Obtención de una PA estacionaria a partir de una PA de precio - página 5

 
En general, hay que distinguir entre el espectro de una señal determinista y la densidad espectral de potencia de un proceso aleatorio.
 

No está claro cómo un mercado no estacionario puede convertirse en un mercado estacionario.

 
alsu >> :
En realidad, hay que distinguir entre el espectro de una señal determinista y la densidad espectral de potencia de un proceso aleatorio.

>> así que ..... ? ¿Y qué? La densidad de potencia espectral no es útil para los operadores porque no permite predecir (sintetizar) la FORMA de una señal en el futuro. Y el 80% de los escritos están dedicados a esta misma "densidad espectral". Funciona en física, en óptica PARA EL ANÁLISIS. Pero los operadores para la extrapolación necesitan una SÍNTESIS después del ANÁLISIS, y necesita una síntesis precisa. Por lo tanto, si los operadores necesitan un "espectro", debe ser para una señal "determinista", es decir, no aleatoria.... Esto (un espectro sinusoidal) NO existe en las series temporales. Por eso el análisis de Fourier no funciona en el comercio con NINGÚN grado de precisión.

 
alsu писал(а) >>
En realidad, hay que distinguir entre el espectro de una señal determinista y la densidad espectral de potencia de un proceso aleatorio.

Recordemos el tema: no ante señales deterministas. La cuestión es sencilla: abre el archivo adjunto a mi post y trata de convertir visualmente todo este baile en un proceso estacionario. Para mí es obvio que debemos olvidarnos de esa transformación y ocuparnos del proceso no estacionario. La GDS, a diferencia de los ejercicios probabilísticos, también tiene una fase. ¿Qué ocurre con los parámetros de la señal no estacionaria (y cuáles), antes de los cambios de tendencia?

 

El tema se ha vuelto a ampliar.

 
registred писал(а) >>

No entiendo cómo un mercado no estacionario puede convertirse en un mercado estacionario.

Este foro está lleno de estos entendidos: lo quieren todo y llevan varios años masticando esta tontería.

 
AlexEro >> :

Así que ..... ? ¿Y qué? La densidad de potencia espectral no es necesaria para los operadores, porque no permite predecir (sintetizar) la forma de la señal para el futuro. Y el 80% de los escritos están dedicados a esta misma "densidad espectral". Funciona en física, en óptica PARA EL ANÁLISIS. Pero los operadores para la extrapolación necesitan una SÍNTESIS después del ANÁLISIS, y necesita una síntesis precisa. Por lo tanto, si los operadores necesitan un "espectro", debe ser para una señal "determinista", es decir, no aleatoria.... Esto (un espectro sinusoidal) NO existe en las series temporales. Por eso el análisis de Fourier no funciona en el trading con NINGÚN grado de precisión.

naturalmente. La GDS es una caracterización probabilística de un proceso.

 

Reshetov, sigues sin entender de qué estamos hablando. Nadie sugirió tomar como modelo ningún ruido. Me da pereza repetir lo mismo.

 
faa1947 >> :

Recordemos el tema: no ante señales deterministas. La cuestión es sencilla: abre el archivo adjunto a mi post y trata de convertir visualmente todo este baile en un proceso estacionario. Para mí es obvio que debemos olvidarnos de esa transformación y ocuparnos del proceso no estacionario. La GDS, a diferencia de los ejercicios probabilísticos, también tiene una fase. ¿Qué ocurre con los parámetros de la señal no estacionaria (y cuáles), antes de los cambios de tendencia?

Bien, por ejemplo, se puede notar, que la media ponderada de la señal FFT (si se habla convencionalmente de un espectro de realización concreta de SP) se desliza un poco hacia las frecuencias altas...

 
faa1947 писал(а) >>

Recordemos el tema: no ante señales deterministas. La cuestión es sencilla: abre el archivo adjunto a mi post y trata de convertir visualmente todo este baile en un proceso estacionario. Para mí es obvio que debemos olvidarnos de esa transformación y ocuparnos del proceso no estacionario. La GDS, a diferencia de los ejercicios probabilísticos, también tiene una fase. ¿Qué ocurre con los parámetros de la señal no estacionaria (y cuáles) ante los cambios de tendencia?

¿Y su modelo no implica reducir a la estacionariedad en una ventana de tiempo variable y encontrar los parámetros de esas distribuciones estacionarias? Si tienes algo que decir y debatir sobre el tema, ¿por qué no inicias una rama?