Construcción de un sistema de comercio mediante filtros digitales de paso bajo - página 14

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La distribución Hi-Lo debe ser seguramente diferente de la distribución de los rendimientos, ya que es más bien algo similar a la distribución de los rendimientos máximos. Por último, no me molestará demasiado si Prival demuestra de forma convincente que los rendimientos son altamente no estacionarios.

Qué hay de malo en esa idea de la prueba de estacionariedad, ya que las famosas pruebas parecen asumir a priori algún modelo del proceso: tomar toda la población (digamos, los mismos 14 mil puntos), calcular su PDF ("global"). A continuación, tomamos muestras aleatorias dentro del proceso de suficiente longitud (digamos, 1000 puntos cada una, y no necesariamente yendo en serie, para que nos encontremos inmediatamente con las ciclicidades, si las hay), calculamos para cada una su pdf ("muestra") y luego miramos la desviación de la f.d.p. de la muestra respecto a la global en algún sentido (digamos, la integral del cuadrado de la diferencia entre la pdf y la f.d.p.).

Después de recopilar estadísticas (digamos, 1000 muestras), construimos una distribución de errores y la utilizamos para intentar juzgar lo estacionario que es nuestro proceso. Parece que este procedimiento está diseñado para detectar la estacionariedad en sentido estricto (en todos los puntos). Parece fácil adaptarlo a la estacionalidad en sentido amplio.

2 grasn:

Digamos que has encontrado una buena manera de convertir un proceso no estacionario en uno estacionario. ¿Y ahora qué? ¿Qué te aporta? ¿La posibilidad de hacer previsiones? De nuevo qué, ¿predecir un proceso estacionario?

No, mi objetivo es diferente. Quiero crear historias sintéticas de alta calidad por mi cuenta (basadas en algo estacionario). Quiero cargarlos en un probador y probar la estrategia, variando no los parámetros del sistema, sino las historias. Al mismo tiempo, tendré tantos datos históricos, no significativamente diferentes de los datos reales por características principales, como necesite, aunque sean mil millones de muestras. Y la fiabilidad de las pruebas debería crecer en un orden de magnitud (aunque ¿qué es un orden comparado con una fiabilidad casi nula?).

P.D. Sí, metí la pata con la prueba de estacionariedad. Me olvidé por completo de ACF...

 
a las Matemáticas

No, mi objetivo es diferente. Quiero crear yo mismo historias sintéticas de alta calidad (basadas en algo estacionario). Quiero cargarlos en un tester y probar una estrategia, variando не параметры системы, а истории. Al mismo tiempo tendré tantos datos históricos, no muy diferentes de los reales por características principales, como necesite, incluso mil millones de muestras. Y la fiabilidad de la prueba debería aumentar en un orden de magnitud (aunque ¿qué es un orden de magnitud comparado con una fiabilidad casi nula?).


Genial. Pues bien, toma como base una serie, que ya es estacionaria por definición (si buscas - hay muchas), para qué necesitas estos criterios????

Aquí, se me ha ocurrido una variante más: por qué no tomar la generación en serie de zigzags, donde cada elemento y = a + b * x, los parámetros a, b, N (longitud del segmento) establecidos "al azar". Además, se impone el ruido. Las distribuciones necesarias se pueden "buscar" a partir de zigzags reales. ¿Qué hay de malo en eso?

Por cierto, hay métodos sencillos de generación de señales por distribución de un tipo determinado.

En resumen, ¿cuál es el principal problema? La verdad es que no entiendo cómo te van a servir esas series para probar el Expert Advisor, pero eso será demasiado para ti.

 
grasn писал (а): Pues bien, toma como base una serie, que ya es estacionaria por definición (si buscas - hay muchas), para qué necesitas estos criterios????
Pues bien, necesito que esta serie estacionaria se pueda obtener de alguna manera fácil a partir de la serie real del mercado. Sólo entonces, generando un estativo similar, podré reconstruir algo parecido al rynag real...
 
