¿Cómo se mide el ruido?
La cuestión no es de programación, sino de filosofía.
Es bien sabido que el ruido es muy bueno para medir cuando se conocen las características de la señal. En nuestro caso no está del todo claro qué es el ruido y qué es la señal.
Para los scalpers es una cosa, para los traders intradía es otra cosa, para los traders a corto plazo es otra cosa. Pero captan señales diferentes. Y para estas categorías y el concepto de ruido es muy diferente.
Cuando miramos el gráfico, sin ningún indicador podemos ver dónde está el ruido y dónde la señal. Especialmente en la historia. Los más experimentados pueden entender incluso en el tiempo real, donde la señal supera el ruido (no estoy diciendo que el acuerdo en ese momento tendrá éxito, pero la probabilidad de tal resultado es mayor).
He intentado hacer algo en este sentido. Digamos que las líneas de regresión, las curvas de regresión son las mismas líneas, sólo que en cada punto la derivada es equivalente a una línea. Y en relación con ellos, cuenta el ruido. Sin embargo, el cerebro humano determina todo esto, si no más rápido, sí mucho mejor. Y cuando un autómata decide entrar en una operación, a un humano le parece que no debe hacerlo, y viceversa, por cierto, tampoco es raro. Cuando hago pruebas, suelo mirar la mayoría de las operaciones, incluidos los gráficos, y a veces pienso: ¿por qué ha ido allí? Aunque, sí, yo mismo se lo dije:).
Así que surgió la idea de que antes de medir cualquier cosa, es una buena idea formular qué es lo que estamos midiendo. Sospecho que cuando miramos un gráfico, cambiamos adaptativamente nuestro concepto de ruido cada vez, dependiendo de la situación. Es decir, pensamos intuitivamente en varias opciones y elegimos la que nos conviene en ese momento. Y hacemos la media cada vez según un criterio diferente: dibujamos varias líneas en nuestra cabeza y elegimos la que nos gusta en ese momento.
Se sugiere discutir qué es el ruido y cómo tratarlo, en el sentido de medir sus características.
Esta es una pregunta un poco confusa... La contrapregunta es ¿por qué hay que medir el ruido? En términos simplistas, todo lo que no puede identificarse como una señal útil es ruido. Pero, de nuevo, ¿por qué hay que medirlo?
Hábito profesional. En general, no veo nada confuso. El habitual comienzo de una discusión por etapas, por si a alguien le interesa. Al mismo tiempo, averiguaremos si alguien está interesado en el tema. No se puede intentar, Pavrentiy Pavlovich (c) tiene razón.
Construyo sistemas que se adhieren al concepto de ruido y señales en el mercado. En resumen, las operaciones se ejecutan cuando el nivel de la señal supera el nivel de ruido, un tipo de dispositivo de umbralización habitual en los sistemas de control. Para este tipo de sistemas es necesario medir el ruido y distinguir los criterios de ruido y señal.
Si alguien en el foro está haciendo un enfoque similar, por qué no discutirlo.
La cuestión no es de programación, sino de filosofía.
Es bien sabido que el ruido es muy bueno para medir cuando se conocen las características de la señal. En nuestro caso no está del todo claro qué es el ruido y qué es la señal.
Para los scalpers es una cosa, para los traders intradía es otra cosa, para los traders a corto plazo es otra cosa. Pero captan señales diferentes. Y para estas categorías y el concepto de ruido es muy diferente.
Cuando miramos el gráfico, sin ningún indicador podemos ver dónde está el ruido y dónde la señal. Especialmente en la historia. Los más experimentados pueden entender incluso en el tiempo real, donde la señal supera el ruido (no estoy diciendo que el acuerdo en ese momento tendrá éxito, pero la probabilidad de tal resultado es mayor).
Intenté hacer algo en este sentido. Digamos que las líneas de regresión, las curvas de regresión son las mismas líneas, sólo que en cada punto la derivada es equivalente a una línea. Y en relación con ellos, cuenta el ruido. Sin embargo, el cerebro humano determina todo esto, si no más rápido, sí mucho mejor. Y cuando un autómata decide entrar en una operación, a un humano le parece que no debe hacerlo, y viceversa, por cierto, tampoco es raro. Cuando hago pruebas, suelo mirar la mayoría de las operaciones, incluidos los gráficos, y a veces pienso: ¿por qué ha ido allí? Aunque, sí, yo mismo se lo dije:).
Así que surgió la idea de que antes de medir cualquier cosa, es una buena idea formular qué es lo que estamos midiendo. Sospecho que cuando miramos un gráfico, cambiamos adaptativamente nuestro concepto de ruido cada vez, dependiendo de la situación. Es decir, pensamos intuitivamente en varias opciones y elegimos la que nos conviene en ese momento. Y hacemos la media cada vez según un criterio diferente: dibujamos varias líneas en nuestra cabeza y elegimos la que nos gusta en ese momento.
