Von der Theorie zur Praxis - Seite 340
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Wenn das Signal stationär und periodisch ist, hat es keinen Sinn, es zu töten, da es ein Gral ist, bereinigt um Restrauschen
wenn das Signal ein stationäres Rauschen ist - noch besser, dann ist überhaupt kein NS erforderlich
Was für ein Signal es tatsächlich ist, interessiert den Autor überhaupt nicht, sein Ziel ist es, die Rauschkomponente daraus zu extrahieren, in der Hoffnung, dass das Rauschen die nächsten Werte des Signals genau vorhersagen wird. )))
Was ist das für ein Unsinn? Solche Auseinandersetzungen sind leicht vorhersehbar.
Hier ist übrigens auch ein Übersichtsartikel über BP-Prognosen, in dem empfohlen wird, die Rauschkomponente zu isolieren und zu analysieren, nachdem die Trend-, zyklischen und anderen Signalkomponenten entfernt wurden...
https://pokrovka11.files.wordpress.com/2011/12/emetrix_time_series.pdf
Was ist der gesunde Menschenverstand, es ist nicht klar...
Wenn Sie BP in RNG umwandeln, ist es im Prinzip unmöglich, überhaupt etwas zu verdienen).
Sie widersprechen sich selbst:"Sie können Mittelwert und Varianz für RNG (stationärer Wert) vorhersagen, zu diesem Zweck studieren Sie Verteilungen" Sie haben die Frage selbst beantwortet, während die Varianz und der Mittelwert Konstanten sein werden.
Ein würdiger Abschluss des Übergangs von der Theorie zur Praxis: kein Signal, kein vernünftiges Modell, kein Pamm-Konto. Sie nannten uns sogar Wünschelrutengänger)).
Warten auf Alexander III - er wird nicht scheitern)
Sie widersprechen sich selbst:"Für einen RNG (stationärer Wert) kann man den Mittelwert und die Varianz vorhersagen, dafür studiert man Verteilungen" Sie haben die Frage selbst beantwortet, während die Varianz und der Mittelwert Konstanten sind.
Das ist kein Widerspruch.
Bei Inkrementen auf dem CLO ist die Vorhersage des mittleren Inkrements möglich, es ist eine Konstante gleich 0. Für eine Preisreihe von LFO (Integral einer Reihe von Inkrementen, auch bekannt als "Random Walk") bedeutet dies eine 50/50-Vorhersage der Richtung des Handels und es gibt keine Möglichkeit, Gewinne zu erzielen. Die Vorhersage des nächsten Strominkrements (die A_K2 geschrieben hat) ist ebenfalls 0 plus minus etwas RMS, was keinen praktischen Nutzen hat.
Aber die GSF-Schritte sind ein vereinfachtes Preismodell, ein Basismodell, eine Nullannäherung.
Im Gegensatz zum GSF besteht bei realen Preisschritten eine Abhängigkeit des nächsten Preises vom vorherigen, d.h. es gibt Situationen, in denen die Vorhersage der Transaktionsrichtung erheblich von 50/50 abweicht. Ihre Aufgabe ist es, solche Situationen in Preisschritten zu finden, und die gibt es bei RNG per Definition nicht.
Angesichts des unverhohlenen Downismus in Form der Behauptung, dass man mit der Erlang-Verteilung keine Reihen von Zufallszahlen vorhersagen kann, bin ich gezwungen, das Forum für immer zu verlassen.
Alexander, ich persönlich versuche zum Beispiel, Ihnen die Kosten für viele Jahre Forschungszeit zu ersparen, indem ich Sie auf bewusst falsche Wege aufmerksam mache, die ich schon beschritten habe, bevor Sie sie kannten.
Wenn Sie also "das Forum für immer verlassen", erweisen Sie sich nur selbst einen Bärendienst.
Warten auf Alexander III :)
Das ist kein Widerspruch.
Bei LFO-Inkrementen ist die Vorhersage des durchschnittlichen Inkrements möglich, es ist eine Konstante von 0. Für eine Reihe von Preisen auf dem LFO (Integral einer Reihe von Inkrementen, auch bekannt als "Random Walk") bedeutet dies eine 50/50-Vorhersage der Richtung des Handels, und es gibt keine Möglichkeit des Gewinns. Die Vorhersage des nächsten Strominkrements (die A_K2 geschrieben hat) ist ebenfalls 0 plus minus ein paar RMS, was keinen praktischen Nutzen hat.
