Grundsätze der Arbeit mit einem Optimierer und grundlegende Möglichkeiten zur Vermeidung von Anpassungen. - Seite 5
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all diese Methoden sind Schamanismus, genau wie TA, ohne zu verstehen, warum es bei einer Reihe von Preisen funktionieren sollte und nicht bei Temperaturen zum Beispiel))
Im Thema Ökonometrie: Vorhersage einen Schritt voraus habe ich in Zahlen gezeigt, dass dies kein Schamanismus ist. Der Punkt dieses Beweises: Nach der Modellierung des GARCH-Residuums verringert sich der instationäre Residualspread und wird zu Bruchteilen von Pips statt zu Dutzenden von Pips.
Kann man im Laden etwas gegen "unstete Rückstände in Bruchteilen von Pips" kaufen? :)
Ich stimme Ihnen voll und ganz zu und bin völlig anderer Meinung (verzeihen Sie das Wortspiel). Ich erkläre es Ihnen: Nehmen wir die von Ihnen aufgestellte Behauptung als Axiom und betrachten wir sie als a priori (aus Erfahrung, verzeihen Sie eine freie Interpretation) - wahr. In diesem Fall besteht unsere Aufgabe darin, eine deterministische Komponente zu finden und auf ihrer Grundlage ein Modell zu erstellen, das uns innerhalb der Grenzen unserer Bedürfnisse weiterhilft. Wir finden es (extrapolieren, verwenden Ito und notwendigerweise Stratonovich - wir verwenden es genau, schreiben ein neuronales Netz oder finden Regelmäßigkeiten als Differenz zwischen zwei Durchschnittswerten ausgedrückt IMHO viel bequemer als Stratonovich und andere stochastische Tänze, die Bedeutung ist die gleiche sowieso) - wer hat genug Phantasie und was ist näher an wen. Jetzt haben wir eine Funktion, die, wie wir definiert haben, deterministisch ist (wir haben ein Experiment durchgeführt und behaupten nun, dass es a posteriori deterministisch ist). In unserer Logik ist alles in Ordnung: ein a priori Modell wird akzeptiert und auf seiner Grundlage konstruieren wir eine a posteriori Funktion, die die deterministischen a posteriori Gesetzmäßigkeiten extrahiert. Das Problem ist nur, dass die von uns abgeleiteten Muster a posteriori sind. Wir können nie, nie, nie etwas dagegen tun. Unsere Aufgabe ist es, einen Algorithmus zu finden, der (wenn wir Ihre Annahme als axiomatisch akzeptieren) in Abhängigkeit von unseren Daten in Echtzeit dynamisch variiert(denn jeder Determinismus in Nicht-Stationarität ist auch nicht-stationär).
Offtop: vor etwa einem halben Jahr fragte ich auf dem Forum, was der Unterschied zwischen Kiwi (Neuseeländer) und alle anderen Paare - gelungen, einige Modell, das sehr guten Gewinn bringt (wieder aposteriori) auf alle Paare außer Kiwi zu bekommen. Keine Anpassung, kein Ito-Stratonovich, keine Selbstzerstörung. Ausschließlich Eröffnungspreise, keine Optimierungen. Das Modell ist überraschend einfach und geradlinig und basiert auf den einfachsten Candlestick-Statistiken(die auf dem Marktprinzipiell nicht funktionieren können - das hat mich überrascht), außerdem bringen zufällig generierte Muster ebenfalls Gewinn. Aber die Rohstoffwährungen und die Währungen kleiner Volkswirtschaften (die Trends unterliegen) fielen völlig aus dem vermeintlich gefundenen Muster heraus. Das ist der einzige Grund, warum ich Ihnen zustimme - wir können zugeben, dass es einen gewissen Determinismus gibt, auch wenn er dem gesunden Menschenverstand widerspricht (entschuldigen Sie das Wortspiel), es ist dieser Determinismus, der manchmal verhindert ... Alles Gesagte ist rein IMHO und erhebt keinen Anspruch auf Wahrheit.
Warum muss ein Muster stationär sein? Nehmen wir an, wir haben ein Arbeitsmuster. Die Verteilung des Auftretens über die Zeit ist starr nicht normal. Die Hauptmerkmale dieses Musters sind ebenfalls nicht stationär und schwanken mit der Zeit. Na und? Die wichtigste Bedingung ist nur eine - dass sie weiterhin erscheint und nicht verschwindet. Unsere MO wird einfach nicht stationär sein, aber immer noch positiv, und das ist die Hauptsache. Ein weiterer Punkt ist, dass die Nicht-Stationarität die Suche nach eben diesen Mustern erheblich erschwert. Wir können uns nicht auf die üblichen statistischen Methoden verlassen, um es zu identifizieren und dabei zu nutzen. Wenn es zum Beispiel im letzten Jahr jeden Tag auftauchte und heute plötzlich verschwunden ist, wird die Statistik sagen, dass das Muster nicht mehr funktioniert. Aber das stimmt nicht, denn es erscheint, wann es will, und ist nicht verpflichtet, stationäre Merkmale zu erzeugen. Dies ist die grundlegende Eigenschaft, die die Notwendigkeit einer erneuten Optimierung der Algorithmen bestimmt. Denn so oder so arbeiten wir mit festen Parametern, die nur in der Geschichte perfekt mit einem bestimmten Muster übereinstimmen. Morgen wird es etwas anders sein, was bedeutet, dass es eine Verschiebung vom Extremum unserer Anpassung geben wird.
Und es geht nur darum, die morgige Schicht zu überleben. Und wir können mit relativ stabilen Regelmäßigkeiten oder (und) ausreichend groben (einfachen) Methoden der Identifizierung und des Umgangs mit ihnenüberleben , so dass ihre grobe Schätzung eine Veränderung der Regelmäßigkeit selbst in ausreichend weiten Grenzen zulassen würde.
Das ist meine Begründung, warum einfache Methoden in der Regel effektiver sind als komplexe, und warum es überhaupt möglich ist, am Markt Geld zu verdienen.
Kann man im Laden etwas über "instabile Gleichgewichte in Bruchteilen eines Pips" kaufen? :)
Alles ist großartig, bis auf eine Sache: Sie erfüllen nicht die Anforderung der Reversibilität des Modells. Nehmen Sie einen Teil des Quotienten (z. B. einen Trend) und arbeiten Sie mit ihm. Standard-TA-Schema. Was ist mit dem Rest? Könnte dieser Rückstand unser Modell durcheinander bringen? Wie können wir sicher sein, wenn wir den Rest überhaupt nicht berücksichtigen?
Keine Gewissheit - Gott bewahre.
Es ist also ein Zeichen für das Ende der Modellierung - ich kann es ignorieren und der Kassiererin überlassen
Ihr diskutiert in jedem Thread über das Gleiche - euer Modell. Es scheint, dass jeder schon mehr als einmal dazu Stellung genommen hat))
Kein Vertrauen - Gott bewahre.
Übrigens kann man mit einem Zickzackkurs Geld verdienen :) Apropos Zickzackkurs