Teoría de los flujos aleatorios y FOREX - página 23
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Anteriormente en esta rama del foro di una imagen de ACF obtenido del modelo y ACF de citas reales, mira la apariencia no difieren.
Esta imagen es una referencia a la cuestión de la estacionalidad. Estos son los gráficos de tiempo del primer cambio de signo ACF de + a - . Esta característica se elige como uno de los puntos especiales. El ACF se calcula para Y - mu, para la curva inferior la regresión lineal se calcula sobre el intervalo semanal, para la superior es aproximadamente sobre el intervalo mensual.
Por favor, muestre este punto en el gráfico ACF, parece que el primer punto de inflexión es el cambio de - a + (es decir, primero la curva va hacia abajo (-) y luego hacia arriba (+) este punto es como la frecuencia de oscilación). ¿Son los números de tiempo en horas? o el ACF fue prenormalizado a lo largo del eje X por la profundidad de muestreo. Y si no es difícil sus conclusiones. Creo que una conclusión obvia es que las oscilaciones están siempre presentes, porque hay un punto de inflexión, la frecuencia de estas oscilaciones cambian cuanto más pequeño es el tamaño de la muestra más rápido es el ritmo de cambio de la frecuencia de las oscilaciones. Sin embargo, si entiendo bien estos gráficos
Te doy una imagen:
Es decir, este es el punto singular "equivocado", pero está más cerca :), y, supuestamente, su coordenada está relacionada monotónicamente con la coordenada del "correcto". Además, se encuentra en una sección más pronunciada de la ACF, es decir, probablemente menos dependiente del ruido, es decir, más adecuada como primer criterio aproximado (es decir, rápido) de estacionariedad, en mi opinión.
Los números son el tiempo en horas. No es difícil de normalizar, pero lo interesante es saber cuánto tiempo podemos "tirar" de un modelo estacionario en el mercado.
Hasta ahora la única conclusión es que antes de codificar un filtro de Kalman deberíamos aprender a obtener datos iniciales con periodos de estacionariedad suficientemente frecuentes y largos. Y aquí hay más pensamientos. El hecho de que la situación de estacionariedad dependa de la longitud de la muestra puede significar simplemente que su elección es una cuestión de principio y el éxito depende de ella. O, en una formulación más general, en la forma de preparar los datos.
Si por certeza se elige como modelo un sistema de ecuaciones diferenciales lineales (EDL), entonces por la estructura del ACF parece que podemos juzgar sobre la cantidad de EDL necesarias para una descripción más o menos adecuada. Seleccionar los coeficientes (e intentar describir su deriva) es una cuestión de técnica. Sin embargo, después de contemplar durante un tiempo el comportamiento de ACF en el tiempo (en el visualizador), empezamos a comprender que el número de DT en el modelo debe ser variable. O, igualmente, habrá que cambiar los modelos sobre la marcha.
Por cierto, este fragmento en particular para la imagen fue elegido porque contiene tanto una trama de estacionariedad bien definida (lo cual es bastante raro) como (aparentemente) una catástrofe (columna).
P.D. Dos catástrofes es más exacto: hay dos saltos.
Gracias, he entendido todo, y todos los pensamientos (ideas) parecen converger.
Basándome en mi análisis y en su imagen de ACF, se puede aproximar mediante la siguiente expresión (p. 184-185. Archivo adjunto de Tikhonov V.I.)
He conseguido resolver un problema teniendo ACF para sacar parámetros (omega, alfa y N) de él.
Adjunto el archivo, solo en matcad, no recuerdo si lo tienes. Si no, publicaré aquí las fórmulas con las explicaciones necesarias.
Mi opinión sobre la investigación.
Parece erróneo buscar la estacionariedad en las barras horarias, porque es una transformación no lineal desde el flujo de entrada (considero el flujo de ticks como la entrada). Si tomamos barras (para reducir el volumen de información analizada), entonces el flujo de entrada debería dividirse en barras no por tiempo sino por el número de ticks en una barra (Volumen=const) IMHO. Hasta ahora me he decantado por el acta como el menor de los males. No considero los marcos temporales más altos porque cuanto más grande sea el marco temporal, mayor será la no linealidad introducida. Si necesito una semana, simplemente regulo la duración del muestreo analizado, eligiendo 7200.
Asegúrese de seguir el mismo esquema, cuando Y es (Cierre[i]-Cierre[i+1])/(tiempo[i]-tiempo[i+1]) velocidad, a los minutos puede omitir la división. Mathemat'ik lo llama, pero yo prefiero llamarlo velocidad.
Naturalmente también, pero para la aceleración (segunda derivada).
Es entonces cuando, como bien has dicho, podremos decidir la cantidad de DU. Con respecto a "los modelos tendrán que cambiar sobre la marcha", exactamente tendrán que hacerlo. Sólo que todavía estos modelos tienen también parámetros y si para permanecer dentro de la linealidad (filtrado de Kalman), entonces para cada valor del parámetro (digamos omega) se necesita un filtro diferente. He escrito antes que para resolver este problema de frente (para buscar la solución óptima "para todos los casos") necesitamos 10-20 - en el límite un número infinito de filtros. Para alejarse de eso, creo que en el futuro para llevar a los parámetros desconocidos (omega, alfa) en el sistema de control, es decir, cambiar a un filtrado no lineal (a primera vista, ver su gráfico inferior hay una zona donde estos parámetros obedecen a una ley lineal es agradable). Stratonovich recomienda hacerlo, y este método a menudo ayuda a resolver tales problemas con una precisión aceptable para la práctica.
