Obtención de una PA estacionaria a partir de una PA de precio - página 4
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Siento ser absurdo, pero me gustaría sacarle partido a los foros.
Se sabe que los PA estacionarios son predecibles si no son ruido blanco.
¿Cuál es la relación entre la previsibilidad y el tipo de densidad espectral? Entonces, con el ruido rosa, ¿todo es ya predecible?
Hmmm... ¿Qué significa la previsibilidad en este contexto, la capacidad de utilizar en un TS rentable o el deseo de predecir el movimiento de los precios?
Como sabemos, los PA estacionarios son predecibles si no son ruido blanco.
Verás, esta es la cuestión:
1). son predecibles, si son predecibles, entonces NO son predecibles en absoluto.
2). si alguna serie temporal se denomina "estacionaria", se supone que es REMARCABLE, es decir, sin espectro.
3). el error de "previsión", aceptable para la economía normal (5%...10%), es mortal para el comercio marginal (amplificado, apalancado).
Si se ignoran estas características, todos los demás razonamientos no llevarán a ninguna parte.
Piensa un poco más :) Que la MO de una variable aleatoria=0 no significa que la propia CB pueda ser sustituida por cero, como hábilmente haces :) :)
Siempre me devano los sesos, en lugar de dar por sentadas todas las tonterías de los empollones. Es mejor comprobarlo dos veces que filtrarlo.
En los modelos probabilísticos es bastante adecuado sustituir el valor desconocido por el pago esperado conocido.
Por supuesto, no será 0 y 0 es el valor esperado. Supongamos que queremos obtener un modelo más realista. En este caso tenemos ruido blanco con varianza = constante, MO = 0. De acuerdo. Un generador de pseudo ruido blanco no es un problema. Ajustamos la varianza. Obtenemos BP(x) = rnd(x).
Sustitúyelo en la fórmula. Obtenemos:
previsión(x) = precio_apr(x) + rnd(x) = ajuste + ruido = mierda, no es una previsión
El método botánico es ahine. Sugiero que ni siquiera volvamos a esta pregunta, ya que todos los caminos no conducen a ninguna parte (sólo hay que calcular el resultado final).
La pregunta es ¿por qué necesitamos tomar el ruido como modelo cuando es más adecuado tomar los residuos como PA estacionaria? Después de todo, si los residuos son estacionarios en delta(x) y no son ruido, entonces son predecibles por definición. Y en consecuencia, por extrapolación podemos obtener el modelo matemático de estos mismos residuos: delta_appr(x) ~ delta(x). Sólo en este caso el modelo matemático corregirá los errores de ajuste - price_appr(x) - en la extrapolación. Puede que no sea 100% correcto, pero será correcto.
Open[time + i + j] ~ forecast(time + i + j) = price_appr(time + i + j) + delta_appr(time + i + j)
2). si alguna serie temporal se denomina "estacionaria", se supone que es LOCAL, es decir, sin espectro.
Un espectro es un tipo de función, por lo que siempre hay un espectro.
Adjunto para H1 varios espectros para 10 días con un desplazamiento de un día, durante los cuales: hay tendencias mayores y tendencias menores;
La periodicidad de ellos y de los demás es cambiante; las tendencias aparecen y desaparecen, y esto es durante el día.
¿Cómo puede transformarse en algo fijo? Y a costa de la separación del ruido. El ruido no tiene nada que ver. No podemos ocuparnos de las tendencias durante el día.
La pregunta es, ¿por qué necesitamos tomar el ruido como modelo cuando es más adecuado tomar los residuos como BP estacionarios? Después de todo, si los residuos - delta(x) son estacionarios y no son ruido, entonces son por definición predecibles. Y en consecuencia, por extrapolación podemos obtener un modelo matemático de estos mismos residuos - delta_appr(x) ~ delta(x). Sólo en este caso el modelo matemático corregirá los errores de ajuste - price_appr(x) - en la extrapolación. Puede que no sea el 100%, pero lo será.
¿Qué estamos destacando de BP? Todo está bien para la paja: la FFT - incluso podemos predecir el objetivo, pero ¿dónde irá el mercado? No seas perezoso y abre el puesto anterior. Se puede ver claramente lo que estamos tratando.
La pregunta es por qué necesitamos tomar el ruido como modelo,
En el de apalancamiento 1:100 se trabaja exactamente con el ruido - esas fluctuaciones que los grandes participantes del mercado-bancos que trabajan con apalancamiento 1:10 consideran como SHOOT (desde su punto de vista). Y no puedes cambiar tu punto de sentado (tu punto de sentado determina tu punto de vista), no es rentable para ti.
En el de apalancamiento 1:100 se trabaja exactamente con ruido - con las fluctuaciones que los grandes participantes del mercado-bancos que trabajan con apalancamiento 1:10 consideran SHOOT (desde su punto de vista). Y no puedes cambiar tu "punto de vista" (tu punto de vista determina tu postura).
Eres un pipsqueak.
Un espectro es un tipo de función, por lo que siempre hay un espectro.
¿Qué clase de tontería es esa, de dónde ha salido? Las definiciones del tío Vasya eran lo único que faltaba aquí.
Un espectro es la interpolación de un segmento de una función por un conjunto finito (suma) de sinusoides.
¿Qué clase de tontería es esa, de dónde ha salido? Las definiciones del tío Vasya eran lo único que faltaba aquí.
Un espectro es la interpolación de un segmento de una función por un conjunto finito de sinusoides.
Eso es más o menos lo que quería decir. Las sinusoides son para Fourier, pero hay otras funciones, pero eso no es lo importante. No todo es descomponible por Fourier y ese es el problema para nosotros, ya que el BP de Forex no es representable por Fourier.