Gewinnung eines stationären BP aus einem Preis BP - Seite 12
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Hier, Sorento, wie es mir scheint, ist alles nicht so einfach und es ist nicht immer auf abgedroschene "Gewinnfaktor und mathematische Erwartung", die so einfach zu sagen "war nicht beeindruckt" reduziert.
Sie sind davon nicht beeindruckt, Sorento?
noch nicht.
in 864 Tagen.
Und hier ist eine "einfache" Analyse. Ein Jahr.
Und mit 149 Böcken 8.538,00%. Und Sharp ist besser.
Aber Rustikalität und Geschmack sind freiwillig.
Science Fiction ist Science Fiction...
Auch wenn es "nerdy" ist.
;)
Mit der Hilfe von grasn (danke dafür) habe ich begonnen, die folgende Idee zu entwickeln.
1. Konstruieren Sie ein Zickzack. Wählen Sie die Parameter so, dass die Zickzack-Verteilung so nah wie möglich an der Normalverteilung liegt.
2. Wir subtrahieren den Schutz vom Preis und erhalten eine Reihe, die nahe an der stationären Reihe liegt.
3. Wir sagen sie für 2 Stufen voraus - das Ende der aktuellen Welle und die nächste. Vielleicht können wir ein ausgeklügeltes Regressionsmodell verwenden, im Moment beschränke ich mich auf die normale Statistik.
4. Vorhersage der Residuen (ich habe mich noch nicht für eine Methode entschieden).
5. Optimierung der Vorhersage durch min. GER zwischen aktuellem Restwert + Restwertprognose und Preis.
6. Wir erhalten das Ergebnis der Optimierung - eine Flugbahn.
Wenn Sie interessiert sind, Kollegen, machen Sie mit :-)
Im Verlauf des Prozesses...Übrigens ist das eine alte Idee von mir (oder vielleicht nicht nur von mir), aber ich bin noch nicht dazu gekommen, sie umzusetzen. Versuchen Sie, eine "stationäre" Reihe wie folgt zu erstellen (wie stationär, ist eine andere Frage). Jedes Segment hat (natürlich) einen Mittelpunkt. Transformieren Sie den räumlichen WP in x und y so (verformen Sie ihn), dass dieser Punkt "Null" wird (ohne die Scheitelpunkte zu brechen). Vergessen Sie nicht, die Phase "überall dicht" zu machen, d.h. nicht nur die Scheitelpunkte, sondern alle Punkte dazwischen zu bilden. Sie sollten eine Art Sägezahnsignal erhalten, mit einem Mittelwert von Null. Dieses Signal sollte viel länger sein als das ursprüngliche Signal. Wenn man es richtig macht, kann man das Signal im "normal-temporalen" Bereich rekonstruieren. Und versuchen Sie, dieses Signal frontal vorherzusagen, sagen wir mit AR, oder mit einer bereits beschriebenen trickreichen Methode :o)
Es ist schwierig, eine Verteilung zu erhalten, die so nah wie möglich an der Normalverteilung liegt.
Dies ist genau, aber man erhält eine Transformation der ursprünglichen Preisreihe, die die folgenden Eigenschaften hat
Das ist natürlich durchaus möglich, wenn man einige akzeptable Annahmen trifft. Auf die Frage "warum ist das notwendig", ist die Antwort sehr einfach und die einzige - es ist eine Möglichkeit, die erarbeiteten (getesteten) Mate-Parameter zu verwenden und nicht mehr. Meiner Meinung nach.
Dies ist genau, aber man erhält eine Transformation der ursprünglichen Preisreihe, die die folgenden Eigenschaften hat
Das ist durchaus möglich, natürlich unter einigen akzeptablen Voraussetzungen. Auf die Frage "Warum brauchen wir das?" ist die Antwort sehr einfach und die einzige: Es ist eine Möglichkeit, die bewährte (bewährte) Mathematik zu verwenden und nicht mehr. Meiner Meinung nach.