Tal y como yo entiendo el término "precisión aceptable para la práctica", si consigo sintetizar 2-3 filtros no lineales que funcionen 2 días a la semana, para mí es suficiente. Si el modelo funciona, negocio; si no, el modelo no funciona (no puedo predecir), entonces no negocio. Luego sigo estudiándolo e introduzco un modelo más que funciona con el primero durante 2,5 días y no 2 días, etc.
Cándido, por favor, explica un poco más los puntos "catastróficos". Interesado en el tiempo, que es antes la catástrofe o el desencadenamiento del punto "equivocado" "punto de catástrofe :-)".
Pude resolver el problema de que el ACF sacara los parámetros (omega, alfa y N).
Gracias por los archivos, voy a echar un vistazo. Sin embargo, todavía no tengo matcad. ¿Y cómo se supone que se lucha con ACF más difíciles, por ejemplo, estos?
La verdad es que me da vergüenza admitirlo, pero parece que soy un filón en el foro :). Tengo mi plan de trabajo, por desgracia, desde el final del verano está prácticamente sin tocar :). Básicamente este plan tiene algo en común con una tarea de definición de la longitud óptima de muestreo, en consecuencia en caso de éxito puede ser el turno del filtro Kalman también. Eso es, por desgracia, los frutos de este tema muy interesante ir todavía en los armarios, en el almacenamiento :)
Es un error buscar la estacionalidad en las barras horarias.
Asegúrese de utilizar el mismo esquema, cuando Y es (Cierre[i]-Cierre[i+1])/(tiempo[i]-tiempo[i+1]), a los minutos se puede omitir la división. Mathemat'ik lo llama, pero yo prefiero llamarlo velocidad.
Naturalmente también, pero para la aceleración (segunda derivada).
Es entonces cuando, como bien has dicho, podremos decidir la cantidad de DU. Con respecto a "los modelos tendrán que cambiar sobre la marcha", exactamente tendrán que hacerlo. Sólo que todavía estos modelos tienen también parámetros y si para permanecer dentro de la linealidad (filtrado de Kalman), entonces para cada valor del parámetro (digamos omega) se necesita un filtro diferente. He escrito antes que para resolver este problema de frente (para buscar la solución óptima "para todos los casos") necesitamos 10-20 - en el límite un número infinito de filtros. Para alejarse de eso, creo que en el futuro para llevar a los parámetros desconocidos (omega, alfa) en el sistema de control, es decir, cambiar a un filtrado no lineal (a primera vista, ver su gráfico inferior hay una zona donde estos parámetros obedecen a una ley lineal es agradable). Stratonovich recomienda hacerlo, y este método a menudo ayuda a resolver tales problemas con una precisión aceptable para la práctica.
Tal y como yo entiendo el término "precisión aceptable para la práctica", si consigo sintetizar 2-3 filtros no lineales que funcionen 2 días a la semana, para mí es suficiente. Si el modelo funciona, negocio; si no, el modelo no funciona (no puedo predecir), entonces no negocio. Luego sigo estudiándolo e introduzco un modelo más que funciona con el primero durante 2,5 días y no 2 días, etc.
Cándido, por favor, explica un poco más los puntos "catastróficos". Interesado en el tiempo, que es antes la catástrofe o el desencadenamiento del punto "equivocado" "punto de catástrofe :-)".
Me temo que no se trata de una catástrofe del mercado, sino de una catástrofe del modelo, y directamente relacionada con la longitud de la muestra fija para la regresión. El efecto del salto de los parámetros de regresión deslizante se ha notado desde el desarrollo del Gran Foro Paralelo (GTPF) :). Aunque, por supuesto, al final está relacionado con los procesos del mercado. Pero igual doy una imagen. También puedo enviarle el indicador.
Cándido
Un poco más de detalle, con flechas donde están todas estas catástrofes. Creo que esto es muy importante, si el parámetro se activa antes es una oportunidad para predecir el inicio de una catástrofe de precios. Si lo hace antes, entonces se puede tratar la muestra larga. Es la segunda vez que te refieres a un foro paralelo, si puedes dame un enlace. (Puede que me haya perdido algo). No se puede releer todo.
Cándido
Un poco más de detalle, con flechas donde están todas estas catástrofes. Creo que esto es muy importante, si el parámetro se activa antes es posible predecir la catástrofe de los precios. Si es antes, entonces se puede tratar el muestreo largo. Es la segunda vez que te refieres a un foro paralelo, si puedes dame el enlace. (Puede que me haya perdido algo). No se puede releer todo.
Reemplazo de la imagen en un post anterior. En cuanto al hilo del WTPF (el Gran Foro Paralelo :), es bastante difícil releerlo, tanto por su longitud como por la gran cantidad de basura que contiene.
Podría añadir sobre la predicción. También he observado que una doble "catástrofe" precede a una subida de precios, y he mirado algunas más. Se trata de sucesos bastante raros y, por desgracia, no siempre se produce el repunte de los precios tras ellos.
Podría añadir sobre la predicción. También he observado que una doble "catástrofe" precede a una subida de precios, y he mirado algunas más. Se trata de sucesos bastante raros y, por desgracia, no siempre se produce el repunte de los precios tras ellos.
Habría que mirar en plazos más pequeños (en general, con más detalle), los puntos son muy interesantes. Y no necesariamente un doble salto del "punto ACF difícil". Por alguna razón creo que un único cambio (brusco) también indica un cambio en el proceso.