¿Qué hace que un gráfico no sea estable o por qué el petróleo es petróleo? - página 18
Está perdiendo oportunidades comerciales:
- Aplicaciones de trading gratuitas
- 8 000+ señales para copiar
- Noticias económicas para analizar los mercados financieros
Registro
Entrada
Usted acepta la política del sitio web y las condiciones de uso
Si no tiene cuenta de usuario, regístrese
спрогнозировать его надо прежде всего с того что привести его к стационарному.
Например взять разности, то есть: Разность(2)= Цена(2)-Цена(1).....Разность(100)=Цена(100)-Цена(99),
ну и дальше подбирать соотв. линейную модель прогнозирования
Каким образом вы сможете это потом использовать?
Si hay un punto cero, el acumulador es totalmente recuperable del retornado, así como viceversa.
Si tiene una previsión de rentabilidad fiable (precio de la primera diferencia), entonces haga una previsión de nivel
(hasta dónde llega el precio y dónde se da la vuelta) fuera de él es un par de cosas sencillas.
Если по поводу темы, то есть по поводу того что делает движения цен нестационарным случ. процессом,
то вначале необходимо определить что такое есть сама нестационарность.
Нестационарность это изменение (не постоянство) математического ожидания и дисперсии
во времени, то есть среднее-дисперсия на M5 полученные по последним, скажем 100 значениям не
равны среднему-дисперсии полученные на том же тайм-фрейме, но сутки тому назад.
При наличии нулевой точки кумулят полностью востановим из ретурна так же как и наоборот.
Те если вы получили достоверный прогноз ретурна (цен первой разности) то сделать уровневый прогноз
(докуда цена дойдёт и хде развернёться) из него пара пустяков.
Es decir, tomando como referencia algún punto actual y teniendo una predicción de dirección y magnitud. Parece sencillo.
Pero parece que la predicción debe ser suficientemente a corto plazo.
¿Y el rango de la previsión será suficiente para garantizar que el resultado sea estadísticamente válido y utilizable?
Si no es así, ¿significa esto que hay que cambiar constantemente la referencia y, como consecuencia, volver a la no estacionariedad?
А почему именно сутки? Цена вполне даже стационарна в пределах времени тренда или флета.
А вы знаете как их определить? Т.е. решить когда переходить с одной модели поведения на другую
Т.е. беря за референс некоторую текущую точку и имея прогноз направления и величины. Вроде всё просто.
Но, по-видимому, прогноз должен быть достаточно краткосрочным.
А будет ли диапазон прогноза достаточным, чтобы обеспечить стат достоверность результата и возможность его использования?
Если нет-не означает ли это необходимости постоянного изменения референса и, как следствие, возврата к нестационарности.
No tengo respuestas, pero creo que entre la entrada aleatoria y la entrada por predicción la ventaja de las estadísticas será para esta última
con cualquier fiabilidad de la previsión (por supuesto, cuanto más fiable sea la previsión, mejor).
Incluso si la entrada de la previsión será peor que la aleatoria, entonces puede ser simplemente invertida durante la depuración,
Lo único es que no dará nada si la rentabilidad de entrada aleatoria será igual a la prevista, esos perderán con la tasa de propagación.
Это другой вопрос, не имеющий отношения к обсуждаемой стационарности/нестационарности. Именно поэтому нет смысла о ней особо рассуждать так как это само по себе ничего не даёт.
Para mí, la cuestión de la estacionariedad/no estacionariedad es interesante en términos de cómo utilizarla.
Por lo tanto, si no está claro cómo definir una tendencia o un plano, entonces la afirmación "El precio es bastante estacionario dentro de una tendencia o un plano" es algo obvio.
Для меня, вопрос о стационарности/нестационарности интересен с точки зрения того, как это использовать.
Поэтому, если непонятно как определить тренд или флет, то утверждение "Цена вполне даже стационарна в пределах времени тренда или флета" - как-бы не о чём.
У Бокса "проинтегрированное" - это разности порядка выше чем один, т.е. разности разностей, пока не получим стационарный процесс. Бокс приводит к стационарному виду, но для исторических данных, а что будет для будущих данных? Будет ли там модель АРПСС иметь те же параметры, что и для исторических данных. Вот что имелось ввиду.
El orden de la autoregresión se incrementará en el orden de la diferencia, y por lo tanto se cambiarán los pesos (parámetros) previamente ajustados para el proceso estadístico dado.
Los parámetros (pesos) de la media móvil no se verán afectados. Box tiene definiciones y ejemplos inequívocos al respecto.
Y en cuanto a los datos históricos... te daré una pista:
Diferencia(t+1)=Precio(t+1)-Precio(t), donde t=1,2,......N.
Si se predice Diferencia(t+1), Precio(t) lo sabemos, porque t es la última barra cerrada, entonces...
:)