In der Tat. Wandeln wir doch einfach die BP-Preisreihe in eine Art Sinuskurve um, machen wir einen Haufen Geld damit und wandeln sie wieder zurück (um das natürliche Gleichgewicht zu erhalten)... Das Geld muss aber auch umgewandelt werden... sozusagen auf Null.
Nur ein Scherz.
Hallo Sergej.
Meines Erachtens besteht eine Möglichkeit (vielleicht die einzige Möglichkeit), mit nicht-stationären BP umzugehen, darin, adaptive Methoden in der TS zu verwenden. Dazu muss das System spätestens zum charakteristischen Zeitpunkt der Stationarität umlernen (wenn es keinen gibt, ist der Versuch, den Markt zu überlisten, im Prinzip sinnlos).
Das Problem bei adaptiven TS ist, dass sie ebenfalls nach einem Algorithmus trainiert werden, der in sie eingebaut ist, aber möglicherweise nicht mit dem Algorithmus der Marktveränderungen übereinstimmt. Das heißt, der Algorithmus der Marktveränderungen kann in einem bestimmten Zeitraum mit dem Algorithmus der TS-Umschulung übereinstimmen, aber dann kann er "verschwinden". Der Markt verändert sich nicht nach einem bestimmten Algorithmus - das ist das Problem.....
Sobald das Theorem der Annäherung an den Herdentrieb erfunden ist, wird das Problem gelöst sein.
Sobald das Theorem der Annäherung an den Herdentrieb erfunden ist, wird das Problem gelöst sein.
Und sie wurde bereits "erfunden", und Sie verwenden sie sogar. Aus diesem Grund lassen alle (99,9 %) mechanischen Berater die Kaution "abfließen".
Nach den PAMMs im Internet zu urteilen, ist dies nicht der Fall. Es gibt immer noch einen gewissen Prozentsatz von Erfolgreichen. Und alle sind praktisch dieselben Mechanismen. Das sagt uns etwas. Meiner Meinung nach ist es unmöglich, den Herdentrieb und ein beliebiges System getrennt zu nutzen. Das heißt, Sie können nicht nur mit einem Expert Advisor handeln, wenn Sie keine analytischen Kenntnisse haben. Diese wird übrigens durch stundenlange Beobachtung von Diagrammen und durch nichts anderes bestimmt.
In der Tat. Wandeln wir den BP-Preis in eine Art Sinuskurve um, machen wir einen Haufen Geld und wandeln ihn dann wieder in eine Sinuskurve um (um das Gleichgewicht der Natur zu erhalten)... Das Geld muss aber auch umgewandelt werden... sozusagen auf Null.
Nur ein Scherz.
Ja, wir haben eine Menge Spaßvögel hier.
Hallo Sergej.
Hallo Sergej. :о) Schön, Sie zu sehen. Wo sind Sie gewesen? Was haben Sie Interessantes studiert?
Eine Möglichkeit (wahrscheinlich die einzige), die Nicht-Stationarität bei der Erzeugung von VR zu bekämpfen, scheint mir der Einsatz adaptiver Methoden in TS zu sein. Dazu muss das System spätestens zum charakteristischen Zeitpunkt des Vorhandenseins von Stationarität umlernen (wenn es überhaupt keine Stationarität gibt, dann ist der Versuch, den Markt nachzuspielen, im Prinzip sinnlos).
Warten Sie, lassen Sie uns einen Schritt nach dem anderen machen. Wir haben ein Transformationsproblem einer Reihe, deren Eigenschaften ganz konkret angegeben sind:
Angenommen, Sie erhalten eine solche Reihe und erfahren, dass sie die Eigenschaften (1), (2), (3) hat. Für die Eigenschaft (3) gibt es einen Transformationsmechanismus. Nach welchen Kriterien würden Sie sie überprüfen?