Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1109
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Deshalb verglich er es mit dem Fermatschen Theorem, das 300 Jahre lang nicht bewiesen werden konnte).
Wir sind alle auf der Suche nach einer Singularität, lesen Texte von Radioingenieuren - warum sollten wir unsere Zeit mit all dem verschwenden?
Das Verhalten der Streuung von Preissteigerungen bei finanziellen Vermögenswerten ist sehr kompliziert, und dicke Schwänze sind die primitivsten. Mehr als 100(!) GARCH-Modelle wurden erstellt, um all diese Kuriositäten in der Varianz (und davor im Mittelwert) zu modellieren - es geht darum, nicht wahr, wieder einige Ferma....
Wenn über Varianz (Nicht-Stationarität), so ist es nicht systematisch, Modell von Modell GARCH, durch einen Tester, um etwas zu sehen. Nein, es ist viel interessanter, Blödsinn zu machen.
Wir alle suchen nach einer Einzigartigkeit und lesen Texte von Radioingenieuren - warum sollten wir unsere Zeit damit verschwenden?
Das Verhalten der Streuung der inkrementellen Preise von finanziellen Vermögenswerten ist sehr kompliziert, und dicke Schwänze sind die primitivsten. Mehr als 100(!) GARCH-Modelle wurden erstellt, um all diese Kuriositäten in der Varianz (und davor im Mittelwert) zu modellieren - es geht darum, nicht wahr, wieder einige Ferma....
Wenn über Varianz (Nicht-Stationarität), so ist es nicht systematisch, Modell von Modell GARCH, durch einen Tester, um etwas zu sehen. Also nein, es ist viel interessanter, Blödsinn zu machen.
Ich weiß es nicht, ich lese nur manchmal, worüber sie schreiben. Ich glaube, er ist ein Vermögensverwalter, aber ich bin mir nicht sicher...
Das ist nicht das, was ich selbst tue.
Wir alle suchen nach einer Einzigartigkeit und lesen Texte von Radioingenieuren - warum sollten wir unsere Zeit damit verschwenden?
Das Verhalten der Streuung der inkrementellen Preise von finanziellen Vermögenswerten ist sehr kompliziert, und dicke Schwänze sind die primitivsten. Mehr als 100(!) GARCH-Modelle wurden erstellt, um all diese Kuriositäten in der Varianz (und davor im Mittelwert) zu modellieren - es geht darum, nicht wahr, wieder einige Ferma....
Wenn über Varianz (Nicht-Stationarität), so ist es nicht systematisch, Modell von Modell GARCH, durch einen Tester, um etwas zu sehen. Also nein, es ist viel interessanter, Blödsinn zu machen.
Meiner Meinung nach ist der Hauptgrund für das Auftreten solcher Singularitäten eine signifikante Nicht-Stationarität der Preise (Inkremente), die mit Standardmethoden nicht auf Stationarität reduziert werden kann. Jede Regression hingegen reduziert alles auf die eine oder andere Weise auf Stationarität.
Vielleicht gibt es einige geeignete Ansätze, um eine nicht-stationäre Regression zu konstruieren - mit Koeffizienten, die von der Zeit abhängen. Wahrscheinlich kann dies durch eine Verallgemeinerung des Begriffs der Stationarität erreicht werden.
Deshalb verglich er es mit dem Fermatschen Theorem, das 300 Jahre lang nicht bewiesen werden konnte.)
Es gibt einen wesentlichen Unterschied) Fermats Theorem wurde ursprünglich mathematisch korrekt formuliert. Das gibt es in unserem Bereich nicht und ist wahrscheinlich auch nicht möglich.
Dies ist in der Tat richtig:
Daher gibt es keine Ähnlichkeiten zwischen verschiedenen Zeitrahmen und kann es auch nicht geben. Es bedeutet, dass man mit "einem Maß" für die Fünf-Minuten- und die Tageszeit sehr vorsichtig und misstrauisch gegenüber denjenigen sein sollte, die es als Axiom formulieren.
