¿Cómo se consigue un salto cualitativo en el análisis del mercado? Hay una opción: - página 7

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¿Tiene resultados que demuestren que el mercado no es aleatorio? He hecho un montón de análisis diferentes de las cotizaciones, luego las he sustituido al azar, y la diferencia era mínima. No conozco métodos para demostrar la aleatoriedad de las series temporales, ni sé si existen. De hecho, nunca he encontrado pruebas de que ninguna serie temporal en la naturaleza sea aleatoria (población de hormigas, latidos del corazón, etc.), ni tampoco lo contrario.
 
En realidad, desde un punto de vista estadístico, el mercado es casi aleatorio, con poco componente de tendencia. Pero ya hay bastante de eso...
 
En general, ¿tiene el azar un lugar en el mundo? - La pregunta es más bien filosófica. Sobre la vida: ¿por qué exactamente 4 factores de ponderación? Me parece que sólo se puede hablar de la eficacia de este tipo de redes neuronales si se rechaza el uso de stoplosses durante la optimización.
 
Reshetov:

En cuanto a los wavelets, es todo un timo. Si tomamos una función cualquiera, la descomponemos en una serie de Fourier y la restituimos, entra en la definición de wavelet con respecto al nivel armónico cero, ya que la integral del histograma de la función en este mismo nivel es 0. Los operadores de wavelet sólo inventan que sus "inventos" contienen supuestamente más información que la transformada de Fourier. Los malditos grupos de presión mienten.

Un conocimiento asombroso del tema, es decir, del análisis wavelet. En realidad, del análisis wavelet.
La descomposición no es en una base de sinusoides de tiempo infinito, sino en una base de
"wavelets". Esto hace posible analizar la no estacionariedad
serie. La visualización de la información en el análisis wavelet se realiza en contraste con el análisis de Fourier,
en un plano bidimensional. Debido a estas características, el análisis wavelet ha recibido la más amplia
Se utiliza en un gran número de áreas: sísmica, radar, compresión
y seguridad de la información, medicina, etc. Al aplicar el análisis wavelet a la señal de entrada, la curva de aprendizaje de las redes neuronales aumentará en órdenes de magnitud.

Sería interesante saber cómo un conocedor del arbitraje, la geometría analítica, las redes neuronales y el análisis de Fourier, puede construir una descomposición de Fourier y luego extrapolar la más simple casi
función analítica de tabla y=A0*sin(x**2) dada en el intervalo digamos de 0 a
10*pi. Dentro del análisis wavelet, esto no es difícil de hacer.
 
Itso:
En realidad, desde un punto de vista estadístico, el mercado es casi aleatorio, con poco componente de tendencia. Pero ya hay bastante de eso...
Mucha gente también confunde los acontecimientos aleatorios con los igualmente probables. Si te equivocas al lanzar la moneda, la cara y la cruz caerán al azar, pero con diferentes probabilidades. Conocer la diferencia de probabilidades puede servir para obtener una ventaja en este lanzamiento de águila. De la misma manera, con los ticks, si un pezón hacia arriba y un pezón hacia abajo tienen diferentes probabilidades, entonces es un pecado no embolsarse esa misma diferencia. Y por qué cojones las acciones de #GM se mueven al azar, digamos, si la empresa obtiene $x de beneficio por acción en las ventas. O el precio de los futuros del maíz tampoco es aleatorio si ha sido roído por las langostas. Todos los mercados no son aleatorios, sino que están correlacionados con diferentes factores que ya determinan la oferta o la demanda.
 
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Reshetov:

En lo que respecta a las ondículas, esto es todo un timo. Si tomamos una función cualquiera, la descomponemos en una serie de Fourier y la restituimos, entra en la definición de wavelet relativa al nivel armónico cero, ya que la integral del histograma de la función en este mismo nivel es 0. Los operadores de wavelet sólo inventan que sus "inventos" contienen supuestamente más información que la transformada de Fourier. Los malditos grupos de presión mienten.

Al aplicar el análisis wavelet a la señal de entrada, la velocidad de aprendizaje de las redes neuronales aumentará en órdenes de magnitud.


