La estadística como forma de mirar al futuro - página 14
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No entiendo por qué estáis en contra del tiempo en el modelo. no se puede sacar el tiempo del modelo. La previsión del viernes al lunes es diferente de la del jueves al viernes, es un horizonte diferente (diferente tiempo de previsión). Y hay factores a tener en cuenta en la apertura y cierre del mercado, no es por el tiempo al que estamos acostumbrados, sino que (el tiempo) está directamente relacionado. Esta regla es incorrecta para hacer previsiones sin decir en qué intervalo de tiempo se hará.
Por ejemplo: +10 pips en un minuto, y +10 pips en un año :-)
Veamos, supongamos, en rojo, que usted ha asumido erróneamente que esta teoría es adecuada para predecir el precio. Y no creo que lo sea en absoluto. Quiero descubrir eso. Así que pregunto por qué de repente esta teoría? Si la premisa está ahí (aparte de las similitudes en el nombre y el propósito de la tarea en cuestión), entonces estaría equivocado. Así que ya estoy en la discusión.
Cierto, ¡definitivamente me solidarizo con usted! Aquí también estoy, todo el tiempo le hago esas preguntas a Prival: bueno, ¿por qué ha decidido que las leyes del mercado encajan en el sistema de ecuaciones diferenciales newtonianas? ¿Por qué, de repente, el precio debe ser como un avión en la pantalla del radar y moverse como un cuerpo masivo bajo la acción de una fuerza forzante? Que dé los fundamentos de su enfoque... Hasta ahora, no lo ha hecho. Simplemente, hace como que no se da cuenta (no entiende) y sólo cita bonitas fotos y preguntas sobre Matrix.
Por mi parte, sé que en los años 50 Kolmogorov demostró el teorema de que cualquier dependencia funcional de n variables puede ser aproximada con una precisión determinada por un conjunto de sumadores ponderados elementales. Sólo queda encontrar los pesos de las entradas de estos sumadores. ¿Lo ves? En esta formulación, no necesito saber el tipo de dependencia de la función y no necesito dibujar un hiperplano en mi mente. Basta con fundamentar el algoritmo de búsqueda de pesos de los sumadores para que lo hagan y me lo sirvan en bandeja de plata. Este es un punto fundamental, es la principal diferencia con los modelos autorregresivos y similares. No necesito un modelo, si hay uno, se encontrará, incluso si no es estacionario (sólo hay que volver a entrenar el NS).
Esto es lo que determinó mi elección a favor de la NS y la dirección de mi investigación.
No, bueno, vamos a predecir el tiempo que hace fuera. ¿Sólo que cómo va a generar entonces señales de trading basadas en estas previsiones?
+5
Yo, por ejemplo, no veo mucho sentido en entrenar mecanismos complejos, incluido el NS, en indicadores que son esencialmente transformaciones de precios. ¿Qué sentido tiene eso? Dé al NS los mismos datos que se introducirán en el indicador y el NS se adaptará a la funcionalidad del indicador. Entonces, ¿por qué molestarlo con datos adicionales?
bstone, imagina un atizador común y corriente... si lo miras desde cierto punto de vista, puedes ver un palo recto y nunca adivinar lo que realmente es. La tarea de preparación previa de los datos alimentados a las entradas de la NS, consiste en simplificar al máximo el trabajo que tendrá que realizar sobre los datos de entrada, y presentarlos de la forma más digerible para ella. Y esto es muy importante! Necesita, como el Viy de Gogol, levantar los párpados y mostrar el objeto. ¡Ja, dirás! - Todo se ha hecho por ella, así que ¿qué sentido tiene? Y te equivocas. Necesita que le den un menú de restaurante. Es un aristócrata de las matemáticas.
Oh, qué persistencia. Deduzco que tu, Vita, conocimiento de la teoría de los sistemas dinámicos es extremadamente modesto. De lo contrario, sabría que la teoría de los sistemas dinámicos permite expresar incluso sistemas tan complejos e inherentemente caóticos como la autoorganización.
Bueno, volvamos primero a lo básico. ¿Qué es un sistema tal y como lo entiende la citada teoría? Un sistema es cualquier objeto de la naturaleza cuyo estado cambia en el tiempo según una determinada ley. Si el mercado no es un sistema de este tipo, entonces, como se ha señalado con razón, no tenemos nada que hacer aquí. Pero somos buenos optimistas, ¿no?
Por sistema dinámico entendemos un sistema cuyo estado está determinado únicamente por las condiciones iniciales y el tiempo. De esta forma no tiene sentido sacarlo al mercado y nadie aquí, espero, lo hace.
Sin embargo, ciertas clases de sistemas dinámicos son perfectamente adecuadas para modelar sistemas caóticos capaces de autoorganizarse. Y si se puede resolver con habilidad el problema de la identificación de los parámetros de los sistemas dinámicos adecuados, éstos pueden desempeñar con éxito el papel de modelo del sistema caótico estudiado.
