Teoría de los flujos aleatorios y FOREX - página 54
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Y para ser completamente coherente, olvídese de la estacionariedad y aborde los mercados de capitales en general y el Forex en particular como sistemas dinámicos no lineales y no pierda el tiempo con la estacionariedad .
En términos prácticos, ¿cómo? ¿Tiene alguna idea?
Por ejemplo, he calculado un patrón asumiendo un proceso estacionario. Ahora, ¿cómo explotar este patrón asumiendo la no estacionariedad?
¿Es necesario investigar esta regularidad en un proceso no estacionario? ¿Y cómo puedo hacerlo sin conocer las propiedades y la naturaleza de esta no estacionariedad?
¿Estudiar la no estacionariedad con el ejemplo de este patrón?
Como nerd a un estudiante de PTU: no creo en el análisis de Fourier para los flujos de cotización por ciertas razones. No creo que las cotizaciones sean ruido blanco. Si no me he explicado bien, acepta mil disculpas.
P.S.Si se arma un negro a partir de sinusoides, es una tontería afirmar que no está hecho de ellos :) Pero en realidad, no estamos interpolando aquí, estamos extrapolando.
Voy a tergiversar lo que acaba de decir Avals: el verdadero negro vivo no está formado por sinusoides. Está hecho de agua, de células, de sangre y de carne, tiene un libre albedrío que le guía en todos sus movimientos corporales. Su imagen de un negro puede, en ciertos casos, ser "descompuesta en sinusoides", e incluso obtener algún beneficio de ello. Por ejemplo, puedes utilizar una imagen de un negro corriendo para continuar el ciclo de movimiento de sus piernas y hacer una película sobre la carrera del negro. Sólo el negro real se detendrá después de 30 segundos, y su extrapolación de su imagen mostrará que está corriendo por todas partes. ¡Y su humor ha cambiado! ¡Y ya no quiere correr! Por lo tanto, la extrapolación mecánica de su carrera en la imagen del vídeo no hará nada.
No tienes un negro. Sólo tienes una imagen de él. Por eso no podrá hacer predicciones a largo plazo por su imagen (mediante la descomposición en ondas sinusoidales). Hay que saber dónde corre, por qué corre y de cuántos recursos dispone para correr, cuándo se cansará y cómo determinar, a partir de imágenes individuales, que ha empezado a cansarse.
¿Fierstein?
Recepción.
En términos prácticos, ¿cómo es eso? ¿Hay alguna consideración?
Por ejemplo, he calculado un patrón asumiendo un proceso estacionario. Ahora, ¿cómo explotar este patrón suponiendo un proceso no estacionario?
¿Es necesario investigar esta regularidad en un proceso no estacionario? ¿Y cómo puedo hacerlo sin conocer las propiedades y la naturaleza de esta no estacionariedad?
¿Estudiar la no estacionariedad con el ejemplo de esta regularidad?
Sí, ¿cómo? Cualquier tonto puede lanzar "definiciones" abstrusas en un foro anónimo sin ninguna responsabilidad por la "definición". Intenta demostrar en la práctica que la definición del modelo funciona.
La tesis de la RGE de que toda la información está en el precio parece ser utilizada por todos los que hacen previsiones de series de cotizaciones. ¿O estás haciendo algo diferente?
La tesis es ligeramente diferente, pero eso no es lo importante. Se trata de los supuestos subyacentes, de los axiomas no negociables: el precio es un paseo aleatorio y luego gaussiano, ley normal y ya está. No hay nada de eso.
Puedo predecir que el negro que vi en la foto seguirá siendo un negro en la vida :)
¿Qué te aporta a ti? Tienes que saber a dónde va. La compañía de seguros quiere saber cuánto tiempo va a vivir y cuánto va a enfermar en su vida, así que le preguntan dónde nació, cuál es su estilo de vida, a qué se dedica, qué hace como trabajo y de qué enfermó en su infancia.
Y sólo tiene un rango de precios, y en el mejor de los casos ni siquiera es el volumen de compras de divisas, sino la CANTIDAD TICA. Y nos dicen que descomponiendo la imagen de un negro en un cuadro en sinusoides, podemos saber hacia dónde y a qué velocidad correrá.
Voy a tergiversar lo que acaba de decir Avals: el verdadero negro vivo no está formado por sinusoides. Está compuesto de agua, de células, de sangre y de carne, tiene libre albedrío, que se guía en todos sus movimientos. Su imagen de un negro puede, en ciertos casos, ser "descompuesta en sinusoides", e incluso obtener algún beneficio de ello. Por ejemplo, puedes utilizar una imagen de un negro corriendo para continuar el ciclo de movimiento de sus piernas y hacer una película sobre la carrera del negro. Sólo el negro real se detendrá después de 30 segundos, y su extrapolación de su imagen mostrará que está corriendo por todas partes. ¡Y su humor ha cambiado! ¡Y ya no quiere correr! Por lo tanto, la extrapolación mecánica de su carrera en la imagen del vídeo no hará nada.
No tienes un negro. Sólo tienes una imagen de él. Por eso no podrá hacer predicciones a largo plazo por su imagen (mediante la descomposición en ondas sinusoidales). Hay que saber dónde corre, por qué corre y cuántos recursos tiene para correr, cuándo se cansará y cómo determinar, a partir de imágenes individuales, que ha empezado a cansarse.
¿Fierstein?
Recepción.
Wow, eso es realmente algo. Intentaré explicarlo sin alegorías: con la DFT se obtiene una descomposición de la señal en sus componentes, tras la cual NO se podrá decir que NO está compuesta por ellas, porque en suma las componentes darán la señal original. Y no se hable de causa y efecto aquí, es aritmética. La pega es que será una interpolación, y fuera de la sección de descomposición casi siempre no tendrá sentido.
P.D. A diferencia del negro, si lo desmontas, entonces... No, es cruel, inhumano y poco apetecible.
En términos prácticos, ¿cómo es eso? ¿Hay alguna consideración?
Por ejemplo, he calculado un patrón asumiendo un proceso estacionario. Ahora, ¿cómo explotar este patrón suponiendo un proceso no estacionario?
¿Es necesario investigar esta regularidad en un proceso no estacionario? ¿Y cómo puedo hacerlo sin conocer las propiedades y la naturaleza de esta no estacionariedad?
¿Estudiar la no estacionariedad con el ejemplo de esta regularidad?
La estacionariedad es un caso especial de no estacionariedad. Los mercados son estacionarios en algunos intervalos, pero no se pueden obtener retrocesos del mercado en esos intervalos, es decir, lo que se puede obtener de la no estacionariedad. En este post he dado un enlace a Peters. Estoy a favor del enfoque metodológico correcto. Los mercados eficientes son un callejón sin salida, es decir, se puede moler durante siglos con el vaciado de los depósitos. Si inicialmente los mercados son considerados como sistemas dinámicos no lineales y la teoría disponible en este campo se dirige al reconocimiento de algunos patrones que tienen capacidad de predicción - es perspectiva en su base, tal vez usted o yo fallaremos, pero no un punto muerto, es decir, algún día, alguien lo conseguirá, pero en GER nunca y nadie.
Зная, что негр останется негром, страховая компания может прикинуть по статистике заболеваний негров, по статистике продолжительности жизни негров на этом континенте. И это зная зная только что он негр. И среднестатистически будет права
Me pregunto cómo se puede saber a partir de una foto, y descompuesto en sinusoides, de qué continente es y en qué fase de la enfermedad se encuentra ;)... Psíquicos en sutdia ;) ? Sólo lo digo.
Buena suerte.