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Daher möchte ich diesen Thread wieder auf den richtigen Weg bringen. Hier möchte ich mit Ihrer Hilfe, meine Herren,die Stärken und Schwächen der bestehenden Clusteransätze zur Marktprognoseaufzeigen und neue, vielleicht vielversprechendere Ansätze skizzieren.
Ich werde an meinen Fingern erklären (für diejenigen, die es nicht wissen), was der Cluster-Ansatz in Bezug auf den Markt ist.
Doch zunächst zur Marktdynamik.
Der Kurs kann bei starken Ereignissen (wichtige Nachrichten über: wirtschaftliche Dekrete, Katastrophen, wichtige wirtschaftliche und politische Ereignisse usw.) große und (für die meisten Menschen) unvorhersehbare Ausschläge (1) erfahren. In diesem Fall kommt es zu einer Entspannung der dadurch verursachten Fluktuationen mit einer Zeit proportional zu ~1/N. Der Markt hingegen "lebt sein eigenes Leben" (wo Selbstorganisationsprozesse stattfinden), erlebt (2) seine eigenen (nicht durch äußere Einflüsse verursachten) und manchmal sogar die kleinsten Sprünge, die durch ein anderes Gesetz der Entspannung gekennzeichnet sind. durch ein anderes EntspannungsgesetzSqrt(1/N) gekennzeichnet, was, wie wir feststellen, viel häufiger vorkommt als die Entspannung ~1/N, so ungewöhnlich es für uns auch klingen mag,der Markt funktioniert hauptsächlich nach seinen eigenen Gesetzen .
Die erste Art von Sprung geschieht nicht sofort (weil viele Menschen an seiner Entstehung beteiligt sind), was der Geschichte des Zitats, die zwischen dem Moment, in dem ein starkes Ereignis eintritt, und der dadurch ausgelösten Welle liegt, einige besondere Merkmale auferlegt. Darüber hinaus sollte der Teil der Geschichte, der dem zweiten Sprungtyp vorausgeht, einige spezifische Merkmale aufweisen(verzögerter Schwung des Marktes und sein Fall aus dem nächsten Zustand des instabilen Gleichgewichts).
Jetzt Clustering.
Die Ausgangshypothese ist also, dass es einen kleinen Teil der Kursentwicklung vor dem Kurssprung gibt (plus Volumenentwicklung), in dem die Information über den nächsten Sprung kodiert ist.
Außerdem gibt es einen rein technischen Teil. Es wird ein Raum mit bestimmten Parametern oder Zuständen eingeführt, wie z. B.: (1) ein triviales geometrisches Bild in Form eines Kerzenmusters oder (2) der Raum der verschiedenen Frequenzmoden, der durch Fourier-Zerlegung dieses Plots (Zeitreihe) erhalten wird, oder (3) Spektrumszerlegung durch orthogonale Samtfunktionen (was viel besser ist, da der Plot kurz ist) oder (4) Spektrumszerlegung durch einige andere orthogonale Funktionen usw.
Dann wird eine große - statistisch signifikante - Menge solcher (vorangegangener Sprünge) Plots genommen und auf ihre Belegung dieses Zustandsraums analysiert. Und wenn sie in einigen Teilen dieses Raums signifikant konzentriert sind (und die anderen Teile der Geschichte - die den Sprüngen nicht vorausgehen - nicht dorthin gelangen), dann ist dies der Cluster (oder die Gruppe von Clustern der Typen 1 und 2), der eine Vorhersage ermöglicht.
Die Information über den nächsten Sprung ist in der ALL-Geschichte kodiert, da der Prozess nicht markovianisch ist. In der Praxis bedeutet dies Folgendes: Wenn wir die durchschnittliche Varianz des Prozesses in einem gleitenden Fenster von Beobachtungen für ein riesiges Datenarchiv nehmen, ist diese Varianz praktisch eine Konstante. Wenn sie zu sinken beginnt, ist mit einem Anstieg zu rechnen.