Aber die GSF-Schritte sind ein vereinfachtes Preismodell, ein Basismodell, eine Nullannäherung.
Im Gegensatz zum GSF besteht bei realen Preisschritten eine Abhängigkeit des nächsten Preises vom vorherigen, d.h. es gibt Situationen, in denen die Vorhersage der Transaktionsrichtung erheblich von 50/50 abweicht. Ihre Aufgabe ist es, solche Situationen in Preisschritten zu finden, und die gibt es im RNG per Definition nicht.
Die Wahrscheinlichkeit, dass die Abweichung des absoluten Werts unter der Normalverteilung kleiner als 3*SCO ist, beträgt 0,9973. Mit anderen Worten: Die Wahrscheinlichkeit, dass der absolute Wert der Abweichung das Dreifache des Effektivwerts überschreitet, ist sehr gering und beträgt 0,0027=1-0,9973. Das bedeutet, dass dies nur in 0,27 % der Fälle der Fall sein wird.
In der Praxis: Wenn die Verteilung der untersuchten Zufallsvariable unbekannt ist, aber die Bedingung erfüllt ist, dann ist die untersuchte Variable normalverteilt, andernfalls ist sie nicht normalverteilt, was die BP beweist, aber wenn wir die Normalität von der BP als Folge einer nichtlinearen Transformation erreichen, warum dann nicht diese Regel verwenden?
Die Wahrscheinlichkeit, dass die absolute Abweichung bei einer Normalverteilung kleiner als 3*SCO ist, beträgt 0,9973.
Nicht die Abweichung, sondern ein Inkrement. A_K2 handelt jedoch nicht mit einem einzigen Inkrement, sondern nur mit der Abweichung vom SMA, die sich aus vielen aufeinanderfolgenden Inkrementen zusammensetzt. Für diese Abweichungen müssen wir unsere eigene Verteilung konstruieren und unsere eigene Wahrscheinlichkeit berechnen. Außerdem wird der SMA selbst während eines Handels verschoben, so dass es sehr fraglich ist, ob der Schlusskurs im Gewinn liegen wird. Eine gute Idee ist es, eine Verteilung der Abweichungen über die Zeit vom Einstiegspreis zu zeichnen, und ich vermute, dass sie viel näher an der Uniform als an der Normalverteilung liegen wird.
Kurz gesagt, dieser ganze Spam über Ströme und Verteilungen ist reines wissenschaftliches Wasser ohne das geringste Verständnis dessen, was vor sich geht. nun, gar nichts, außer dass es normal ist).
Das bedeutet, dass dies nur in 0,27 % der Fälle der Fall sein kann.
Die Residuen werden analysiert, um festzustellen, ob das Modell alle Informationen ausgewählt hat. Wenn es sich um Lärm handelt, ist das in Ordnung. Trend und Schweregrad werden für die Homoskedastizität eliminiert, die Zyklen bleiben für die Vorhersage erhalten. Keine periodischen Zyklen - keine Vorhersage (außer der erwarteten Auszahlung).
Auf dem Markt sind die Zyklen nicht periodisch, so dass ARIMA nicht funktioniert, aber versuchen Sie, GARCH für variable Varianz (Heteroskedastizität) anzuwenden, wenn der Prozess Speicher nicht vollständig getötet werden kann, und die nächste Volatilität Werte hängen von den vorherigen
Alexander schlug einen Weg vor, um den ARCH-Effekt (Prozessspeicher, Markoving, fette Schwänze) auszuschalten, und seine Darstellung kann in keiner Weise als falsch oder absurd bezeichnet werden
Wenn der Markt ständig in Bewegung ist: Änderungen in Amplitude, Phase und Frequenz, wird ein De-Trend nicht helfen, da es möglich ist, auf die Geschichte des Prozesses, durch die Anpassung, aber die Trägheit in den Markt wird geglaubt, um die Möglichkeit zu geben, einen solchen Ansatz zu erarbeiten, auf kurze Sicht, aber wenn die Regeln ändern, die historische fit weicht von der Realität. Es besteht die Möglichkeit, alternative Ansätze zu erhalten, um der Nicht-Stationarität des Prozesses in Form einer Ausdünnung der BPs durch Erlang-Ströme (Palm-Ströme) zu begegnen, und auch andere Alternativen sind denkbar.