Mathemat:
grasn escribió (a): Bien, toma como base una serie que ya es estacionaria por definición (si buscas - hay muchas), ¿por qué necesitas estos criterios????
Lo que necesito es que esta serie estacionaria pueda obtenerse de alguna manera fácil de una real del mercado. Sólo entonces, al generar una estacionaria similar, podré reconstruir algo parecido al rynag real...

Por desgracia, no puedo evaluar la profundidad de toda la idea, ¿Y el punto? La única manera de obtener una serie estacionaria es eliminar todas las tendencias. Bien, toma la MA móvil, réstala del precio y obtienes una buena aproximación a la estacionariedad. Puede encontrar la ventana óptima de MA estimando las distribuciones resultantes. Si no se recuerda la curva MA, no hay forma de reconstruir la serie original. Puede dividir la serie inicial en segmentos y eliminar las tendencias localmente; puede hacer muchas cosas.

Me parece que es más fácil tomar una serie estacionaria ya hecha con los parámetros necesarios y restaurar "cualquier cosa" sobre su base. Aunque, como escribí arriba "no puedo estimar la profundidad de toda la idea", tal vez estoy equivocado y la serie "nativa" debe ser restaurada.

P.D.: Creo que el principal problema es cómo generar un sistema no estacionario. :о(

 

Y me gustó mi idea (no se puede alabar a uno mismo :o):

He aquí otra opción: por qué no utilizar la generación secuencial de zigzags, donde cada elemento y = a + b * x, los parámetros a, b, N (longitud del segmento) se establecen "al azar". Además, se impone el ruido. Las distribuciones necesarias se pueden "buscar" a partir de zigzags reales. ¿Qué tiene de malo?
Cuando tenga tiempo libre, lo probaré.
 

Sergey, aquí está el enlace que publiqué para Prival: https://forum.mql4.com/ru/9358/page6#51829, mi segundo post en la página. Compruébalo y tú. Las preguntas y sugerencias son bienvenidas.

La única manera de conseguir una línea fija es borrar todas las tendencias. Bien, toma la MA móvil, réstala del precio y obtienes una buena aproximación a la estacionariedad.

No estoy tan seguro de la serie estacionaria allí (¿por qué el MA y no la regresión?). Por eso necesitamos una prueba de estacionariedad adecuada.

 
Mathemat:

Bueno, tengo que ser capaz de obtener esta serie estacionaria de alguna manera fácil de la serie de mercado real. Sólo entonces, al generar una estacionaria similar, podré reconstruir algo parecido al rynag real...

¿Qué le impide generar uno similar no estacionario?
 

bstone, si es tan fácil, generalo y postea el resultado aquí. Y ya veremos...

P.D. Sólo con una justificación más o menos rigurosa, por supuesto.

 
Mathemat:

bstone, si es tan fácil, generalo y postea el resultado aquí. Y ya veremos...

P.D. Sólo con una justificación más o menos rigurosa, por supuesto.

Bueno, ahora mismo no tengo esa necesidad. Es una pérdida de tiempo. Si me dices qué es lo que te molesta, tal vez te dé una idea de cómo hacerlo funcionar. Tengo tiempo para eso.
 
Mathemat:

Sergey, aquí está el enlace que publiqué para Prival: https://forum.mql4.com/ru/9358/page6#51829, mi segundo post en la página. Compruébalo y tú. Las preguntas y sugerencias son bienvenidas.

La única manera de conseguir una línea fija es borrar todas las tendencias. Bien, toma la MA móvil, réstala del precio y obtienes una buena aproximación a la estacionariedad.

No estoy tan seguro de la serie estacionaria allí (¿por qué MA y no regresión?). Por eso necesitamos una prueba de estacionariedad adecuada.

No, "¡sólo robo y nada más!" :o). Pero también escribí sobre la regresión, aquí:
Se puede dividir la serie original en segmentos y eliminar las tendencias localmente, sepueden hacer muchas cosas.


Gracias por el enlace, lo leí hace tiempo.

Vale, no te distraeré con mis tontas ideas :o)

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