是什么让不稳定的图形变得不稳定，或者为什么石油是石油？ - 页 27

[Сергей]

到gpwr。

Тоже рад с Вами здесь встретиться. По прежнему на работе пытаюсь создать "мыслящую сеть" близкую к мозгу используя спайки и время. Но пока кроме простого распознования обьектов ничего не получается. Многие сомневаются что спайковые сети обладают каким то преимуществами по сравнению с обычными нейронными сетями. Но это тема отдельного разговора.

是的，那是一个完整的独立对话。

对Timbo

第一个价格差异不是固定的。

这取决于你的意思。:о)从广义上讲，它是相当固定的（至少对于主要分布参数--平均值和可能的方差），因为它通过了一些重要的测试。但ACF相对于移位的稳定性是一个真正的问题，也就是说，从狭义上讲，它根本不是静止的。虽然，没有绝对清晰、明确和客观的标准，所以人们可以以任何方式解释 "准确性"。

[Eugene]

faa1947 >>:

На 16 стр. я приводил спектры для М1 и Н1 для одинакового временного интервала - 480 часов. Спектры принципиально разные. Вид спектра хорошо соответствует физике процесса. За 1 час началось и закончилось много трендов на М1, что соответствует инвесторам с разным временным горизонтом. Это пожалуй основная причина нестационарности ВР. Ваше утверждение совершенно должно бвыть справедливо для стационаных рядов, разлагаемых по Фурье.

---------

Ниже этой частоты спектры одинаковые. Нужны ли эти ВЧ детали? Если энергия того что отбрасывается довольно значительна?

Существуют методы усреднения СПМ. При этом, если существующие пики мало отличаются от среднего, то это флэт. В трендах основная мощность должна быть сосредоточена в пиках.

你不应该喜欢猫...

首先，你必须适当地准备好高级的泰姆弗莱姆。

简而言之：https://en.wikipedia.org/wiki/Downsampling

然后你必须正确计算光谱。

[Eugene]

timbo >>:
Первая разница случайного блуждания - это неторгуемый процесс, торгуемый процесс само блуждание. Именно поэтому знание того, что первая разница стационарна, никак не поможет в торговле.

我有一种类似的感觉。我不是那么断然的，只是在我看来，第一种区别并不明显，可以使用。

[Vladimir]

timbo писал(а)>>
我要求的是一个可交易的过程，这将是白噪声。随机漫步的第一个差异是一个不可交易的过程，可交易的过程是漫步本身。这就是为什么知道第一个差异是静止的，对交易没有任何帮助。

为了杜绝第一价格差是静止的说法，我写了所附的广义的静止性测试指标。它的工作原理是这样的

1. 所有价格的差异计算
2. 数据被划分为两个相等的部门
3. 在第一节中，计算第一时刻（本节中所有价格的平均）。
4. 从两部分的所有价格中，减去步骤3中计算的第一个时刻。 很明显，第一部分的数据将有一个零的平均值。
5. 同样，第二个时刻（分散性）是在第一个图上计算的。
6. 两块地的价格都除以第5项中计算的方差的平方。 很明显，第一块地的数据将有一个单位方差。
7. 我们在第二节中计算了价格的第一和第二矩，并将其作为一个指标绘制出来。如果数据在广义上是静止的，那么我们预计这些时刻将分别在0和1附近波动。

对欧元兑美元H1的计算显示，第一个动量（平均值）确实在0左右波动，但第二个动量（方差）从1增加到3.4。所以在这里，即使从广义上讲，也很难将价格差异称为静止序列。

检查价格差异与白噪声的接近程度也很有趣。根据定义，白噪声有一个平坦的频谱。该定义没有说这种噪声具有正态分布，尽管在大多数情况下它被暗示了。我之前的文章已经显示了欧元兑美元H1价格差异的ACF。它具有德尔塔函数的形式。如果我们对ACF进行傅里叶变换，就会得到价格差异的功率谱密度，它接近于平坦，即价格差异在频谱意义上确实接近于白噪声。但就概率分布而言，这是不一样的。如果我们计算价格差异的时刻，我们将得到以下表格

势头	规范传播	欧元兑美元	美元兑日元	欧元兑英镑	美元兑加元	EURJPY
m4=E{x^4}	3	14.73	18.85	18.53	14.94	19.33
m6=E{x^6}	15	1090	2129	1320	962	1839

在所有情况下，数据都被归一化，使其平均值为零，方差为1。从表中我们可以看到，货币价格的第一方差的第4和第6时刻比高斯噪声大得多（第2时刻等于1，所有奇数时刻等于0）。换句话说，对于价格差异来说，检测到大于方差的尖峰的概率要比高斯噪声高得多。

这一切给我们的交易带来了什么？

1. 第一个价格差异的ACF是一个delta函数，即当前差异与过去差异的相关性接近于零。我不明白这样的过程如何能被预测。
2. 即使从广义上讲，第一个价格差异也不是固定的。因此，我认为基于价格差异的统计行为在一段时间内是恒定的这一事实进行的交易是无利可图的。
3. 第一个价差有很大的异常值，超出了方差，如果按照价差归零的方向开仓，将导致快速反转。

我的计算中使用的所有代码都附在后面。

价格应该具有什么样的统计属性才能被预测或交易获利？

[Eugene]

TOV >>:

Не выйдет. Я раньше тоже страдал ересью, писал заметки как представленная ниже.

你的观点是什么？

[[Удален]]

begemot61 писал(а)>>
你的观点是什么？

你不会预测超过半个月的时间。

[Eugene]

gpwr >>:

У меня такой вопрос ко всем участникам этой ветки: Какими статистическими свойствами цены должны обладать, чтобы их можно было предсказать или прибыльно торговать?

第一个也是最明显的是平均值的恒定性+分布中缺乏 "肥尾"。在这种情况下，没有什么需要预测的。

[Eugene]

TOV >>:

Вы не предскажите больше чем пол периода.

所以你根本没有在任何地方显示出可以预测的东西。

我一般不理解为什么许多人认为有可能预测血压。

[Evgeniy Logunov]

begemot61 писал(а)>>
首先，也是最明显的，平均数的不变性+分布中没有 "肥尾"。在这种情况下，没有什么需要预测的。

你是在谈论价格还是增量？

[[Удален]]

begemot61 >>:
Первое и самое очевидное, постоянство среднего + отсутствие "толстых хвостов" у распределения. В этом случае не требуется ничего предсказывать.

第一时刻已经是一个常数，而且是零。 方差不应该取决于时间，而且忘记 "肥尾"。