Imaginemos ahora que existen técnicas para pasar del espacio de fases del sistema original al espacio de fases de los sistemas auxiliares que pueden ser analizados por los métodos existentes.
Mis humildes conocimientos me permiten ver mi negrita sobre las propiedades mágicas de la teoría, pero no me permiten ver que el precio tenga nada que ver con esa teoría.
Las leyes de Mendel también pueden predecir, pero no se aplican al precio, según tengo entendido. ¿Cómo se aplican al precio las tonterías que has escrito? No descarto ni las leyes de Mendel ni la teoría de los sistemas dinámicos, pero ¿por qué eligió utilizar la teoría de los sistemas dinámicos en lugar de las leyes de Mendel?
Personalmente, creo que el "si hábilmente" comprensivo y abarcador comienza con la cuestión de la aplicabilidad de una teoría al precio. ¿El hechizo "hay metodologías" hace que una teoría sea automáticamente adecuada para predecir el precio?
Aparte de señalar que soy poco profesional, ¿hay algún otro argumento que diga que "ciertas clases de sistemas dinámicos son perfectamente adecuadas para modelar el precio" porque el precio tiene precisamente las propiedades (aquí enumeras las propiedades) que la teoría permite? ¿Puede especificar qué suposiciones hay que hacer en la entrada de la teoría para estas "clases separadas de sistemas dinámicos"?
No, bueno, vamos a predecir el tiempo fuera. ¿Sólo que cómo va a generar entonces señales de trading basadas en estas previsiones? - Estás tergiversando mis palabras. Ya veo lo que quieres decir. No quiero alejarme de mi interés: lo que tienen en común el precio y alguna teoría de predicción. Así que dejemos ese punto para más adelante.
Por ejemplo, no veo mucho sentido en entrenar mecanismos complejos, incluyendo el NS, en indicadores que son esencialmente transformaciones del precio. ¿Qué sentido tiene eso? Dé al NS los mismos datos que se introducirán en el indicador y el NS se adaptará a la funcionalidad del indicador. Entonces, ¿por qué molestarlo con datos innecesarios? - Exactamente, tampoco me refería a los indicadores.
Sobre todos esos rebotes con distribuciones de probabilidad no he visto todavía nada útil que pueda funcionar en el mercado, fuera de los modelos basados en la estadística pura. ¿Por qué crees que hay tantos modelos de este tipo: AR, ARM, ARMA, GARCH, EGARCH...? la lista se extiende a varias docenas. Simplemente no funcionan, aunque resuelven una tarea mucho más sencilla: la predicción de la volatilidad. - ¡Oh, sí, lo hacen! Lo hacen, pero sólo predicen la volatilidad del rendimiento de la cartera. Lo hacen porque suponen una distribución normal de los rendimientos de esa cartera, lo que es cierto sólo teóricamente, con nuevas advertencias sobre la independencia de los instrumentos. Pero para predecir el precio con estos modelos, hay que aceptar que el precio tiene algo en común con la ley de distribución normal o, más estrictamente, con la estadística paramétrica. Por eso dudo que un método adecuado para modelar la volatilidad de las carteras sea adecuado para predecir el precio, debido a la suposición inaplicable en la que hay que meter el precio.
De verdad, ¡definitivamente me gustas! Yo también sigo preguntando a Prival lo siguiente: ¿por qué cree que las leyes del mercado encajan en un sistema de ecuaciones diferenciales newtonianas? ¿Por qué, de repente, el precio debe ser como un avión en la pantalla del radar y moverse como un cuerpo masivo bajo la acción de una fuerza forzante? Que dé los fundamentos de su enfoque... Hasta ahora, no lo ha hecho. Simplemente, hace como si no se diera cuenta (no entiende) y sólo da imágenes bonitas y preguntas sobre la Matriz.- Exactamente, y aquí todo el mundo calla, como si fuera algo natural, que el precio está dispuesto a saltar a cualquier teoría, siempre que sea abrazada allí por manos hábiles.
Por mi parte, sé que en los años 50 del siglo pasado, Kolmogorov demostró el teorema de que cualquier dependencia funcional de n variables puede ser aproximada con una precisión determinada por un conjunto de sumadores ponderados elementales. - Mi intuición es que estamos hablando de cualquier dependencia funcional con ciertos parámetros, aunque no los conozcamos. El precio no tiene esa propiedad, no cabe en el lecho de la estadística paramétrica, por lo que dudo que exista una dependencia funcional. Desgraciadamente, la estadística paramétrica sólo es fuerte cuando el sistema tiene ciertos parámetros, sólo entonces nos da resultados bonitos.
bstone, imagina un atizador común y corriente... si lo miras desde cierto ángulo, puedes ver un palo recto y nunca adivinar lo que realmente es. La tarea de preparación previa de los datos alimentados a las entradas de la NS, consiste en simplificar al máximo el trabajo que tendrá que realizar sobre los datos de entrada, y presentarlos de la forma más digerible para ella. Y esto es muy importante! Necesita, como el Viy de Gogol, levantar los párpados y mostrar el objeto. ¡Ja, dirás! - Todo se ha hecho por ella, así que ¿qué sentido tiene? Y te equivocas. Necesita que le den un menú de restaurante. Es un aristócrata de las matemáticas.