Se sugiere discutir qué es el ruido y cómo tratarlo, en el sentido de medir sus características.
No tanto. En realidad, no hay ruido en el mercado. El único ruido que hay es el del muestreo, que surge del muestreo temporal del gráfico. Si los datos no están muestreados en el tiempo, entonces se hace evidente para el ojo que no hay ruido, hay movimientos de diferentes tamaños. Los pequeños movimientos conforman los grandes y todos se parecen.
El mercado es un sistema dinámico complejo y es imposible no hacer ruido. Si consideramos que este sistema contiene una retroalimentación positiva (información del mercado al comerciante), entonces el ruido de entrada del mercado también debería aumentar. Si colocamos el mercado en un vacío de información (sin influencias externas, noticias, etc.), vemos el ruido del sistema en su forma pura. Digamos que el plano es una especie de ruido del mercado. Y esta es la señal de salida del sistema.
El ruido del mercado representa algo similar a los paseos aleatorios, como un proceso aleatorio de Wiener. Al menos muchas de las características son las mismas. La autosimilitud, entre otros.
El mercado, como sistema dinámico complejo, no puede evitar hacer ruido. Si consideramos que este sistema contiene una retroalimentación positiva (información del mercado al comerciante), entonces el ruido de entrada del mercado también debería aumentar. Si colocamos el mercado en un vacío de información (sin influencias externas, noticias, etc.), vemos el ruido del sistema en su forma pura. Digamos que el plano es una especie de ruido del mercado. Y esta es la señal de salida del sistema.
El ruido del mercado representa algo similar a los paseos aleatorios, como un proceso aleatorio de Wiener. Al menos muchas de las características son las mismas. La autosimilitud, entre otros.
Si se pone el mercado en el vacío, el precio se detendrá porque nadie hará ninguna transacción y no habrá ruido.
En efecto, el mercado puede pensarse como un sistema englobado por la retroalimentación positiva, y así de sencillo sería si.... Imagina un amplificador que tiene una retroalimentación con parámetros rígidos, ¿qué pasaría? Se autoexcitaría y se producirían oscilaciones armónicas. Ahora imagina un amplificador con un millón de circuitos de retroalimentación! con diferentes parámetros! Y no siempre es un millón, ahora puede haber 2 millones, ahora puede haber sólo 1000, y todos ellos tienen diferentes características, diferente profundidad, diferentes tiempos de retardo, diferentes tiempos transitorios, y además todos estos parámetros flotan en el tiempo para cada enlace individual. En este caso nunca habrá una señal armónica en el mercado, cada movimiento puede reforzarse o debilitarse de forma totalmente imprevisible, por lo que resulta que no hay ruido en la realidad, todo son movimientos informativos. No se puede aplicar la teoría de los circuitos o la teoría de la señal ni filtrar el ruido, porque el mercado está formado por este ruido, y se autosincroniza en diferentes intervalos de referencia.
¿Por qué filtramos el ruido con tanta facilidad en la ingeniería de radio? Porque conocemos la señal que tenemos que aislar, todo lo que no es señal es ruido. Nuestra señal tiene unas características bastante definidas y sabemos cómo calcularla según qué señales indirectas o directas. En el mercado el propio ruido es la señal, de hecho no hay ruido ni señal, sólo hay fluctuación. No hay nada que filtrar.
Aunque hay algo de ruido allí, es ruido de cuantificación, cada trato se realiza con un volumen exacto finito, se producen ruidos, pero luego estos ruidos se transforman en movimientos, como escribí anteriormente.
Si se pone el mercado en el vacío, el precio se detendrá porque nadie hará transacciones y no habrá ruido.
La retroalimentación positiva sólo en ciertos parámetros de pvr, conduce a la generación y autoexcitación. Estrictamente hablando, sólo tenemos una retroalimentación, no muchas, que va a la entrada del sistema, pero los filtros de entrada son todos diferentes, y, sí, cambian con el tiempo. Además, cada persona tiene diferentes filtros para las influencias externas, forma y amplitud de respuesta a estas influencias. Llevo varios años con un modelo de este tipo. Sobre todo a nivel cualitativo.
Entonces, ¿hay ruido o no? Si hay ruido en el mercado, es la señal, de hecho no hay ruido ni señal, sólo fluctuaciones. No hay nada que filtrar.
