Gewinnung eines stationären BP aus einem Preis BP - Seite 5
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Wie ein nicht-stationärer Markt in einen stationären Markt umgewandelt werden kann, ist unklar.
Eigentlich sollte man zwischen dem Spektrum eines deterministischen Signals und der Leistungsspektraldichte eines Zufallsprozesses unterscheiden.
>> so ..... ? Na und? Die spektrale Leistungsdichte ist für Händler nicht nützlich, da sie keine Vorhersage (Synthese) der FORM eines Signals in der Zukunft erlaubt. Und 80 % aller Schriften sind genau dieser "spektralen Dichte" gewidmet. Es funktioniert in der Physik, in der Optik FÜR ANALYSE. Aber Händler, die extrapolieren wollen, brauchen nach der ANALYSE eine SYNTHESE, und zwar eine genaue Synthese. Wenn Händler also ein "Spektrum" benötigen, sollte es für ein "deterministisches", d.h. nicht zufälliges Signal sein.... DIESES (ein sinusförmiges Spektrum) gibt es in Zeitreihen NICHT. Das ist der Grund, warum die Fourier-Analyse im Handel nicht mit JEDEM Genauigkeitsgrad funktioniert.
Eigentlich sollte man zwischen dem Spektrum eines deterministischen Signals und der spektralen Leistungsdichte eines Zufallsprozesses unterscheiden.
Erinnern Sie sich an das Thema: nicht vor deterministischen Signalen. Die Frage ist einfach: Öffnen Sie den Anhang zu meinem Beitrag und versuchen Sie visuell, diesen ganzen Tanz in einen stationären Prozess umzuwandeln. Für mich liegt es auf der Hand, dass wir eine solche Transformation vergessen und uns mit nicht-stationären Prozessen beschäftigen sollten. SPM hat im Gegensatz zu probabilistischen Übungen auch eine Phase. Was passiert mit den Parametern des nicht-stationären Signals (und mit welchen), bevor sich die Trends ändern?
Das Thema hat sich wieder vergrößert.
Wie ein nicht-stationärer Markt in einen stationären Markt verwandelt werden kann, verstehe ich nicht.
Dieses Forum ist voll von solchen Verstehern - sie wollen alles und haben diesen Unsinn schon seit mehreren Jahren durchgekaut.
Also ..... ? Und? Die spektrale Leistungsdichte ist für Händler nicht notwendig, da sie keine Vorhersage (Synthese) der Signalform für die Zukunft erlaubt. Und 80 % aller Schriften sind genau dieser "spektralen Dichte" gewidmet. Es funktioniert in der Physik, in der Optik FÜR ANALYSE. Aber Händler, die extrapolieren wollen, brauchen nach der ANALYSE eine SYNTHESE, und zwar eine genaue Synthese. Wenn Händler also ein "Spektrum" benötigen, sollte es für ein "deterministisches", d.h. nicht zufälliges Signal sein.... DIESES (ein sinusförmiges Spektrum) gibt es in Zeitreihen NICHT. Aus diesem Grund funktioniert die Fourier-Analyse im Handel nicht mit JEDEM Genauigkeitsgrad.
natürlich. SPM ist eine probabilistische Charakterisierung eines Prozesses.
Reshetov, Sie haben immer noch nicht verstanden, worüber wir reden. Niemand hat vorgeschlagen, irgendeinen Lärm als Vorbild zu nehmen. Ich bin zu faul, das Gleiche zu wiederholen.
Erinnern Sie sich an das Thema: nicht vor deterministischen Signalen. Die Frage ist einfach: Öffnen Sie den Anhang zu meinem Beitrag und versuchen Sie visuell, diesen ganzen Tanz in einen stationären Prozess umzuwandeln. Für mich liegt es auf der Hand, dass wir eine solche Transformation vergessen und uns mit nicht-stationären Prozessen beschäftigen sollten. SPM hat im Gegensatz zu probabilistischen Übungen auch eine Phase. Was passiert mit den Parametern des nicht-stationären Signals (und mit welchen), bevor sich die Trends ändern?
Nun, zum Beispiel kann man feststellen, dass der gewichtete Durchschnitt des FFT-Signals (wenn man konventionell von einem Spektrum der konkreten SP-Realisierung spricht) ein wenig zu den hohen Frequenzen hin abrutscht...
Erinnern Sie sich an das Thema: nicht vor deterministischen Signalen. Die Frage ist einfach: Öffnen Sie den Anhang zu meinem Beitrag und versuchen Sie visuell, diesen ganzen Tanz in einen stationären Prozess umzuwandeln. Für mich liegt es auf der Hand, dass wir eine solche Transformation vergessen und uns mit nicht-stationären Prozessen beschäftigen sollten. SPM hat im Gegensatz zu probabilistischen Übungen auch eine Phase. Was passiert mit den Parametern des nicht-stationären Signals (und mit welchen), bevor sich die Trends ändern?
Und beinhaltet Ihr Modell nicht die Reduktion auf Stationarität in einem variablen Zeitfenster und die Ermittlung der Parameter dieser stationären Verteilungen? Wenn Sie etwas zu diesem Thema zu sagen und zu diskutieren haben, warum gründen Sie dann nicht eine Zweigstelle?