Ob es einen Prozess gibt, bei dem die Analyse eines Teils keine Vorhersage für den nächsten Teil zulässt. - Seite 6
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Leider kann sich jede Vorhersage nur auf eine deterministische Komponente stützen. Bei Zeilen, die diese Komponente nicht haben, ist jede Vorhersage und damit auch jeder Gewinn unmöglich.
Das ist genau das, was ich meine. Pseudozufallsreihen sind per Definition deterministisch.
Die Frage (die Bitte?) ist, wie man diesen Determinismus mit "externen" Methoden ("ohne den ursprünglichen Algorithmus des Generators zu kennen") überlisten kann.
Außerdem ist es möglich, die Rentabilität bei OutOfSample - Fortsetzung der Serie desselben Generators - zu überprüfen.
Während Quack mit Rentabilitätsnachweis auf OutOfSample, eine Fortsetzung der gleichen Generator-Serie.
Leider kann sich jede Prognose nur auf eine deterministische Komponente stützen. Bei Zeilen, die diese Komponente nicht haben, ist jede Vorhersage und damit jeder Gewinn unmöglich.
Leider kann sich jede Prognose nur auf eine deterministische Komponente stützen
Wie das Team solche Überlegungen sieht.
1. Eine Vorhersage ist möglich, wenn es eine deterministische Komponente gibt.
2. Die deterministische Komponente ist nicht nur auf der linken, sondern auch auf der rechten Seite des letzten Taktes differenzierbar.
3. Die Differenzialität auf der rechten Seite (bis zum Eintreffen des nächsten Balkens!) wird durch die Art der Glättungsfunktion gewährleistet. Ich habe irgendwo gesehen, dass kubische Splines an der Kreuzung differenzierbar bleiben.
Nein! Warum sollte ich?
Das ist genau mein Punkt. Pseudozufallsreihen sind per Definition deterministisch.
Die Frage (Forderung?) besteht darin, zu lernen, diese Determiniertheit durch "externe" Methoden ("ohne den ursprünglichen Algorithmus des Generators zu kennen") auszuschütteln.
Außerdem mit Rentabilitätsbestätigung auf OutOfSample - Fortsetzung der Reihe desselben Generators abzuschütteln.
Es ist die Frage aller Fragen. Geben Sie mir eine solche Methode und ich werde den Markt umkehren. Ich bin davon überzeugt, dass man den Determinismus zunächst einmal identifizieren muss, um effektiv mit ihm arbeiten zu können. Jede TS ist im Wesentlichen eine Methode zur Ableitung eben dieser Komponente. Aber es ist schwierig, nach etwas zu suchen, von dem ich nicht weiß, was es ist. Daher ist die überwiegende Zahl der TCs zu ineffizient. Im besten Fall verarbeiten sie nur einen kleinen Teil der Konditionierung, im schlimmsten Fall neigen sie dazu, Rauschen als Input zu verwenden.
Eine wirksame Methode für den Umgang mit chaotischen deterministischen Reihen ist von unschätzbarem Wert. Im Prinzip ist es möglich, Eigenschaften zu formulieren, die sie haben sollte, und sich bei ihrer Konstruktion davon leiten zu lassen. Als Beispiel für die Komplexität und Nichttrivialität des Problems gebe ich das folgende Schaubild:
Abgesehen von der bekannten positiven mathematischen Erwartung gibt es keine weitere stationäre Komponente in diesem Random Walk. Das heißt, es handelt sich in der Tat um reine SB. Es gibt hier keine deterministische Komponente und unsere Methode muss darauf hinweisen: "Was hast du mir denn da untergeschoben!? Dies ist ein SB! Ich weigere mich, mit einer solchen Serie zu arbeiten!"
Nein! Warum sollte ich?
Nennen Sie mir ein Beispiel, bei dem die Vorhersage nicht von der Determiniertheit des Prozesses abhängt.
Die falsche Münze. Der Prozess ist nicht-deterministisch. Das heißt, eine zufällige Reihe mit einer Abschrägung.
Besser noch: Poker.
Ich glaube, gemeint war der Trendhandel. Aber es ist nicht die einzige.
Ich unterscheide zwischen zwei Arten von Determinismus, die man gemeinhin als Trend und Anti-Trend bezeichnet. Bei beiden werden die entsprechenden TS verwendet.