¡No es asunto de Mashka! - página 2

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Neutron:
lna01:
Yo miraría cómo se comportan los pesos en la historia. Es decir, haría un indicador con tres buffers: w1,w2 y w3.

No hay problema. ¿Sólo qué nos dará? Está claro que se comportarán de forma regular con un periodo de fluctuaciones de menor escala, porque son una solución de la ecuación cúbica.

Intentaría obtener una impresión visual de su previsibilidad y de la posibilidad de que existan algunos patrones a partir de dicho gráfico.


P.D. Si la impresión fuera negativa, probablemente me negaría a continuar.

 

Seryoga, si no entiendes esto: "Si reconstruyes la serie temporal por la media prevista, no funcionará, grandes errores", entonces es sencillo. Me refería a que si se ha predicho la curva MA para N cuenta por delante, y conociendo la PA inicial, se puede reconstruir fácilmente la PA futura.

 

5+ a Neutrón

El método para eliminar a los "dependientes de la línea" es muy bueno en sí mismo.
Si no, algunos lo toman del techo, o hacen mística 5, 8, 13.

 
Sí, tengo curiosidad por los 6, 80 y 300. Tal vez ese sea el giro en el sistema de Better- dado que, digamos, en los minutos, 80 es 5,33 en los 15 minutos (oops, aparecieron períodos no enteros) y 300 es aproximadamente 5 en las horas?
 
Por cierto, sí, también es posible invertir el problema. Para ver cómo deben cambiar los periodos del aleteo, para que los pesos se mantengan aproximadamente constantes. El umbral de correlación del 20%, a juzgar por el primer post, no está realmente justificado.
 
Ahh, ya veo quién es la mamá perfecta. Debería haber bebido menos cerveza anoche :o)
 
lna01 писал (а): El umbral de correlación del 20%, a juzgar por el primer puesto, no está especialmente justificado.

En realidad no es un mal umbral, no el desagradable 60-70% con el que no se puede hacer mucho. Una vez intenté, cuando estaba trasteando con NS, ver cómo varía el S.T.O. de la previsión en función de la correlación de varias series de previsión. La conclusión fue: si hay correlación y es positiva, hay un límite en la disminución de la OR, es decir, no disminuye en absoluto de forma inversamente proporcional a la raíz del número de series.

 
Mathemat:
lna01 escribió (a): El umbral de correlación del 20%, a juzgar por el primer post, no es especialmente razonable.

En realidad no es un mal umbral, no el desagradable 60-70% con el que no se puede hacer mucho. Una vez intenté, cuando estaba trasteando con NS, ver cómo cambia el S.O.P. de la previsión en función de la correlación de varias series de previsión. La conclusión fue que si hay una correlación y es positiva, hay un límite en la disminución de la correlación, es decir, no cae en absoluto por la inversa de la raíz del número de filas.

Esto no es tan suave. La longitud de la fila es muy importante para el cálculo de la CA, y de hecho equivale a un techo del que tomar valores :o(

 
lna01:
Neutrón:
lna01:
Yo miraría cómo se comportan los pesos en la historia. Es decir, haría un indicador con tres buffers: w1,w2 y w3.

No hay problema. ¿Sólo qué nos dará? Está claro que se comportarán de forma regular con un periodo de fluctuaciones de menor escala, porque son una solución de la ecuación cúbica.

Intentaría hacer una impresión visual sobre su previsibilidad y la posibilidad de que existan algunos patrones.


P.D. Si la impresión fuera negativa, probablemente se habría negado a continuar.

¡Ahá, lo entiendo! En efecto, si el período de parloteo característico de los coeficientes es inferior a la ventana de promediación N, puede olvidarse de la predicción. Y eso es exactamente lo que ocurrirá. Gracias, Candid, me has ahorrado mucho tiempo y esfuerzo. Veo que el problema no se puede resolver con esta formulación.


grasn 10.04.2008 14:19

Seryoga, si no entiendes esto: "Si reconstruyes la serie temporal por la media prevista, no saldrá nada, grandes errores", entonces es sencillo. Me refería a que si se ha predicho la curva MA para N cuenta por delante y se conoce la PA inicial, se puede restablecer fácilmente la PA futura.


Esa es la cuestión, no he podido encontrar la forma de "recuperar fácilmente" la PA original. Todos los métodos que conozco se desmoronan al acercarse al borde derecho de la PA. Incluso una vez publiqué una viñeta en este foro en la que se muestra el proceso de aproximación de las series de predicción al horizonte de sucesos. La cuestión es que al integrar el BP inicial (construyendo el MA) prácticamente no aportamos nada nuevo a los datos procesados y por tanto no conseguimos ningún avance en términos de previsión. Creo que necesitamos una herramienta capaz de analizar las dependencias no lineales de BP...


Korey 10.04.2008 14:26

5+ a Neutrón

Gracias.


 

a Neutrón

Seryoga, estoy un poco confundido (no prestes atención, es residual de la cerveza :) Por favor, ¿cómo has calculado la correlación mutua entre MA? ¿[ MA(n) y MA(n+1)] entonces[MA(n+1) y MA(n+2)] o de alguna otra manera?


Si es así, y observando la tendencia del propio gráfico:


No está muy claro de dónde proceden estos valores. Después de todo, partiendo de una ventana de longitud 20 y superior, la correlación entre las MAs es muy fuerte y cómo difieren en un 20% y entonces cómo se obtuvieron las ventanas 6, 80 y 300. ¡Esto no es posible! Pero si ha calculado, por ejemplo,[MA(n) y MA(n+k)], ¿en qué se ha basado para elegir esta k (condiciones de adelgazamiento)? ¿La elección de k cambia el resultado?

В том-то и дело, что я не смог найти способа "легко восстановить" исходный ВР. Все известные мне методы рассыпаются при приближении к правому краю ВР. Я даже как-то мультяшку выкладывал на этом форуме где показан процесс приближения прогнозного ряда к горизонту событий. Дело в том, что интегрируя исходный ВР (строя МА) мы по сути ничего нового не привносим в обрабатываемые данные и, как следствие, не продвигаемся в плане прогнозирования. Думаю, тут нужен инструмент способный к анализу нелинейных зависимостей ВР...

OK. Te daré mi humilde idea más tarde :o)

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