¿Por qué demonios iba a aumentar en órdenes de magnitud? Prefiero mentir sobre el 20%. Pero por órdenes de magnitud. La entropía - una medida de la cantidad de información no puede crecer en órdenes de magnitud, sólo porque alguna función se llama una ondícula, que está de moda entre los bobos.
 
getch:
¿Tiene resultados que demuestren que el mercado no es aleatorio? He hecho un montón de análisis diferentes de las cotizaciones, luego las he sustituido al azar, y la diferencia era mínima. No conozco los métodos para demostrar la aleatoriedad de las series temporales, ni sé siquiera si existen. De hecho, nunca he encontrado pruebas de que ninguna serie temporal en la naturaleza sea aleatoria (población de hormigas, latidos del corazón, etc.), ni tampoco lo contrario.
Y quién puede culparte si coges las comillas y digamos que el azar se aleja del esquema de Bernoulli, obtenidas de una manera u otra y no puedes ver la diferencia entre ambas. Ve a ver a un oculista cuando quieras, tal vez pueda ayudarte.
 
No he utilizado el esquema de Bernoulli, sino que lo he comparado con una secuencia pseudoaleatoria obtenida con la función incorporada Random de MathCad. Puedes culpar a la función, pero estoy seguro de que no hay correlación entre ella y la serie temporal de cotizaciones. Seamos más concretos, ya que no necesitas la ayuda de un oculista, muéstrame dónde están las diferencias. Ya que está tan seguro, ¿por qué no lo respalda con pruebas explícitas?
 
getch:
No he utilizado el esquema de Bernoulli, sino que lo he comparado con una secuencia pseudoaleatoria obtenida con la función incorporada Random de MathCad. Puedes culpar a la función, pero estoy seguro de que no hay correlación entre ella y la serie temporal de cotizaciones. Seamos más concretos, ya que no necesitas la ayuda de un oculista, muéstrame dónde están las diferencias. Ya que está tan seguro, ¿por qué no lo respalda con pruebas explícitas?
Si el coeficiente de correlación entre una función temporal y cualquier otra función temporal es cercano a 0, entonces son independientes entre sí. Pero esto no quiere decir que la falta de correlación con un proceso aleatorio pueda ser una indicación de la aleatoriedad de la segunda función. Sería sorprendente que un proceso aleatorio estuviera correlacionado con algún otro proceso aleatorio o no aleatorio.

Será mejor que leas un libro de matemáticas con calma. Tal vez encuentres allí algunas letras conocidas. Te das golpes en el pecho, como si hubieras estado investigando las citas para el azar. Pensé que realmente debías haber examinado las distribuciones de probabilidad entre comillas, calculado todo tipo de dispersiones y funciones derivadas, defendido varias disertaciones y publicado varios trabajos científicos. Pero resulta que Getch es un aficionado cualquiera, que se ha apuntado a su propia incompetencia o, por decirlo de forma sencilla, a la cojera.
 
No sé qué tienes más, si complejo de inferioridad o de superioridad. Pero las frecuentes manifestaciones de eso en ti no me conmueven de todos modos. No puedo faltar al respeto a mi interlocutor, a esas nociones. Ahora sobre la casualidad. Lo primero que hace toda persona familiarizada con las matemáticas con las citas es aplicarles la teoría de la probabilidad. Lo hicieron muchas personas. Los resultados son silenciosos. Basta con decir que estos resultados prácticamente no se utilizan para escribir sistemas automatizados (la afirmación es infundada, por supuesto). Ahora imagina que las cotizaciones se vuelven aleatorias durante algún tiempo, ¿los sistemas escritos por muchas personas producirán un resultado diferente? Mi opinión no fundamentada es que producirán el mismo resultado. Para comprobarlo, tome cualquier Asesor Experto y ejecútelo a través de cualquier secuencia pseudo-aleatoria. Y luego comparar. Todo esto, por supuesto, no dice nada. ¿Te he pedido que demuestres la no aleatoriedad de la serie temporal de citas, o simplemente no quieres perder el tiempo con esas "tonterías"?
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