¿Qué hace que un gráfico no sea estable o por qué el petróleo es petróleo? - página 34
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использует зависимость волатильности от предыдущих значений при прогнозе.
¿Y? ¿Es como la "memoria de series temporales"? Ni siquiera existe este término en esta teoría, y la dependencia se introduce en general por la propia definición de los procesos ARCH, es decir, se supone inicialmente que existe una dependencia no trivial y un punto.
El hecho de que la volatilidad y la dispersión no sean una constante, sino que cambien con el tiempo y dependan de los valores anteriores es sencillo y obvio. Pero usted afirma que la varianza es invariable. Aunque puedes considerarlo así si puedes encontrar algo útil en él :)
No soy adivino y digo que tal o cual variable de tal o cual serie es una constante. Hay todo tipo de métodos para ello. Para una caminata de cuota la varianza es no estacionaria, no lo discuto, para las diferencias se puede admitir formalmente la estacionariedad.
Te sorprendería, pero esto no contradice en absoluto el modelo ARCH
No me gusta la palabra memoria, que sea como la "consecuencia" de Shiryaev.
sí una buena palabra, sólo aclarar lo que quieres decir, usted personalmente y no Shiryaev
¿Y qué? ¿Es como la "memoria de series temporales"? Ni siquiera existe este término en esta teoría, y la dependencia se introduce en general por la propia definición de los procesos ARCH, es decir, se supone inicialmente que existe una dependencia no trivial y punto.
No soy adivino y digo que tal o cual variable de tal o cual serie es una constante. Hay todo tipo de métodos para ello. Para una caminata de cuota la varianza es no estacionaria, no lo discuto, para las diferencias se puede admitir formalmente la estacionariedad.
Te sorprendería, pero esto no contradice en absoluto el modelo ARCH
Bueno, si se permite aceptar la estacionariedad para las diferencias, eso es generalmente su negocio. ¿Quién lo prohíbe? :)
sí una buena palabra, sólo aclarar lo que quiere decir, usted personalmente, no Shiryaev
Hay un problema con cada punto. En cuanto al punto 3, no creo que funcione en absoluto. He aquí un experimento muy sencillo:
1. Toma una parcela de qué longitud de "ahora". Y buscar análogos por cualquier cosa, por ejemplo, la correlación. Si la correlación es mayor que algún criterio, esta parte se utiliza para los cálculos.
2. a partir del "ahora analógico" encontrado miramos lo que había en ese momento "en el futuro" y construimos una "función de transferencia" muy simple (marcada con comillas) simétrica con respecto al "ahora":
Obtenemos la siguiente matriz de "funciones de transferencia" para algún criterio y sección (como ejemplo):
3. Aplicar todas nuestras funciones a la situación actual y obtener un montón de realizaciones teóricas:
Tenemos la siguiente imagen como ejemplo:
Sólo que, me parece, "vecinos más cercanos" no funcionará de ninguna manera, en tales filas.
ну если вам можно признать для разностей стационарность, то это в общем ваше дело. Кто же запретит? :)
¿Seguro que no estás confundiendo el proceso de cambiar la varianza de una cotización, como este (también se puede hacer mucho con él):
con los retornados de la serie original?
я уже пояснял и не раз. Это значит что волатильность зависит от значений в предыдущие моменты времени.
¡¡¡A-A-A-A!!! ¡Creo que lo tengo!
Piensa que si la varianza es estacionaria, entonces la ejecución del proceso no puede depender de los valores anteriores y el proceso sólo producirá constantes de tipo uno???? :о)))))))
Mira, pero no es así en absoluto, científicamente está perfectamente permitido que sea estacionario. Además, lea la definición matemática de estos procesos - tres condiciones :o)
Estacionariedad: la conservación por submuestras de la población general de las distribuciones. En el caso de la volatilidad de las series de precios no es así, hay periodos en los que la volatilidad tiene una distribución diferente en un periodo de tiempo suficientemente largo que en otros momentos. Por ejemplo, durante la última crisis la volatilidad fue significativamente mayor, tanto en sus valores medios como en los extremos. Si construimos la distribución de la volatilidad para este periodo, ¿coincidirá con las distribuciones construidas para otros periodos?
стационарность - сохранение подвыборками генеральной совокупности распределений. Для волатильности ценовых рядов это не так, бывают периоды когда волатильность достаточно продолжительное время имеет иное распределение чем в другие моменты. Например, в период последнего кризиса вола была значительно выше, как средние ее значения, так и экстремальные. Если построить распределение волы за этот период, то оно будет совпадать с распределениями, построенными за другие периоды?
No lo discuto, está todo correctamente escrito. Pero hay una diferencia entre "dispersión de precios" y "dispersión incremental de precios". Este último puede considerarse, con algunas reservas, como un proceso estacionario (me refiero a los incrementos). Pero es inútil utilizar los modelos para predecir los incrementos de precios, porque la forma de las distribuciones es muy diferente, y si las distribuciones de la serie inicial (predicha) y la serie del modelo no coinciden, es imposible en principio una previsión estable. Pero en el caso de los precios RMS la situación es ligeramente diferente
En general, sugiero un consenso :o)
No lo discuto, está todo correctamente escrito. Pero hay una diferencia entre "dispersión de precios" y "dispersión incremental de precios". Este último puede considerarse, con algunas reservas, como un proceso estacionario (me refiero a los incrementos). Pero es inútil utilizar los modelos para predecir los incrementos de precios, porque la forma de las distribuciones es muy diferente, y si las distribuciones de la serie inicial (predicha) y la serie del modelo no coinciden, es imposible en principio una previsión estable. Pero en el caso de los precios RMS la situación es ligeramente diferente
En general, propongo un consenso :o)
ok :)