t)] = 0. Соответственно, E[x(t)] = E[x(t-1)]= E[x(t-2)] = E[x(t-3)] для любого t вплоть до того момента когда цена тебе уже известна и равна не мат.ожиданию, а конкретной цифре.
...
Dinle, bu konuda tartışmayacağımı zaten yazdım. Fikrini dile getirdi - bir dizi tırnak x(n)-x(n-1), ana dağıtım parametrelerinin korunması anlamında durağandır. Veya aksi takdirde, dalgalanmaları durağan kabul edilebilir ( farklı ölçeklerde ). Vardiyada ACF - hayır. Ayrıca, daha fazla sayıda segmentin davranışını inceleme ihtiyacı hakkında da yazdım (dikkatlice okuyun):
Gerçek şu ki, anlaşılabilir (bana göre) ve kanıtlanmış doğrulama yöntemleri, bir nedenden dolayı daha fazla sayıda segment gerektiriyor, bir dizi basitçe gerekli. Segmentlere göre elde edilen parametre dizisi, belirli bir (yönteme veya çeşidine bağlı olarak) uygunluk açısından analiz edilir ve ancak bundan sonra trend kriterlerini uygulamak mümkündür. İki nokta için, bu tür sonuçlara varmak zordur .
Birkaç yıl önce yaptığı da tam olarak buydu. Bu, durağanlık testleri - normal istatistiksel testler ile doğrulandı. x(n)-x(n-1) serisinin durağan olmadığını düşünüyorsanız, bunda da yanlış bir şey yoktur.
Bu arada, ne alıntı yaptın? Birincisi okudum, ikincisi söylenenlerle çelişmiyor. Bu arada, Shiryaev'in x(n)-x(n-1), ln(x(n)/ln(x(n-1), ((1/n)SUM(x(n))) yapısı çok iyi tanımlanmış ve sırayı sabit bir sıraya getirmelerini tavsiye ediyor (ekran görüntüsü vermeyeceğim, kitaplar kağıt biçiminde).
....
Sadece, verdiğim artışların bağımsızlığı için seriyi kontrol etme yönteminin neredeyse açık ve teorik olarak %99,99 doğrulanmış bir sonuç verdiğini söylemek istedim - fiyat serisi bağımsız artışların yanında değil (çok az veya hiç korelasyonu olmasa bile) ). Ve bu da, komşu okumaların bağımsızlığını ima eden tüm fiyatla çalışma modellerinin yetersiz olduğunu gösteriyor.
Ayrıca, görünüşe göre (bunun hala kanıtlanması gerekmesine rağmen - ve bunun için yeterli tarihsel veri olmamasına rağmen), bitişik okumalar arasındaki istatistiksel bağımlılık, en az birkaç daha düşük zaman diliminden oluşan bir dizi çizelgelerinde aynıdır (en fazla H4, bunu makul bir doğrulukla kontrol ettim). ONLAR. Görünen o ki, belirtilen bağımlılık en azından kısmen rastgele olmayan bir fenomendir ve bu nedenle tahmin edilebilir.
Bir kez daha tekrar ediyorum - bu sonuç teoriktir ve yalnızca matematiğe dayalıdır, "temel analiz" alanından herhangi bir varsayım yoktur :)
Güçlü bir ifade ve en önemlisi, herkes bilinçaltında bunun doğru olmasını istiyor.
Fiyat aralığında "rastgele olmayan" artışların dolaylı kanıtı - NN ile piyasada olumlu sonuçlar. Rastgele bir seri (herhangi bir rastgele seri), ne serinin kendisi, ne artışları, ne de serinin gizli düzenlilikleri yaklaşık olarak tahmin edilemez. Eğer böyle değilse, o (seri) rastgele değildir ve içsel kalıplara sahiptir.
Ve muhtemelen, piyasalardaki "kazalar" ile bağlantı kurmanın ve orta seviyenin özelliklerini emmenin zamanı geldi. Tüm forum zaten böyle pratik olmayan akıl yürütmelerle dolu.