Con esto no puedo estar de acuerdo. La propiedad bien estudiada de las NS que hace que su aplicación sea tan atractiva en campos muy diferentes es su capacidad para aprender y posteriormente aproximar con éxito la dependencia no lineal de cualquier complejidad.
En lo que sí puedo estar de acuerdo es en que si entrenamos una red introduciendo, digamos, la diferencia de precios de la apertura anterior y dos indicadores que utilizan el precio de las 50 barras anteriores en sus cálculos, la NS mostrará mejores resultados que los obtenidos por la NS cuya entrada es sólo la diferencia de precios de la apertura anterior. Pero, de hecho, si entrenamos dicha red introduciendo las 50 cotizaciones anteriores, entonces, en teoría, debería aprender la dependencia combinada de la salida de las entradas, que tiene lugar al aplicar los indicadores.
Sin embargo, es obvio que es técnicamente mucho más difícil entrenar una red con 50 entradas que una con 3 entradas. Pero esto no significa que los indicadores sean útiles por sí mismos. No son más que muletas que ayudan a evitar las dificultades técnicas, pero al final reducen considerablemente las capacidades de la NS. ¿No es así?
Mis humildes conocimientos me permiten ver mi atrevido bla-bla-bla sobre las propiedades mágicas de la teoría, pero no me permiten ver que el precio tenga algo que ver con esta teoría.
¡Por el amor de Dios! ¿De qué otra manera se puede pedir eso? Ya he dicho que el mercado es un sistema. Imagine que los precios de todos los instrumentos negociados en el mercado son los parámetros de este sistema. Y todos ellos evolucionan según alguna ley desconocida. ¿Ahora ves qué tiene que ver el precio con la teoría de los sistemas?
¿La teoría de los sistemas dinámicos, no las leyes de Mendel?
Aparte de señalar mi ineptitud profesional, ¿hay algún otro argumento a favor de que "ciertas clases de sistemas dinámicos son perfectamente adecuadas para modelar el precio", porque el precio tiene justo esas propiedades (aquí enumeras las propiedades), que la teoría admite? ¿Puede indicar qué suposiciones hay que hacer en la entrada de la teoría para estas "clases separadas de sistemas dinámicos"?
Bueno, lo diré de nuevo por tercera vez. La teoría de los sistemas se aplica al mercado porque éste es un sistema cuyos parámetros (los precios) evolucionan según alguna ley. Eso no significa que dé la respuesta a todas las preguntas, pero si hay una teoría coherente que se ajusta al sistema en cuestión, ¿por qué no utilizarla? ¿O es mejor reinventar las bicicletas, apuntar con el dedo al cielo y predecir el tiempo?
Vita писал(а) >>
No quiero alejarme de mi interés por lo que tienen en común el precio y algún tipo de teoría de la predicción. Así que dejemos ese punto para más adelante.
¡Eso es genial! Lo hacen, pero sólo prediciendo la volatilidad de los rendimientos de las carteras. Lo hacen, porque suponen una distribución normal de esos rendimientos de las carteras, lo que sólo es teóricamente cierto, con nuevas advertencias sobre la independencia de los instrumentos. Pero para predecir el precio con estos modelos, hay que aceptar que el precio tiene algo en común con la ley de distribución normal o, más estrictamente, con la estadística paramétrica. Por eso dudo que un método adecuado para modelar la volatilidad de las carteras sea adecuado para predecir el precio, debido al supuesto inaplicable en el que hay que meter el precio.
Ahí lo tienes. Tampoco has profundizado lo suficiente en la esencia de esta cuestión. Exactamente todos estos modelos funcionan "más o menos" porque tienen en cuenta el hecho de que la volatilidad no se ajusta a una distribución normal estándar. En cuanto a la rentabilidad de la cartera, no es relevante en absoluto. La previsión de la volatilidad no tiene nada que ver con los rendimientos de la cartera y su distribución. Otra cosa es que las previsiones de volatilidad se utilicen principalmente para evaluar el riesgo de una cartera, pero esa es otra historia.
¡No, no, estamos hablando de cualquiera!
sino sobre la dependencia funcional, es decir, una ley paramétrica. Sin embargo, ni siquiera se trata de eso. ¿Por qué debemos suponer que hay una dependencia funcional detrás del precio ? No hay ninguna suposición. Sólo una creencia en la naturaleza mecánica del mundo y la envidia de los laureles de Nostrodamus.