Marktphänomene - Seite 27
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"Trägheit ist das Phänomen, dass ein Körper seine Bewegungsgeschwindigkeit (sowohl in der Größe als auch in der Richtung) beibehält, wenn keine Kräfte auf ihn einwirken" :)
Warum überrascht Sie eigentlich das Vorhandensein eines langfristigen globalen Trends?
Was hat die Trägheit damit zu tun?
Warum sollte man nicht annehmen, dass eine solche Matrix keine Ursache, sondern eine Folge dieser beiden Prozesse ist? Wenn sie vorhanden sind, natürlich.
Vielleicht ist es das, was ich überprüfen möchte.
(2) Es wird der Befehl gegeben, eine genaue Vorhersage zu machen. In Arbeit:
- Identifizierung der "eingeschalteten" Stromstruktur
Liebe Kolleginnen und Kollegen, ich werde das Forum für eine längere Zeit verlassen.
Viel Glück!
Vladimir, was meinen Sie mit "das System addieren"? Ich frage mich auch, wie viele Schritte nötig sind, um es zu falten - nur 4.
Was hat die Trägheit damit zu tun?
Hast du nicht ein Diagramm einer gleichmäßigen geradlinigen Bewegung gezeichnet? Siehe dann die Definition.
... jeder Prozess hat seine eigene Hierarchie ...
... Aber wenn die Markovianness nicht beachtet wird, dann wird es viel komplizierter, man muss sie neu erfinden :o(
Endlich hat jemand das Geheimnis gelüftet, sozusagen das Phänomen des Marktes.
Ich kann noch mehr hinzufügen: In einer Reihe von schwarzen Kerzen werden aus unklaren Gründen neue Balken durch weiße geöffnet, aber durch schwarze geschlossen, und umgekehrt für weiße Kerzen.
Ich verstehe nicht, wie ein Candlestick bei der Eröffnung gebildet wird.
Ja, kumulative BP (für dieses Beispiel) . Nochmals (ich habe meinen Beitrag aus einem anderen Thread verwendet und ihn leicht abgeändert):
Marktmodell
Nach langem Suchen habe ich diese "Kontrollsysteme mit zufälliger Struktur" als eine funktionierende Version des Marktmodells übernommen. Meiner Meinung nach (auch wenn es sich nicht um Mathematik handelt) beschreibt dieses Modell den Quotierungsprozess mit all seinen Feinheiten angemessen.
Das Wesentliche ist sehr einfach. Es gibt eine endliche Anzahl von Strukturen, die die Umwandlung von Input in Output beschreiben. Jede dieser Strukturen impliziert ein Modell, nach dem die Umwandlung erfolgt. Der beobachtete Prozess wird durch einen Übergang (Switch) zwischen den Strukturen gebildet. All dies ist in der nachstehenden Abbildung dargestellt:
Jedes Modell hat einen Satz von Parametern, die sich bei jedem Wechsel auch ändern können. Ich bin also davon ausgegangen, dass es zwei Hauptprozesse gibt, jeder Prozess hat seine eigene Hierarchie, jedes Element, das an einem Knoten in der Hierarchie sitzt, hat seine eigene Struktur.
Prozessinteraktionen
Diese beiden Prozesse konkurrieren gemäß der Übergangsmatrix (vermutlich) miteinander, d.h. es gibt ein "marktfremdes" (natürlich konventionelles) System, das die Erzeugung von Kursen zwischen diesen Prozessen umschaltet. Später werde ich ausführlicher aufzeigen, wie
Anpassung an die Praxis.
Alles ist großartig - aber es ist unmöglich, ein solches System genau zu identifizieren. Daher führe ich ein "kombiniertes Modell" ein: A=W(1)MODELL1(Parameter)+ W(2)MODELL2(Parameter)+....+ W(n)MODELLn(Parameter). Wobei W(n) einige Gewichte der Beteiligung dieser Modelle an der Vorhersage sind. Aufgrund der erfundenen Transformation kann es möglich sein, die Prozesse explizit zu partitionieren. Aber das ist für später.
Womit arbeite ich?
Ich arbeite nicht direkt mit Kostenvoranschlägen - das ist ein äußerst komplizierter Prozess. Ich führe alle möglichen kniffligen Transformationen ein, aber was ich gesagt habe, gilt auch für sie. Die Komplexität wird nicht verschwinden - sie wird vererbt. Sie können den Prozess nicht vereinfachen. Und wenn man es vereinfacht, kann man den Prozess selbst verlieren. (d.h. sogar etwas komplizierter als ich beschrieben habe, aber ich habe das Phänomen und einige weitere interessante Beobachtungen aufgezeigt)
Analyse der Entwicklung von Zeitreihen
Grundstufe. In diesem Stadium identifiziere ich alle möglichen Strukturen anhand bestimmter Kriterien. Ich schätze die Statistik der Übergänge zwischen diesen Strukturen. Es wird eine Übergangsfrequenzmatrix für die Strukturen ermittelt. Ich denke, dass in Zukunft die so genannten impulsiven neuronalen Netze (oder Wellennetze) zum Einsatz kommen werden. Das ist eine sehr vielversprechende Richtung.
Algorithmus
(1) Unter Zugrundelegung einiger Annahmen über das Verhalten wird eine probabilistische Schätzung des künftigen Zustands des Systems zu einem bestimmten Zeitpunkt des Planungshorizonts vorgenommen. Das neuronale Netz durchläuft die sich daraus ergebende Wahrscheinlichkeitsbewertungsmatrix p=f(time,cotir) des Ausgangszustands und trifft seinerseits eine Annahme über das Vorhandensein eines Eintritts-/Austrittspunkts. Sie kann sehr genau sagen, ob es am Planungshorizont einen Eintritt/Austritt geben wird oder nicht. Jetzt müssen wir sie nur noch finden.
(2) Es wird der Befehl erteilt, eine genaue Prognose zu erstellen. Sie wird durchgeführt:
- Identifizierung der "eingeschalteten" Stromstruktur
- Bewertung der Auswahl der wahrscheinlichsten künftigen Strukturen
- Identifizierung von Parametern für künftige Modelle
(3) Eine Simulation wird durchgeführt
(4) Anschließend schätzt ein neuronales Netz die Koeffizienten des kombinierten Modells.
Es wurde bereits keine Zufälligkeit gefunden, was durch die umfangreichen Forschungen von Alexey (Mathemat) belegt wird. Ich bestätige sie, alles ist korrekt. Aber wenn die Markovianness nicht beachtet wird, wird alles noch komplizierter und ich muss es neu erfinden :o(
Ich greife ein Thema auf, das vielleicht nicht zum Thema gehört... Ich habe versucht, Frequenzen in künstlichen Zufallszahlen zu unterscheiden - durch Passungen innerhalb und außerhalb des RMS-Bereichs - und dann Farnsworths Beitrag gelesen
erkannte, dass es ein "Sieb" gibt, dessen Geheimnis bestehen bleibt, und dass das, was ich tat, weder Alpha noch Omega ergibt.
Es dreht sich alles um das "Sieb". Was ist es und wie ist es? Es gibt mehr Fragen als Antworten...