Von der Theorie zur Praxis - Seite 1559
Sie verpassen Handelsmöglichkeiten:
- Freie Handelsapplikationen
- Über 8.000 Signale zum Kopieren
- Wirtschaftsnachrichten für die Lage an den Finanzmärkte
Registrierung
Einloggen
Sie stimmen der Website-Richtlinie und den Nutzungsbedingungen zu.
Wenn Sie kein Benutzerkonto haben, registrieren Sie sich
Ich habe ihm bereits geschrieben, dass er in einer bestimmten Hypostase nach einem Sinn sucht, jetzt mit einer Vorliebe für alles, woran er sich aus der Universität erinnert, dann Gann, dann die Hexen, dann der Allmächtige, der versucht, Rechenschaft abzulegen
Er ist seit zwei Jahren auf der Suche nach einem Gral, sei nicht so streng, in fünf Jahren, wenn er noch mehr leidet, wird er anders singen oder schreien.
http://www.thealgoengineer.com/2014/online_linear_regression_kalman_filter/
es gibt auch rollende Regression und andere Änderungen
Ich mag Kalman nicht, weil es immer ein gewisses Vorwissen über das System voraussetzt. In dem Artikel geht es um die Erkenntnis, dass die Kopplungskoeffizienten von zwei Angeboten durch einen Random Walk beschrieben werden. Wenn unser Wissen mit der Realität übereinstimmt, dann ist alles in Ordnung, aber wenn nicht, dann leider nicht. Wir brauchen einen sokratischen Ansatz - "Ich weiß, dass ich nichts weiß")
Soweit ich weiß, handelt es sich nicht um einen bestimmten Algorithmus, sondern um einen allgemeinen Ansatz, bei dem die Koeffizienten ständig neu berechnet werden, unabhängig davon, ob eine Diskrepanz besteht oder nicht. Sie müssen von Fall zu Fall prüfen, ob diese Vereinfachung zu einem Verlust an Genauigkeit führt. Die Konstanz des Fensters kann möglicherweise zu Ungenauigkeiten führen.
Bei der Suche nach einer Panne werden in der Regel zwei Ziele verfolgt: 1) ob eine Störung aufgetreten ist und 2) zu welchem Zeitpunkt sie aufgetreten ist. Der erste Fall kann auf konsistente Weise (online) gelöst werden, während der zweite Fall nur a posteriori (offline) gelöst werden zu können scheint. Da unsere Preise sehr nahe an den SB liegen, müssen wir unser Problem so präzise wie möglich lösen, d.h. beide Ansätze verwenden.
Wenn Sie ihn mit statistischen Methoden finden, ist es zu spät.) Die beste Lösung ist ein Stoploss oder ein Breakdown.
Jeder algorithmische Ansatz zur Lösung von Problemen unter Ungewissheit kann als statistisch beschrieben werden (kann - bedeutet nicht unbedingt muss). Dies wird jedoch in der Regel nicht als Matstat bezeichnet, sondern als statistische Entscheidungstheorie.
Ich mag Kalman nicht, weil es immer eine gewisse Vorkenntnis des Systems voraussetzt. In dem Artikel wird davon ausgegangen, dass die Kopplungskoeffizienten der beiden Zitate durch einen Random Walk beschrieben werden. Wenn unser Wissen mit der Realität übereinstimmt, dann ist alles in Ordnung, aber wenn nicht, dann leider nicht. Wir brauchen einen sokratischen Ansatz - "Ich weiß, dass ich nichts weiß")
Soweit ich weiß, handelt es sich nicht um einen bestimmten Algorithmus, sondern um einen allgemeinen Ansatz, bei dem die Koeffizienten ständig neu berechnet werden, unabhängig davon, ob eine Diskrepanz besteht oder nicht. Sie müssen von Fall zu Fall prüfen, ob diese Vereinfachung zu einem Verlust an Genauigkeit führt. Die Konstanz des Fensters kann möglicherweise zu Ungenauigkeiten führen.
Bei der Suche nach einer Panne werden in der Regel zwei Ziele verfolgt: 1) ob eine Störung aufgetreten ist und 2) zu welchem Zeitpunkt sie aufgetreten ist. Der erste Fall kann auf konsistente Weise (online) gelöst werden, während der zweite Fall nur a posteriori (offline) gelöst werden zu können scheint. Da wir Preise haben, die sehr nahe an SB liegen, müssen wir unser Problem so genau wie möglich lösen, d.h. beide Ansätze verwenden.
