Construcción de un sistema de comercio mediante filtros digitales de paso bajo - página 7
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Consideremos todo paso a paso y comprobémoslo. Acabo de ver en esta idea un gran sentido ya que incluso el mero espectroanálisis de series no estacionarias en zonas cercanas (lejos condicionalmente) a la estacionaria da resultados.... Hago backtest y monitorizo 2 sistemas en la vida real
P.D. Para empezar, por ejemplo, con la pregunta más sencilla: ¿cómo es posible establecer la estacionariedad en sentido débil para alguna serie, que es, digamos, una constante estadística con m.o. = 0 (perdón por la mala terminología, ya que no soy experto en estadística)?
Obviamente (para mí), el m.o. por sí solo no es suficiente para establecer su estacionariedad en sentido débil. También es necesario conocer su s.r.o. Significa que si el s.r.o. de la serie real es igual a 0,5, el criterio que se basa en el s.r.o. no debe superar el 0,03, rechazará la estacionariedad de la serie estudiada con una cierta probabilidad alta, ¿verdad? mql4-codificación, ayuda, ¿eh?
La cuestión principal es el criterio de estacionariedad de la serie. La cuestión principal es el criterio de estacionariedad de una serie. Cuántas veces lo intenté en los foros, incluyendo mechmatyans, - la respuesta no se escuchó. Tengo la impresión de que ese criterio, generalmente aceptado, supuestamente no existe. Estoy dispuesto a escuchar variantes ya que no creo que no exista tal criterio. El tema es demasiado candente.
P.D. Para empezar, por ejemplo, con la pregunta más sencilla: ¿cómo es posible establecer la estacionariedad en sentido débil para alguna serie, que es, digamos, una constante estadística con m.o. = 0 (perdón por la mala terminología, ya que no soy experto en estadística)?
Obviamente (para mí), el m.o. por sí solo no es suficiente para establecer su estacionariedad en sentido débil. También es necesario conocer su s.r.o. Significa que si el s.r.o. de la serie real es igual a 0,5, el criterio que se basa en el s.r.o. no debe superar el 0,03, rechazará la estacionariedad de la serie estudiada con una cierta probabilidad alta, ¿verdad? mql4-codificación, ayuda, ¿eh?
En mi opinión, la secuencia decreciente de la media (sko) es (puede ser) una estimación de la previsibilidad de la serie. La secuencia decreciente de la varianza de la media. Es decir, el sko debe ser decreciente. Por ejemplo, si consideramos un canal de regresión lineal, el sko disminuirá en él. También puedo pensar y de alguna manera insertar el criterio de Hearst en la estimación de la serie (no estoy seguro). Honestamente no partí de la definición de estacionariedad de la serie sino que la consideré no estacionaria al principio :-) y estaba buscando formas correctas de su análisis. Pero quizás tengas razón y deba empezar
Mañana lo pensaré y formularé los criterios de estacionariedad con fórmulas.
No entiendo cuál es el problema en realidad. Existe un concepto matemático claro de proceso aleatorio estacionario: es un proceso aleatorio cuyas características probabilísticas no cambian con el tiempo.
Como en este caso estamos considerando una serie temporal, que es la realización de algún proceso aleatorio, la noción de serie temporal estacionaria es bastante obvia a partir de la definición de proceso aleatorio estacionario.
De ahí la conclusión de que estás un poco equivocado. m.o. puede no ser igual a 0, y s.k.o. puede ser lo que sea. Mientras estas cantidades sean constantes, el proceso aleatorio es estacionario.
establecer la estacionariedad en sentido débil para algunas series,
que es, digamos, una constante estadística con m.o. = 0 (perdón por la
una mala terminología, ya que no soy un estadístico)?
No entiendo cuál es el problema real. Existe un concepto matemático claro de proceso aleatorio estacionario: es un proceso aleatorio cuyas características de probabilidad no cambian con el tiempo.
Como en este caso estamos considerando una serie temporal, que es la realización de algún proceso aleatorio, la noción de serie temporal estacionaria es bastante obvia a partir de la definición de proceso aleatorio estacionario.
De ahí la conclusión de que estás un poco equivocado. m.o. puede no ser igual a 0, y s.k.o. puede ser lo que sea. Mientras estas cantidades sean constantes, el proceso aleatorio es estacionario.
sí
Un proceso aleatorio (PE) con varianza finita se denomina estacionario en sentido amplio si, su MCO (m.o.) y su función de covarianza son invariantes con respecto al desplazamiento del tiempo, es decir, el MCO es constante (no depende del tiempo) y la función de covarianza sólo depende de la diferencia de argumentos t 2- t 1.
En algunos casos (que me parece que es nuestro caso forex) un proceso no estacionario puede transformarse en estacionario.
Obviamente se reduce a estacionario. Lo más probable es que nos encontremos ante los llamados procesos periódicamente estacionarios o cicloestacionarios.
Matemáticas te di Tikhonov, parece que lo tiene todo