Digamos que los movimientos consolidados no son ruido: la desviación de la media es insignificante en este caso. Y la forma de la respuesta del sistema es bastante similar a la respuesta de la mayoría de los sistemas con un ligero rebasamiento. Y en un plano, el ruido es bastante similar a un temblor o a un vagabundeo alrededor de la media (guiñada), quizá con deriva. Esta respuesta también es común a muchos sistemas de control.
Cuando miramos el gráfico, sin ningún indicador, podemos ver dónde está el ruido y dónde la señal. Especialmente en la historia.
Déjame preguntarte, entonces, ¿qué haces aquí? Ir a las principales bolsas para aplastar el sistema financiero mundial.
Déjame preguntarte, entonces, ¿qué haces aquí? Ir a las principales bolsas de valores para aplastar el sistema financiero mundial.
La cuestión no es de programación, sino de filosofía.
Es bien sabido que el ruido es muy bueno para medir cuando se conocen las características de la señal. En nuestro caso no está muy claro no sólo qué es ruido sino también qué es señal.
Para los scalpers es una cosa, para los traders intradía es otra cosa, para los traders a corto plazo es otra cosa. Pero captan señales diferentes. Y para estas categorías y el concepto de ruido es muy diferente.
Cuando miramos el gráfico, sin ningún indicador vemos dónde está el ruido y dónde la señal. Especialmente en la historia. Los más experimentados pueden entender incluso en el tiempo real, donde la señal supera el ruido (no estoy diciendo que el acuerdo en ese momento tendrá éxito, pero la probabilidad de tal resultado es mayor).
He intentado hacer algo en este sentido. Digamos que las líneas de regresión, las curvas de regresión son las mismas líneas, sólo que en cada punto la derivada es equivalente a una línea. Y en relación con ellos, cuenta el ruido. Sin embargo, el cerebro humano determina todo esto, si no más rápido, sí mucho mejor. Y cuando un autómata decide entrar en una operación, a un humano le parece que no debe hacerlo, y viceversa, por cierto, tampoco es raro. Cuando hago pruebas, suelo mirar la mayoría de las operaciones, incluidos los gráficos, y a veces pienso: ¿por qué ha ido allí? Aunque, sí, yo mismo se lo dije:).
Así que surgió la idea de que antes de medir cualquier cosa, es una buena idea formular qué es lo que estamos midiendo. Sospecho que cuando miramos un gráfico, cambiamos adaptativamente nuestro concepto de ruido cada vez, dependiendo de la situación. Es decir, pensamos intuitivamente en varias opciones y elegimos la que nos conviene en ese momento. Y hacemos la media cada vez según un criterio diferente: dibujamos varias líneas en nuestra cabeza y elegimos la que nos gusta en ese momento.
Propongo que se discuta qué es el ruido y cómo tratarlo, en el sentido de medir sus características.
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La cuestión no es de programación, sino de filosofía.
Es bien sabido que el ruido es muy bueno para medir cuando se conocen las características de la señal. En nuestro caso no está muy claro no sólo qué es ruido, sino también qué es una señal.
Para los scalpers es una cosa, para los traders intradía es otra cosa, para los traders a corto plazo es otra cosa. Pero captan señales diferentes. Y el concepto de ruido es muy diferente para estas categorías.
Cuando miramos el gráfico, podemos ver dónde está el ruido y dónde la señal, sin ningún indicador. Especialmente en la historia. Los más experimentados pueden entender incluso en el tiempo real, donde la señal supera el ruido (no estoy diciendo que el acuerdo en este punto tendrá éxito, pero la probabilidad de tal resultado es mayor).
Intenté hacer algo en este sentido. Digamos que las líneas de regresión, las curvas de regresión son las mismas líneas, sólo que en cada punto la derivada es equivalente a la línea. Y en relación con ellos, cuenta el ruido. Sin embargo, el cerebro humano determina todo esto, si no más rápido, sí mucho mejor. Y cuando un autómata decide entrar en una operación, a un humano le parece que no debe hacerlo, y viceversa, por cierto, tampoco es raro. Suelo mirar la mayoría de las operaciones durante las pruebas, incluidas las de los gráficos, y a veces pienso: ¿por qué ha ido allí? Aunque, sí, yo mismo se lo dije:).
Así que surgió la idea de que antes de medir cualquier cosa, es una buena idea formular qué es lo que estamos midiendo. Sospecho que cuando miramos un gráfico, cambiamos adaptativamente nuestro concepto de ruido cada vez, dependiendo de la situación. Es decir, pensamos intuitivamente en varias opciones y elegimos la que nos conviene en ese momento. Y hacemos la media cada vez según diferentes criterios: dibujamos varias líneas en nuestra cabeza y elegimos la que nos gusta en ese momento.
Se sugiere discutir qué es el ruido y cómo tratarlo, en el sentido de medir sus características.