Nun, eine einfache gleitende Regression wird auf einem Diagramm durchgeführt, die Koeffizienten werden geschrieben und in einen Klassifikator eingefügt. Sie erhalten einen Pausenindikator, den Sie mit neuen Daten überprüfen können.
Dies ist, wenn Sie nichts erfinden wollen, sozusagen auf hohem Niveau)
Sie brauchen konkrete Forschung, Alexej. CUSUM, Schuchart-Karten usw., wenn Sie daran interessiert sind und sich in der Nähe befinden.
Ich allein habe keine Zeit, alles zu tun. Und es gibt immer weniger Hoffnung für die Mitglieder des Forums. Der eine zitiert Vysotsky, der andere philosophiert und folgt irgendwelchen Signalen, als ob sie dadurch dem Ziel näher kämen. Eine Art Theater des Absurden.
Ich bin bereit, mich an Diskussionen über wichtige theoretische Fragen zu beteiligen. Ich werde mich nicht an gemeinsamen Projekten beteiligen, die eine Verschwendung von Zeit und/oder Geld bedeuten.
Führen Sie einfach die gleitende Regression in einem Diagramm durch, schreiben Sie die Koeffizienten auf und geben Sie sie in einen Klassifikator ein. Das Ergebnis ist ein Aufschlüsselungsindikator, der mit neuen Daten überprüft werden kann.
Dies ist der Fall, wenn Sie nichts erfinden wollen, also auf hohem Niveau).
Dieser Ansatz eignet sich gut für die explorative Analyse einer Reihe. Das endgültige Handelssystem sollte noch einfacher sein)
Führen Sie einfach die gleitende Regression in einem Diagramm durch, zeichnen Sie die Koeffizienten auf und geben Sie sie in einen Klassifikator ein. Das Ergebnis ist ein Aufschlüsselungsindikator, der mit neuen Daten überprüft werden kann.
Das heißt, wenn Sie nichts erfinden wollen, sozusagen auf hohem Niveau).
Ich habe bereits etwas über den Exponenten vorgeschlagen. Ich habe mir schon lange vorgenommen, eine solche Analyse zu erstellen (aber ich habe nicht genug Grips, um sie zu realisieren, denn es hat sich herausgestellt, dass ich nicht einmal in der Lage bin, die Preisänderung entsprechend dem Exponenten zu berechnen).
Oder erstellen Sie eine Reihe von Preisen mit verschiedenen Trends (linear, exponentiell usw.) und vergleichen Sie dann den aktuellen Preis. Vielleicht gibt es auch andere Möglichkeiten, die Art des Trends zu bestimmen.
Che hat bereits etwas über den Exponenten gesagt. Und ich habe Ihnen schon vor langer Zeit gesagt, dass Sie eine solche Analyse durchführen sollen (aber ich habe nicht genug Grips, um das zu tun, denn es stellt sich heraus, dass ich nicht einmal die Preisänderung entsprechend dem Exponenten berechnen kann).
Oder erstellen Sie eine Reihe von Kursen mit verschiedenen Trends (linear, exponentiell usw.) und vergleichen Sie dann den aktuellen Kurs, oder vielleicht gibt es andere Möglichkeiten, die Art des Trends zu bestimmen.
Ich weiß es nicht, ich mache keine visuellen Dr... Forschung. Ich füttere sie einfach in die Modelle ein, schaue nach und optimiere sie. Die besten Ergebnisse werden auf Regressionsbögen erzielt.
Jeder algorithmische Ansatz zur Lösung von Problemen unter Ungewissheit kann als statistisch beschrieben werden (kann - bedeutet nicht unbedingt muss). Sie wird jedoch in der Regel nicht als Matstat bezeichnet, sondern als statistische Entscheidungstheorie.
Che hat bereits etwas über den Exponenten gesagt. Ja, und ich habe lange gesagt, eine solche Analyse zu tun (aber ich habe nicht genug Köpfchen zu implementieren, wie sich herausstellt, auch die Veränderung des Preises durch Exponent kann nicht gezeichnet werden).
oder eine Reihe von Preisen mit verschiedenen Trends (linear, exponentiell usw.) erstellen und dann den aktuellen Preis vergleichen oder vielleicht gibt es andere Möglichkeiten, die Art des Trends zu bestimmen.
Finden Sie einfach heraus, wie Sie die Regressionskoeffizienten (feste Ordnung) mit der Methode der kleinsten Quadrate für eine feste Stichprobe berechnen können. Zählen Sie sie dann in einem gleitenden Fenster fester Größe - Sie erhalten einen Satz von Indikatorkoeffizienten.