Obtención de una PA estacionaria a partir de una PA de precio - página 8
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Las transformaciones de BP en algo más decente son abundantes: todos (o casi) los indicadores, pero no se ve ningún beneficio. Cuando se desarrolla un indicador, siempre es primero la idea y luego la aplicación. Aquí dicen que "es bueno que la RV sea estacionaria en lugar de no estacionaria". ¿Qué es bueno? El desarrollo de todos los indicadores está orientado a que reflejen alguna característica de la BP inicial. Aquí no nos planteamos tal tarea, sino que nos planteamos la tarea de la característica estadística del resultado y no sabemos qué reflejará este resultado de la PA inicial.
¿Cuál es la ventaja de los procesos estacionarios sobre los no estacionarios? Un proceso estacionario es predecible. Tiene alguna característica importante (en su forma más general no es necesariamente la media), y se sabe cómo puede cambiar esta característica (en su forma más general no es necesariamente la varianza). También se sabe que esta característica y su variabilidad son independientes de la muestra. Y en una forma particularmente estricta, también se sabe que las distribuciones de variabilidad son constantes. Todo esto, con cierto rigor, permite predecir. Este no es el caso de los procesos no estacionarios. En este caso, estrictamente hablando, es imposible de predecir (en la práctica, por supuesto, no es tan malo). Es la no estacionariedad lo que lleva a algunos tipos de caída en picado. Sin embargo, también es posible el plumaje estacionario, y hay muchos aficionados a este tipo de plumaje. Pero este es otro tema.
Por esta razón escribo: beneficio = f(precio), lo que significa - obtener un beneficio estacionario a partir de un precio no estacionario.
Esto no es una garantía de beneficio, pero es una propiedad muy deseable.
Por cierto, he visto gráficos en el foro que muestran que la longitud de las velas depende de la hora del día.
¿Cuál es la ventaja de los procesos estacionarios sobre los no estacionarios? Un proceso estacionario es predecible. Tiene alguna característica importante (en su forma más general no es necesariamente la media), y se sabe cómo puede cambiar esta característica (en su forma más general no es necesariamente la varianza). También se sabe que esta característica y su variabilidad son independientes de la muestra. Y en una forma particularmente estricta, también se sabe que las distribuciones de variabilidad son constantes. Todo esto, con cierto rigor, permite predecir. Este no es el caso de los procesos no estacionarios. En este caso, estrictamente hablando, es imposible de predecir (en la práctica, por supuesto, no es tan malo). Es la no estacionariedad lo que lleva a algunos tipos de caída en picado. Sin embargo, también es posible el plumaje estacionario, y hay muchos aficionados a este tipo de plumaje. Pero este es otro tema.
Por eso escribo: beneficio = f(precio), lo que significa - obtener un beneficio estacionario a partir de un precio no estacionario.
Esto no es una garantía de obtener beneficios, pero es una característica muy deseable.
Esta es una propiedad inherente a algunos mercados. ¿Por qué le interesa? En el contexto de este debate.La estacionariedad es deseable con mo positivo. Entonces sí, es una fuente de beneficios. ¿Existen casos de mo=0 estacionario en los que se pueda ganar sistemáticamente? Es posible predecir de forma bastante adecuada, pero ¿ganar? El mo positivo puede jugarse con mayor eficacia si se conocen las demás características/parámetros de la distribución.
La serie estacionaria está limpia de dependencias. No tiene "memoria" porque su distribución no depende del desplazamiento temporal de la clave t de referencia. Buscando dependencias en él, la construcción de TA es inútil. Sólo juega el mo positivo de forma puramente estadística si está presente.
La estacionariedad es deseable con mo positivo. Entonces sí, es una fuente de ingresos. ¿Existen casos posibles de mo=0 estacionario en los que se pueda ganar sistemáticamente? Predecir es posible y bastante adecuado, pero ¿ganar? El mo positivo puede jugarse con mayor eficacia si se conocen las demás características/parámetros de la distribución.
La serie estacionaria está limpia de dependencias. No tiene "memoria" porque su distribución no depende del desplazamiento temporal de la clave t de referencia. Buscando dependencias en él, la construcción de TA es inútil. Sólo para jugar el mo positivo de forma puramente estadística si está presente.
Espero que esto sea una aclaración y no una refutación de lo que escribí.
¿Estamos hablando de lo mismo?
Probablemente sí, sólo que aún no estaba allí cuando lo leí.
"La estacionalidad no es una garantía de rentabilidad, pero es un atributo muy deseable".
y ese es un punto que quería aclarar :)
La estacionariedad es deseable con mo positivo. Entonces sí, es una fuente de ingresos. ¿Existen casos posibles de mo=0 estacionario en los que se pueda ganar sistemáticamente? Predecir es posible y bastante adecuado, pero ¿ganar? El mo positivo puede jugarse con mayor eficacia si se conocen las demás características/parámetros de la distribución.
La serie estacionaria está limpia de dependencias. No tiene "memoria" porque su distribución no depende del desplazamiento temporal de la clave t de referencia. Buscando dependencias en él, la construcción de TA es inútil. Sólo para jugar el mo positivo de forma puramente estadística si está presente.
Unos posts antes me preguntaba por la coherencia del modelo con el original. ¿La mezcla coincide con la señal inestable original? Toda una bolsa de respuestas tanto teóricas como en forma de modificaciones de mashups. Se pueden utilizar modelos regulares, pero siempre hay que responder a la cuestión de la correspondencia del modelo (adecuación) al original. Estamos tratando de tomar una tendencia. ¿Qué tomamos por incrementos? Si suponemos que la PA es una suma de tendencias fuertes, tendencias débiles, ciclos (oscilaciones en el corredor y ruido blanco), entonces ¿qué tomamos como incrementos?
Esta es una propiedad inherente a algunos mercados. ¿Por qué le interesa? >> En el contexto de esta discusión.
La dependencia de la longitud de las velas de la hora del día se interpretó como una no estacionalidad de los incrementos.
La dependencia de la longitud de las velas de la hora del día se interpretó como una no estacionalidad de los incrementos.
¿hay algún enlace?
¿hay algún enlace?
Por desgracia, no. Estaba en la araña, luego se trasladó aquí. El signo más desagradable de la no estacionariedad de BP es la periodicidad variable de las tendencias. La duración de la vela también varía con el tiempo. Esto me parece obvio, ya que la volatilidad no es estacionaria.
Ya está, ¡mi modelo funciona! Hoy he identificado errores en el algoritmo de extrapolación de la red neuronal por coeficientes de peso.
En resumen, dividimos la historia en tres partes.
En la primera parte alimentamos las entradas de la NN con residuos de diferencia de precios y (no diré qué). La red neuronal se retrasa. Obtenemos los coeficientes de peso. Extrapolamos.
En la segunda parte comprobamos la extrapolación. Vemos que hay un ajuste. Resta la extrapolación del primer NN de los restos, es decir, obtenemos un PA más de los restos (errores del primer NN). Alimentar las entradas de la segunda NN.
En la tercera parte, la segunda NN corrige los errores de la primera NN. El avance es exitoso.
La sucursal puede considerarse cerrada. Mi hipótesis del primer post resultó ser correcta. Al menos en el probador el resultado es estable.