Wissen Sie, wie man Kanäle herstellt? - Seite 11
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D.h. es geht darum, die Relaxationszeit von Modellparameteränderungen zu minimieren. + Depot sollte nicht während dieser Zeit leiden, für die(Maxim Dmitrievsky) Schalter (deversifier) Strategien.
So habe ich das nicht verstanden: Wenn das Modell stabil ist, dann wird es auf jeden Fall auf die Abweichung zurückkommen. Und das ist eine Eigenschaft des Modells und hängt nicht vom Markt ab - es ist wie eine abrollbare Puppe: Sie können einen Drawdown überleben. Es gibt quantitative Merkmale, die beim Entwurf des Modells bekannt sind. Sie wird als die Summe der Koeffizienten des Modells ausgedrückt. Ist er größer als 1, ist er nicht stabil, und je kleiner als 1, desto schneller kehrt er nach einer Schockabweichung (Nachricht) zurück.
Die Strategie sollte also die Relaxationszeit des Modells einhalten, d.h. der Drawdown, während die Parameter des Modells laufen, sollte die vorgegebenen MM-Grenzen nicht überschreiten.
Sie sind mit der Nullvarianz oder einer konstanten Varianz verwechselt worden.
und das Dreiecksbeispiel ist ein Beispiel für den Vergleich der gleichen Zeitreihe mit sich selbstIch berechne eine gleitende Wahrscheinlichkeitsdichte und lege das Wahrscheinlichkeitsniveau fest - sagen wir 0,9 - und bilde ein Band, auf das der Preis mit dieser Wahrscheinlichkeit trifft, was den Kanal darstellt.
Ja, ich habe vergessen anzugeben, dass ich die gleitenden Durchschnitte der Wahrscheinlichkeit nicht verzögert gezeichnet habe(gleitende Durchschnitte, die um 2n+1 Punkte gezeichnet werden, verzögern sich um n Punkte, dasselbe gilt natürlich auch für Verteilungen), für die ich nur die
GARCH prognostiziert eine Reihe von Punkten und erstellt ein Modell der nicht entarteten Verteilung am Ende der Geschichte (was wichtig ist), unter Berücksichtigung zusätzlicher Statistiken von ihnen zur Verfügung gestellt. Frage an SanSanych(SanSanych Fomenko): "Wird dieser Ansatz eher für Sprünge geeignet sein oder wird er auch scheitern?"
Ja, ich habe vergessen zu erwähnen, dass ich diese gleitenden Verteilungen der Wahrscheinlichkeit als unverteilt gemacht habe(gleitende Durchschnitte von 2n+1 Punkten hinken um n Punkte hinterher, dasselbe gilt natürlich auch für Verteilungen), für die ich gerade durch das GARCH-Modell einige Punkte vorhergesagt habe, indem ich ein Modell der unverteilten Verteilung auf dem letzten Teil der Geschichte (was wichtig ist), unter Berücksichtigung der zusätzlichen Statistiken, die bereits von ihnen gegeben wurden, erstellt habe. Frage an SanSanych: "Wird ein solcher Ansatz für Sprünge richtiger sein oder wird er auch scheitern?
Ich kann Ihre Methode nicht bewerten und eine Antwort geben.
Sie versuchen, eine Idee in Betracht zu ziehen, von denen es unzählige auf dem Markt gibt, aber wie die große Mehrheit der Ideenautoren stellen Sie sich nicht die Frage: Auf welcher Grundlage wird sich das, was Sie in den historischen Daten sehen, in der Zukunft wiederholen? Oder genauer gesagt: Hat Ihre Idee überhaupt eine Vorhersagekraft?
Die Autoren von GARCH kamen nicht sofort zu diesem Modell, und übrigens in einem erbitterten Kampf mit den Ideologen des effizienten Marktes, den sie als stationär verstanden.
Aus der Statistik wissen wir, dass stationäre Prozesse vorhergesagt werden können, aber nicht-stationäre Prozesse sind sehr schlecht vorhersagbar. Genau das ist das Problem. Die Nicht-Stationarität hat nutzlose Berge von Mathematik in anderen Bereichen äußerst effektiv gemacht.
GARCH-Ideologie:
Geht Ihre Idee in diese Richtung?
Ich kann Ihre Methode nicht bewerten und eine Antwort geben.
Sie versuchen, eine Idee in Betracht zu ziehen, von denen es unzählige auf dem Markt gibt, aber wie die große Mehrheit der Ideenautoren stellen Sie sich nicht die Frage: Auf welcher Grundlage wird sich das, was Sie in den historischen Daten sehen, in der Zukunft wiederholen? Oder genauer gesagt: Hat Ihre Idee überhaupt eine Vorhersagekraft?
Die Autoren von GARCH kamen nicht sofort zu diesem Modell, und zwar in einem erbitterten Kampf mit den Ideologen des effizienten Marktes, den sie als stationär verstanden.
Aus der Statistik wissen wir, dass stationäre Prozesse vorhergesagt werden können, aber nicht-stationäre Prozesse sind sehr schlecht vorhersagbar. Genau das ist das Problem. Die Nicht-Stationarität hat nutzlose Berge von Mathematik in anderen Bereichen äußerst effektiv gemacht.
GARCH-Ideologie:
Geht Ihre Idee in diese Richtung?
Ich habe ein Diagramm in Form eines Faltmeters erstellt, und jedes einzelne Knie vereinfacht die Analyse des gesamten Meters. Alles ist kompliziert in seiner Einfachheit.
Ich danke Ihnen! Es gibt eine Menge zu bedenken. Es war mir eine Ehre, Ihren Rat zu erhalten. Schöne Ferien!
Das ist genau richtig. Ich spreche schon seit zwei Monaten in meinem Thread darüber, wie man das macht. Und einige der anspruchsvollsten Menschen haben absolut keine Ahnung, wie man das macht. Sie sind ahnungslos, um es einfach auszudrücken. Sie sollten jetzt Domino spielen :))))
Wow - das ist ein Bild von einer Eule!