Dinle, bu konuda tartışmayacağımı zaten yazdım. Fikrini dile getirdi - bir dizi tırnak x(n)-x(n-1), ana dağıtım parametrelerinin korunması anlamında durağandır. Veya aksi takdirde, dalgalanmaları durağan kabul edilebilir ( farklı ölçeklerde ). Vardiyada ACF - hayır. Ayrıca, daha fazla sayıda segmentin davranışını inceleme ihtiyacı hakkında da yazdım (dikkatlice okuyun):
Birkaç yıl önce yaptığı da tam olarak buydu. Bu, durağanlık testleri - normal istatistiksel testler ile doğrulandı. x(n)-x(n-1) serisinin durağan olmadığını düşünüyorsanız, bunda da yanlış bir şey yoktur.
Bu arada, ne alıntı yaptın? Birincisi okudum, ikincisi söylenenlerle çelişmiyor. Bu arada, Shiryaev'in x(n)-x(n-1), ln(x(n)/ln(x(n-1), ((1/n)SUM(x(n))) yapısı çok iyi tanımlanmış ve sırayı sabit bir sıraya getirmelerini tavsiye ediyor (ekran görüntüsü vermeyeceğim, kitaplar kağıt biçiminde).
Eh, okursanız, oynaklığın bir hafızası olduğu - önceki değerlere bağlı olduğu defalarca belirtildi. Durağanlık ise varyansın önceki değerlere bağlı olmadığını ve sabit olduğunu ima eder. Logaritma başka bir sorunu çözer - oynaklığın mutlak değerle orantılılığı, ancak kümelemenin ve diğer bellek etkilerinin etkisi değil. Hisse maliyeti 1 ruble ve günlük öküz %5 iken, bu sırasıyla 5 kopekti. 10 rubleye yükseldiğinde, aynı% 5 öküz zaten 50 kopek. mutlak artışla.
Birkaç yıl önce yaptığı da tam olarak buydu. Bu, durağanlık testleri - normal istatistiksel testler ile doğrulandı. x(n)-x(n-1) serisinin durağan olmadığını düşünüyorsanız, bunda da yanlış bir şey yoktur.
TAMAM :)
Ve muhtemelen, piyasalardaki "kazalar" ile bağlantı kurmanın ve orta seviyenin özelliklerini emmenin zamanı geldi. Tüm forum zaten böyle pratik olmayan akıl yürütmelerle dolu.
Nasıl para kazanabileceğinizi bilmek için önce nasıl para kazanamayacağınızı tam olarak anlamanız gerekir, böylece daha sonra bununla zaman kaybetmezsiniz. Peki, şu ya da bu yaklaşımın pratikliği hakkında aceleci sonuçlar çıkarmamalısınız, nasıl olduğunu bilmiyorsanız, bu kimsenin bilmediği anlamına gelmez.
1) Nasıl para kazanabileceğinizi bilmek için önce nasıl para kazanamayacağınızı tam olarak anlamalısınız ki daha sonra bununla vakit kaybetmeyin.
2) Bu veya bu yaklaşımın pratikliği hakkında aceleci sonuçlar çıkarmamalısınız, nasıl olduğunu bilmiyorsanız, bu kimsenin bilmediği anlamına gelmez.
1) Peki, anladın mı? Bu harika!
2) Aceleci sonuçlar çıkarmam. Kazanabildiğiniz kadar kazanın ve buna karşı hiçbir şeyim yok.
Eh, okursanız, oynaklığın bir hafızası olduğu - önceki değerlere bağlı olduğu defalarca belirtildi. Durağanlık, varyansın önceki değerlere bağlı olmadığını ve sabit olduğunu ifade eder.
Logaritma başka bir sorunu çözer - oynaklığın mutlak değerle orantılılığı, ancak kümelemenin ve diğer bellek etkilerinin etkisi değil. Hisse maliyeti 1 ruble ve günlük öküz %5 iken, bu sırasıyla 5 kopekti. 10 rubleye yükseldiğinde, aynı% 5 öküz zaten 50 kopek. mutlak artışla.
