Marktphänomene - Seite 26
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Trägheit funktioniert nicht :)
Können Sie den Gedankengang näher erläutern?
Zum Beispiel: Arbeit ist das Produkt aus Kraft und Verschiebung. Trägheit ist keine Kraft, also kann sie nicht wirken. Daher funktioniert die Trägheit nicht :)
Gop-stop.))
Und sie haben es legalisiert! Gut für die Teufel!)))
Können Sie den Gedankengang näher erläutern?
Zum Beispiel: Arbeit ist das Produkt aus Kraft und Verschiebung. Trägheit ist keine Kraft, also kann sie nicht wirken. Daher funktioniert die Trägheit nicht :)
Der Themenstarter ist ein sicherer Beweis:
Wenn es funktioniert hat, warum sehe ich Sie dann nicht auf der Forbes-Liste? :))
Können Sie den Gedankengang näher erläutern?
Zum Beispiel: Arbeit ist das Produkt aus Kraft und Verschiebung. Trägheit ist keine Kraft, also kann sie nicht wirken. Folglich funktioniert die Trägheit nicht :)
Ein stoischer Beweis für den Themenstarter:
Wenn es funktioniert hat, warum sehe ich Sie dann nicht in der Forbes-Liste? :))
Trägheit des Denkens. Wenn es funktionieren würde, würde ich Bier aus zwei Kühlschränken trinken und nichts tun :)
Ich wünschte, ich hätte so gelebt!
Ich werde auf einen Bruch des heutigen Tiefs setzen. Vielleicht wird es Trägheit zu gehen weitere 100 Pips.
Ich fasse es nicht!
Ich werde auf einen Bruch des heutigen Tiefs setzen. Vielleicht steigt er einfach aus Trägheit um weitere 100 Pips.
Ich wünschte, ich hätte so gelebt!
Ich werde eine Aufschlüsselung des heutigen Tiefststandes in Auftrag geben. Vielleicht wird es Trägheit zu gehen weitere 100 Pips.
Ich wünschte, ich hätte den Preis so vorausgesehen! Paukas prognostizierte weitere 60 Pips! - Das ist das Phänomen!
:)
Ich hätte den Preis so vorhersagen müssen! Paukas prognostizierte weitere 60 Pips! - Da ist er, der Phänomenale!
:)
Ich wollte ein paar Worte dazu sagen.
Ich finde das Ergebnis sehr merkwürdig und unerwartet. (Wenn ich richtig verstanden habe, zeigt die rote Linie den kumulativen BP der summierten Differenzen, die +- lambda nicht überschreiten? Die zweite Sache, die mich überrascht hat, war der Unterschied bei den Preisdaten - sehr offensichtlich. Ich möchte jedoch fragen, welche Art von Verteilung Sie für die synthetischen Zufallszahlen angegeben haben.
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 ermittle ich alle möglichen Strukturen anhand bestimmter Kriterien. Ich schätze die Statistik der Übergänge zwischen diesen Strukturen. Ich ermittle eine Übergangsfrequenzmatrix für die Strukturen. Für die Zukunft denke ich an die Verwendung so genannter impulsiver neuronaler Netze (oder Wellennetze). 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 das neuronale Netz die Koeffizienten des kombinierten Modells.
Die zweite Sache, die ich sagen wollte, betrifft die Hypothesen des Autors dieses Threads - Markovsche Übergänge. Ich denke, dass eine gewisse Nicht-Zufälligkeit festgestellt werden kann (wenn wir das Modell mit der Trennung von Inkrementen innerhalb und außerhalb von Lambda beibehalten), weil es eine gewisse Autokorrelation der Inkremente gibt (modulo genommen). Und wenn man über das ursprünglich vorgeschlagene Modell mit Tiefpunkten im gesamten Wertebereich nachdenkt, weiß ich nicht, wir sollten es versuchen.
Die Zufälligkeit wurde bereits entdeckt, ein Beweis dafür ist die umfangreiche Forschung von Alexey (Mathemat). Ich bestätige sie, alles ist korrekt. Aber wenn die Markovianness nicht beachtet wird, dann wird alles viel komplizierter, wir müssen es neu erfinden :o(