Ich habe in dieser Richtung gearbeitet, aber festgestellt, dass dies eine extrem ressourcenintensive Aufgabe ist.
Einfacher ist es, zu Brown'schen Bewegungsmodellen überzugehen, bei denen in exponentiellen Zeitabständen Pseudo-Zustände in die Zeitreihen der Notierungen eingeführt werden. Das heißt, einen nicht markovianischen Prozess in einen markovianischen Prozess umwandeln. Es ist nicht vollständig möglich, aber die Diffusionsgleichungen beginnen zu funktionieren.
ALLE.
Begann das Lesen des Threads und von den ersten Worten wurden Sie die richtige Richtung, nämlich ClusterDelta gegeben. Die anderen, die über zufällige Marktprozesse, Statistiken und anderen Unsinn schreiben, kennen den Markt nur von der Seite der nicht-stationären Reihen und das ist alles. Dort endet ihre Kenntnis des Marktes, die leider begrenzt ist. Aber gleichzeitig beginnen sie, selbstbewusste Schlüsse über den Markt zu ziehen, obwohl sie nur einen Teil davon kennen.
Und niemand denkt daran, dass es vor der Kurswende Voraussetzungen und Muster an den unteren TFs des Clusters gibt, wo neben dem Kurs auch das Volumen, Delta und OM eine Rolle spielen. Es stellt sich heraus, dass diese Information die treibende Kraft für den Preis in der Zukunft ist. Aber woher sollen sie das wissen, die Statistiker? Sie haben nur ihre eigenen statistischen Parameter wie Zitate, Verteilungen, Markov- und Nicht-Markov-Gesetze... Sie können nur nicht hinter den Bäumen ihrer eigenen Hinterwälder sehen, aber was der Markt wirklich ist und was ihn antreibt.......
Im ClusterDelta-Projekt analysieren wir derzeit Umkehr- und Fortsetzungspaternas usw... Auch dort ist nicht alles glatt und eindeutig, aber es ist zumindest eine Chance, diesen Statistikern einen Schritt voraus zu sein. Warum? Weil nach dem Kausalmodell der Preisbildung das Volumen und das Delta die Ursache für zukünftige Preisänderungen sind. Die Hauptsache ist, dass man sie richtig interpretiert.....
Begann das Lesen des Threads und von den ersten Worten wurden Sie die richtige Richtung, nämlich ClusterDelta gegeben. Die anderen, die über zufällige Marktprozesse, Statistiken und anderen Unsinn schreiben, kennen den Markt nur von der Seite der nicht-stationären Reihen und das ist alles. Hier enden ihre Kenntnisse des Marktes, die leider begrenzt sind. Aber gleichzeitig beginnen sie, selbstbewusste Schlüsse über den Markt zu ziehen, obwohl sie nur einen Teil davon kennen.
Und niemand denkt daran, dass es vor der Kurswende Voraussetzungen und Muster an den unteren TFs des Clusters gibt, wo neben dem Kurs auch das Volumen, Delta und OM eine Rolle spielen. Es stellt sich heraus, dass diese Information die treibende Kraft für den Preis in der Zukunft ist. Aber woher sollen sie das wissen, die Statistiker? Sie haben nur ihre eigenen statistischen Parameter wie Zitate, Verteilungen, Markov- und Nicht-Markov-Gesetze... Sie können nur nicht hinter den Bäumen ihrer eigenen Hinterwälder sehen, aber was der Markt wirklich ist und was ihn antreibt.......
Im ClusterDelta-Projekt befassen wir uns eigentlich mit Umkehr- oder Fortsetzungspaternas usw.. Auch dort ist nicht alles glatt und eindeutig, aber es ist zumindest eine Chance, diesen Statistikern einen Schritt voraus zu sein. Warum? Weil nach dem Kausalmodell der Preisbildung das Volumen und das Delta die Ursache für zukünftige Preisänderungen sind. Die Hauptsache ist, dass man sie richtig interpretiert.....