¿Qué hace que un gráfico no sea estable o por qué el petróleo es petróleo? - página 25
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timbo, ya se ha dicho que hay que aprender lo básico....
Yuri, si no es un secreto, ¿de qué ganas realmente, cuál es el infierno de tu mezcla de sistemas? No pido que se revelen los secretos del sistema, me interesa la "dirección del camino".
El método de reproducción científica consiste en que los que no creen, si lo desean, pueden comprobarlo por sí mismos.
En su opinión, para predecir el proceso x(i) = x(i-1) + e(i), e(i) ~N(0,1) ¿funcionarán los modelos AR? Listo para hacer un experimento de demostración, vamos a divertirnos un poco ;)
Apréndete la caja de cerillas, timbo - es manso.
Motivado por el mensaje:
Una vez más, para los que están especialmente dotados:
1. a partir de la PA inicial se obtiene la PA de las primeras diferencias
2. Extrapolar el PA de primeras diferencias
3. Reconstruir a partir de la parte extrapolada de las primeras diferencias la parte extrapolada para la PA inicial.
Experimento para el proceso x(i) = x(i-1) + e(i), e(i) ~N(0,1).
Plan:
Cómo lo predecimos:
El curso del experimento:
No es posible ganar dinero con esta predicción.
La razón de esta predicción es el ACF del proceso.
Conclusión: A pesar de la estacionalidad de las primeras diferencias, la serie resultó ser imprevisible.
No estoy confundido. Si las primeras diferencias son estacionarias, la PA inicial es predecible. Esto es bastante obvio. Si tienes una opinión diferente, intenta demostrar lo contrario. Y admiraremos sus esfuerzos.
Su suposición es errónea, que se requiere para probar.
Para los incrédulos el archivo mathcad está en el archivo adjunto.
Еще раз повторяю для особоодаренных:
1. Из исходного ВР получаем ВР первых разностей
2. Екстраполируем ВР первых разностей
3. Восстанавливаем из экстраполированного участка первых разностей экстраполированный участок для исходного ВР
No vas a llegar a ninguna parte. Estás confundiendo dos cosas:
Predecir un proceso aleatorio sólo es posible en el sentido rms, es decir, recuperar una "aleatoriedad específica" es simplemente inútil (lo tienes en el punto dos). Pero predecir la media de un proceso completamente aleatorio tampoco te hará muy romántico. Y después de encontrar el error RMS teórico/práctico, todo encajará, literal y figuradamente. La predicción media no será, por supuesto, tan "desesperada" como el montón de realizaciones posibles, que por alguna razón no se produjeron, tal y como demostró timbo. Pero no tiene valor comercial.
(Lo he tomado prestado sin permiso, pero espero que a timbo no le importe, me da pereza hacer el mío)
Resulta aún más inútil trasladar un planteamiento tan elaborado al mercado por la sencilla razón de que la distribución de los incrementos es completamente diferente y conduce a un vector de trayectoria aún mayor. Pero si realmente lo desea, existe una teoría llamada "Análisis asintótico del paseo aleatorio". Esta teoría investiga bastante a fondo las desviaciones de las condiciones iniciales del proceso (científicamente denominadas "desviación de la trayectoria"), incluidas las distribuciones de incrementos con colas pesadas (incluso "colas diferentes"). Se utiliza en la teoría del riesgo, en los seguros y en otros ámbitos.
ADDENDUM :
un poco antes, lea mostró un ejemplo, y se puede ver que extrañamente, los primeros recuentos del proceso no están tan lejos de la media,
pero aún así, necesitas algo mejor para comerciar.
timbo, ¿con qué has dibujado este gráfico, puedo conseguir un enlace a dicho programa?
timbo, чем вы этот график нарисовали, можно ссылку на такую программу?
Hace tiempo que no estoy aquí. Me encontré con este hilo. Es una discusión interesante.
Primera pregunta a los participantes: ¿por qué la primera diferencia de precios es estacionaria? ¿Ha calculado alguien los momentos de dicho proceso?
La segunda y más importante pregunta: ¿por qué algunos creen que el proceso estacionario es predecible? El ruido blanco también es estacionario, pero imprevisible. Para los que no creen, puedo demostrarlo científicamente. O también puedes hacerlo de esta manera. Imagina que el ruido blanco fuera predecible. Entonces el ruido en los receptores no sería un problema. Antes de recibir una señal, calibramos el receptor para el ruido externo e interno y luego, en el momento de recibir una señal, empezamos a restar el ruido extrapolado de la señal ruidosa y obtenemos una señal clara. ¿Escribimos juntos una solicitud de patente? :-)
...
Доказательства я уже привел. Если Ваша ишачья упертость все еще не позволяет удостовериться в том...
Давненько я тут не был. Вот наткнулся на эту ветку. Интересная дискуссия.
Saludos. Es bueno verlo.
Primera pregunta a los participantes: ¿por qué la primera diferencia de precios es estacionaria? ¿Alguien ha calculado los momentos de dicho proceso
Durante mucho tiempo, algunas pruebas de estacionariedad han sido
Segunda y más importante pregunta: ¿por qué algunos piensan aquí que un proceso estacionario es predecible? El ruido blanco también es estacionario, pero imprevisible.
No sé quién, es la primera vez que vengo aquí en mucho tiempo, pero tiene toda la razón: la estacionalidad no hace que el proceso sea predecible.
Para los que no me creen, puedo demostrarlo científicamente. También puedes hacerlo así. Imagina que el ruido blanco fuera predecible. Entonces el ruido en los receptores no sería un problema. Antes de recibir una señal, calibramos el receptor para el ruido externo e interno y luego, en el momento de recibir una señal, empezamos a restar el ruido extrapolado de la señal ruidosa para obtener una señal clara. ¿Escribimos juntos una solicitud de patente? :-)
Ya he descubierto cómo ganar dinero con un proceso aleatorio. :о) Si establezco los parámetros de la previsión para que el equilibrio se convierta en un proceso estacionario (de todas formas será aleatorio) entonces puedo ganar algo de dinero (conociendo los parámetros del proceso inicial). Si se ahorra dinero para una reducción extrema y en cuanto se obtiene el mayor beneficio posible (se puede determinar la RMS del saldo) simplemente se sale del mercado y no se vuelve a aparecer).