Nun, auch das, nebenbei bemerkt:
Ich füge dem, was ich in meinem Kommentar geschrieben habe, eine wichtige gnoseologische Schlussfolgerung hinzu: Wenn wir Handelsmethoden auf vergangenen Tages- oder sogar Stundensätzen aufbauen (wenn die Stunden viele Ticks haben), ist es sinnlos, die Funktionen der Nichtlinearität zweiten Grades von Preisinkrementen oder Preislogarithmen zu "vertiefen" (die Preise im Text können leicht in Logarithmen umgewandelt werden, ohne dass das Wesentliche verloren geht).
Die zweite Schlussfolgerung ist nicht sehr klar. Es ist klar, dass logarithmische Steigerungen vom Typ Rückkehrer funktionieren, aber die erste Schlussfolgerung ist Unsinn, IMHO.
Vielleicht gibt es nichts, was die Ähnlichkeit der Zeitrahmen theoretisch untermauern könnte, aber ich war praktisch davon überzeugt, dass es sie gibt und dass sie sogar bei Instrumenten auftritt, die in einer der Währungen übereinstimmen.
Ich weiß auch nicht, wie ich es mathematisch erklären soll, vielleicht ist es ein psychologischer Faktor, weil die meisten Leute die gleichen Charts aus dem Standardsatz von Zeitrahmen für die Analyse eines Instruments und die Entscheidungsfindung verwenden.
Lass uns ein Date haben. Kommen Sie allein,
ohne Schmied brauchen wir keinen Schmied)))
radikal.ru/video/uz7qxNNhyO8
Die zweite Schlussfolgerung ist nicht sehr klar, es ist klar, dass logarithmische Inkremente wie Rückkehrer gut genug sind, aber die erste Schlussfolgerung ist Unsinn, IMHO.
Vielleicht gibt es nichts, was die Ähnlichkeit der Zeitrahmen theoretisch untermauern könnte, aber ich war praktisch davon überzeugt, dass es sie gibt, und außerdem erscheint sie sogar in den Instrumenten, die in einer der Währungen übereinstimmen.
Ich weiß auch nicht, wie ich es mathematisch erklären soll, vielleicht ist es ein psychologischer Faktor, weil die meisten Leute die gleichen Charts aus einem Standardsatz von Zeitrahmen verwenden, um ein Instrument zu analysieren und Entscheidungen zu treffen.
Die erste Schlussfolgerung ist ebenso zutreffend wie die Tatsache, dass sich die statistischen Merkmale von kleineren zu größeren TFs verschieben.
Es stellt sich heraus, dass das, was gut für die Statistik ist, der Tod für den Handel ist:)
Kennen Sie Gorchakov? Er schreibt wieder über smradlab.
https://smart-lab.ru/blog/499678.php
Selbst wenn wir hier die Anwendbarkeit von TPT annehmen (z. B. aufgrund von Lücken bestehen Zweifel an der begrenzten Varianz von xi in der Population), dann kennen wir aufgrund der Nicht-Stationarität der Inkremente deren Erwartung in der Zukunft nicht und dementsprechend wird uns auch die Erwartung ihrer Summe nicht bekannt sein. Der Preis wird also nach dem Normalgesetz verteilt, allerdings mit unbekannten Parametern. Es ist nicht klar, was damit gemacht werden kann.
PS. Der Autor des Artikels schrieb dazu in den Kommentarenvon kleineren TFs zu größeren TFs die Statuseigenschaften schwanken.
Sie schweben im Allgemeinen in allen Dimensionen, in der linearen Zeit und in ihrer Skala, von Instrument zu Instrument usw. Die Hauptfrage ist, WIE ES LÄUFT, wie ist die Funktionalität der Veränderungen in den Statistiken, insbesondere wie regelmäßig sind die Veränderungsfunktionen, wenn sich die Statistiken nicht kontinuierlich (zumindest stückweise konstant) und entweder regelmäßig verändern, dann gibt es Ärger, dann bleiben nur Insider, um den Markt abzuschütteln.
Aber die Regelmäßigkeit der Veränderungen in den statistischen Merkmalen der BP in der Zeit ist vorhanden, die Regelmäßigkeit der Streuung ist für alle offensichtlich, es ist sogar linear gefangen, die höheren Momente sind auch relativ vorhersehbar, obwohl sie weniger nützlich für unsere Zwecke sind, aber der Leckerbissen ist das Zeichen der zukünftigen Zunahme, mit ihm alle schlecht, am Rande des Lärms und es ist traurig, Yachten und Inseln werden verschoben.