Construcción de un sistema de comercio mediante filtros digitales de paso bajo - página 8

Nuevo comentario
 
Prival:

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

Creo que no tengo ese libro de texto. Gracias.
 
Tengo trozos del libro escaneados, pero igual no caben en el foro. Si no te importa, puedo transferirlos por Sype, que sería más cómodo y rápido.
 
bstone: No entiendo cuál es el problema exactamente. Existe una noción matemática clara de proceso aleatorio estacionario: es un proceso aleatorio cuyas características de probabilidad no cambian con el tiempo.
Ok, Roman, si todo es tan obvio para ti (ok, ¿"para ti"?) dime si el proceso es estacionario [i] = Close[i]-Close[i+1] (en notación MQL4) en un sentido amplio, por ejemplo en H4 desde 1999 hasta EuR? Todavía no lo sé. Y todavía no sé qué características de esta serie necesito conocer para estar seguro.
 
Mathemat:

Ok, Roman, si todo es tan obvio para ti (¿está bien para ti?), dime si returns[i] = Close[i]-Close[i+1] (en notación MQL4) es estacionario en un sentido amplio, por ejemplo en H4 desde 1999 hasta eu? Todavía no lo sé. Y todavía no sé qué características de esta serie necesito conocer para estar seguro.

Bueno, he dado una definición de memoria. Pero mejor prestar atención a la respuesta de Prival. Existe un algoritmo para determinar la estacionariedad en el sentido amplio de la serie que te interesa: finitud de la dispersión e invariancia del m.o. y cov. fii nance con respecto al desplazamiento temporal. Dispersión del recuento, tiempo de desplazamiento, recuento r.o. y cov. fie. A continuación, saque conclusiones. Apuesto por la no estacionalidad. :)
 

Intentaré responder por Roman. Esta conversión reduce los precios de BP a fijos, a BGS

aquí está el original de BP

Aquí está el retorno

Aquí está el ACF (retorno de la función de autocorrelación), parece una función delta, es decir, similar al RGB, vamos a comprobarlo trazando el espectro

espectro

El espectro es uniforme en todo el dominio de la frecuencia, es decir, es un CMP. Así, la transformación de los rendimientos reduce la PA a un proceso estacionario.

Z.U. Esta es la base de la prueba de que no se puede obtener un beneficio (proceso de Wiener). Pero esta transformación acaba con la tendencia, que es exactamente lo que se puede ganar. IHMO.

 
bstone: Apuesto por la inestabilidad. :)
Sí, claro, estoy de acuerdo. No estoy seguro, pero estoy de acuerdo. ¿Y qué es la permanencia en sentido estricto? Privado, explica, ¿eh? No lo vi en la obra de Tikhonov. ¡Mierda, cómo puede un proceso ser estacionario o no, maldita sea!

Prival, lo has reducido a BGS. DE ACUERDO. Dígame usted: ¿es estacionario o no? A mí personalmente me da igual que se gane dinero. Me importa si es estacionario o no, y en qué sentido. Soy un científico puro, Privalych. ¿Me entiendes? ¿Cómo sabes que tienes un BSH?
 
Z.U. En esto se basan las pruebas de que no se puede ganar dinero (proceso de Wiener). Pero esta conversión acaba con la tendencia, que es precisamente con lo que se puede ganar dinero. IHMO.

¿Por qué mata la tendencia? Parece que esta cuestión ya se ha debatido en otro hilo. La tendencia sigue siendo una tendencia tras la transformación inversa de los rendimientos.
 
Mathemat:
bstone: Yo apuesto por la no estacionalidad. :)
Sí, claro, estoy de acuerdo. No estoy seguro, pero estoy de acuerdo. ¿Y qué es la coherencia en sentido estricto? Privado, explica, ¿eh? No lo vi en la obra de Tikhonov. Mierda, cómo puede ser un proceso estacionario o no, ¡maldita sea!

Prival, lo has reducido a BGS. DE ACUERDO. Dígame usted: ¿es estacionario o no?


Estacionario en sentido estricto y amplio. Can = constante, sko = constante.

Signo de GBS -> ACF = función delta

 
bstone:
Z.U. En esto se basan las pruebas de que no se puede ganar dinero (proceso de Wiener). Pero esta conversión acaba con la tendencia, que es precisamente con lo que se puede ganar dinero. IHMO.

¿Por qué mata la tendencia? Parece que esta cuestión ya se ha debatido en otro hilo. La tendencia sigue siendo una tendencia después de una conversión inversa de los rendimientos.

Sí, la inversa reconstruye con precisión a la constante inicial, pero no hay tendencia en los rendimientos, sólo hay ruido. Por eso, si lo aplicamos, es un punto muerto, no hay nada que analizar. Deberíamos reducirlo a estacionario por otra vía, como dije antes en este hilo.
 
Prival: estacionario en sentido estricto y amplio. can=constante, sko=constante.
Vaya. Privalych, me has hecho muy feliz. Ahora dormiré bien. Gracias, querida. Por supuesto que te pasaste, pero con el estrecho me basta. Dejemos que la MO, la RMS y la AF sean constantes (estadísticas), y el resto - al diablo...

P.D. ¿Y cómo ha determinado que lo que ha salido es BGS (estrictamente)?
123456789101112131415...33
Nuevo comentario