Yanlış anlamayın, "zaman serisi belleği"nin kesin ve hızlı bir tanımı yoktur. Hiç kimsede yoktur ve bu tür temel keşifler çok dikkatli yapılmalıdır. Ayrıca sen hisse senetleri hakkında yazıyorsun, ben de x(n)-x(n-1) süreci hakkında yazıyorum. Bu işlemin hisse ile ilgisi yoktur. Bu, bir sırayı sabit bir sıraya getirmek için standart bir prosedürdür ve pratik olarak betonarmedir, her şeyi veya neredeyse her şeyi öldürür. Ancak x(n)=x(n-1)+(durum) serisi elbette durağan değildir ve onun hakkında yazdığınız her şey doğrudan geçerlidir.
Yanlış anlamayın, "zaman serisi belleği"nin kesin ve hızlı bir tanımı yoktur. Hiç kimsede yoktur ve bu tür temel keşifler çok dikkatli yapılmalıdır.
Zaten yazdılar, hafızanın oynaklıkla dikkate alındığı bir model var.
ENGLE, ROBERT (Engle, Robert) (d. 1942), Amerikalı ekonomist, ekonomik istatistiklerin analiz yöntemlerinde uzman. Clive Granger ile birlikte "zamanla değişen volatilite ile ekonomik zaman serilerini analiz etme yöntemleri için" 2003 Nobel Ekonomi Ödülü'nü kazandı.
....
Gerçek oynaklık değişken olmasına rağmen, uzun bir süre ekonomistlerin emrinde, sabit olduğu varsayımına dayanan yalnızca istatistiksel yöntemler vardı. 1982'de Engle, oynaklıktaki değişiklikleri tahmin etmenin mümkün hale geldiği Otoregresif Koşullu Heteroskedastisite (ARCH) modelini geliştirdi. Onun tarafından keşfedilen ekonomik zaman serilerini analiz etme yöntemi, GSYİH, tüketici fiyatları, faiz oranları, döviz kurları ve diğer ekonomik göstergelerdeki eğilimleri sadece bir sonraki gün veya hafta için değil, hatta bir yıl sonra bile tahmin etmeyi eskisinden çok daha güvenilir kılıyor. . Bu modeli kullanan tahminlerin yüksek doğruluğu, özellikle Amerika Birleşik Devletleri ve Büyük Britanya'nın tarihsel ve ekonomik istatistiklerini analiz ederek, geçmiş yıllara ait verilere dayanarak yapılan tahminin sonraki yılların gerçek göstergeleriyle karşılaştırılmasıyla kanıtlanmıştır. .
https://www.mql5.com/go?link=http://slovari.yandex.ru/dict/krugosvet/article/c/ca/1011225.htm
Zaten yazdılar, hafızanın oynaklıkla dikkate alındığı bir model var.
...Bu model hiçbir zaman "bir zaman serisinin hafızasını" hesaba katmamıştır. Gerçeklik için belli belirsiz bir hüsnükuruntu bırakmak gerekli değildir.
GSYİH, tüketici fiyatları, faiz oranları, döviz kurları ve diğer ekonomik göstergelerdeki eğilimleri sadece bir sonraki gün veya hafta için değil, hatta bir yıl öncesi için de tahmin etmek eskisinden çok daha güvenilir.
Bu yöntemi kullanarak kendiniz tahmin etmeye çalıştınız mı?
Bu model hiçbir zaman "bir zaman serisinin hafızasını" hesaba katmamıştır. Gerçeklik için belli belirsiz hüsnükuruntulardan vazgeçmek gerekli değildir.
Bu yöntemi kullanarak kendiniz tahmin etmeye çalıştınız mı?
Hafıza kelimesini sevmiyorum, Shiryaev'in "sonrası etkisi" gibi olsun. Model, tahminde oynaklığın önceki değerlere bağımlılığını kullanır. Oynaklık ve varyansın sabit olmadığı, zamanla değiştiği ve önceki değerlere bağlı olduğu gerçeği basit ve açık görünüyor. ARCH/GARCH gibi modellerde kullanılan budur. Varyansın değişmediğini söylüyorsunuz. Öyle düşünebilseniz de, bundan faydalı bir şey bulmayı başardıysanız :) Modellerin ana değeri pratik olarak faydalı olmaktır.