Obtención de una PA estacionaria a partir de una PA de precio - página 12
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Aquí, Sorento, según me parece, no todo es tan sencillo y no siempre se reduce al manido "factor de beneficio y expectativa matemática" que tan simplemente para decir "no se impresionó".
¿No te impresiona esto, Sorento?
Todavía no.
en 864 días.
Y aquí hay una "simple" para el análisis. Un año.
Y con 149 dólares 8.538,00%. Y Sharp es mejor.
Pero la rusticidad y el gusto son voluntarios.
La ciencia ficción es la ciencia ficción...
Incluso si es "nerd".
;)
Con la ayuda de grasn (gracias por ello) he empezado a desarrollar la siguiente idea.
1. Construye un zigzag. Seleccione los parámetros para que la distribución en zigzag sea lo más cercana a la normalidad.
2. Restamos la protección del precio y obtenemos una serie que se acerca a la estacionaria.
3. Los pronosticamos para dos etapas: el final de la ola actual y la siguiente. Quizás podamos utilizar un modelo de regresión inteligente, de momento me limito a la estadística ordinaria.
4. Predecir los residuos (aún no he decidido el método).
5. Optimizar la previsión por min. TEB entre el rayo de descanso actual + la previsión de residuos y el precio.
6. Obtenemos el resultado de la optimización: una trayectoria.
Si estáis interesados, compañeros, uníos a nosotros :-)
En el proceso...Por cierto, es una vieja idea mía (o quizá no sea sólo mía), pero aún no me he puesto a ello. Trate de hacer una fila "estacionaria" (cuán estacionaria es una cuestión diferente) de la siguiente manera. Cada segmento tiene (obviamente) un punto medio. Transformar el WP espacial en x e y de tal manera (deformarlo) que este punto se convierta en "cero" (sin romper los vértices). No olvides hacer la fase "densa en todas partes", es decir, formar no sólo los vértices, sino todos los puntos intermedios. Deberías obtener una especie de señal de diente de sierra, en realidad con una media de cero. Esta señal debe ser mucho más larga que la señal original. Si lo haces bien, puedes reconstruir la señal en la zona "normal-temporal". Y tratar de predecir esta señal en la cabeza, digamos AR, o por un método complicado descrito anteriormente :o)
Es difícil obtener una distribución lo más cercana posible a la normalidad.
Esto es exacto, pero obtenga una transformación de la serie de precios original que tenga las siguientes propiedades
Es muy posible, por supuesto, con algunos supuestos aceptables. A la pregunta "por qué es necesario", la respuesta es muy simple y la única - es una oportunidad para utilizar el parámetro mate trabajado (probado) y no más. Mi opinión.
Esto es exacto, pero obtenga una transformación de la serie de precios original que tenga las siguientes propiedades
Es muy posible, por supuesto con algunos supuestos aceptables. A la pregunta "¿por qué lo necesitamos?", la respuesta es muy sencilla y la única: es una oportunidad para utilizar las matemáticas probadas (probadas) y nada más. Mi opinión.
Sí, es cierto. Transformemos la serie de precios de la BP en algo parecido a una onda sinusoidal, hagamos un minino de dinero con ella, y volvamos a transformarla (bueno, para mantener el equilibrio natural)... el dinero, sin embargo, también tendrá que ser convertido... a cero (por así decirlo).
Es una broma.
Hola Sergey.
Me parece que una forma (quizás la única) de tratar la no estacionariedad que genera la BP es utilizar métodos adaptativos en la TS. Para ello, el sistema debe volver a entrenarse a más tardar en el momento característico de la estacionariedad (si no hay ninguno, el intento de superar el mercado no tiene sentido en principio).
El problema de los ST adaptativos es que también se reentrenan según algún algoritmo, que está incorporado en ellos, pero puede no coincidir con el algoritmo de los cambios del mercado. Es decir, el algoritmo de los cambios del mercado puede coincidir con el algoritmo de la reconversión de la ST en algún periodo de tiempo, pero luego puede "desaparecer". El mercado no cambia según un algoritmo determinado, ese es el problema.....
Una vez inventado el teorema de aproximación del instinto de manada, el problema estará resuelto.
Una vez inventado el teorema de aproximación del instinto de manada, el problema estará resuelto.
Y ya se ha "inventado" e incluso se está utilizando. Por eso, todos (el 99,9%) los asesores mecánicos "drenan" el depósito.
A juzgar por los PAMM de Internet, no es el caso. Todavía hay un porcentaje de éxito. Y todos ellos tienen prácticamente la misma mecánica. Esto nos dice algo. En mi opinión, es imposible utilizar el instinto de manada y cualquier sistema por separado. Es decir, de hecho, no se puede operar usando un Asesor Experto sólo sin su experiencia analítica. Que, por cierto, viene dada por horas de observación de gráficos y nada más.
Sí, es cierto. Convirtamos el precio de la BP en una especie de onda sinusoidal, hagamos un minino de dinero y luego volvamos a convertirlo en una onda sinusoidal (para mantener el equilibrio de la naturaleza)... el dinero, sin embargo, también tendrá que ser convertido... a cero (por así decirlo).
Es una broma.
Sí, tenemos muchos bromistas aquí.
Hola Sergey.
Hola Sergey. :о) Me alegro de verte. ¿Dónde has estado? ¿Qué cosas interesantes has estudiado?
Me parece que una forma (probablemente la única) de luchar contra la no estacionariedad de la generación de RV, es utilizar métodos adaptativos en TS. Para ello, el sistema debe volver a entrenar no más tarde del tiempo característico de existencia de estacionariedad (si no hay estacionariedad en absoluto, entonces el intento de reproducir el mercado no tiene sentido en principio).
Espera, vayamos paso a paso. Tenemos un problema de transformación de una serie, con las propiedades dadas de forma bastante concreta:
Suponga que le dan una serie de este tipo y le dicen que tiene las propiedades (1), (2), (3). Para la propiedad (3) se le da un mecanismo de transformación. ¿Qué criterios utilizaría para comprobarlos?