Volúmenes, volatilidad e índice Hearst - página 29
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En posts anteriores, en otro hilo, intenté demostrar que una cosa es citar un marco temporal por frecuencias de resonancia y otra muy distinta citar otro marco temporal.
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Es un poco confuso, pero no tengo otra definición, sino los principios a los que me adhiero. En mi opinión, las Paternas, tal como las he definido, no pueden ser investigadas por correlación y otros métodos estadísticos, y en general es imposible derivar analíticamente fórmulas de Paternas características, porque aparecen y desaparecen continuamente, confluyendo unas en otras, y, como he dicho, en cada TF una Paternidad diferente, que no dependen unas de otras. Diferentes combinaciones de PATTERNs en diferentes TFs dan PATTERNs de investigación diferentes pero específicos para cada momento. Es como un caleidoscopio o un patrón de copos de nieve, aunque los patrones son infinitamente numerosos, pero excluyen la aparición de patrones "imposibles". Es decir, hay algún conjunto distinto del conjunto de Patrones.
De todo ello se desprende que es necesario analizar simultáneamente Paterns en diferentes TFs. No es lo mismo que el método de las tres pantallas, que sólo da señales discretas. El Método de los Patrones Fluyentes (bueno, por fin hay un nombre para mi método) da señales continuas (con la menor discretización posible que sea posible en la PA que se estudia) en el tiempo.
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¿Todavía no has averiguado en qué unidades mide los periodos ese programa?
Incluso te he dado un tráiler. No necesito averiguarlo - minutos. En este programa no hay frecuencias, ya que no se utilizan en el mercado de divisas.
a HideYourRichess a faa1947
Pero si se profundiza en FA, después de hurgar en todo tipo de integrales de correlación, dimensiones de información, entropías, singularidades, etc. (ese soy yo, como has notado - "aplastando" el intelecto :o)))) + cierto optimismo, entonces se puede llegar a una conclusión muy importante. La cotización es un proceso extremadamente complejo, pero no aleatorio (!!!!). El proceso no es ruidoso, es como lo vemos - pero es muy complejo(!!!)
Si reinventas tus propias bicicletas, entonces sí.
Existe un modelo de mercado bastante aceptado: tendencia + onda (quizás) + ruido. Se llama ARPSS (1976). El modelo funciona en cocientes no estacionarios, pero no es universal. Así que hay secciones de la cotidianidad en las que no se puede identificar ningún modelo. Pero en los tramos en los que es posible identificar, se pueden hacer predicciones. En mi opinión, lo correcto es tratar de extender este modelo a los ámbitos en los que no funciona. Esto también se hizo en 1984 y se llama GARCH con muchas modificaciones posteriores.
De hecho ARPSS junto con GARCH también busca patrones, como se buscaba en el pasado ("cabeza y hombros"), ahora se busca con TC (a menudo es imposible describir con palabras lo que busca TC). Pero el objetivo es el mismo: desplazar la probabilidad a favor de la victoria, y el optimismo se convierte muy pronto en pesimismo
Es realmente sorprendente la persistencia con la que muchos tratan de interpretar la similitud únicamente como similitud geométrica. A pesar del ejemplo perfectamente específico de similitud que se ha dado, me refiero a la relación estadística de Alto-Bajo y |Cerrado-Abierto|. Esa es la verdadera similitud. Por cierto, Yuri, tu ejemplo de ZZ podría ser aún mejor, pero parece que es de una cuenta personal, así que no lo traigo aquí.
Otro maravilloso ejemplo de incomprensible terquedad es la exigencia de tener fractales ideales en filas reales.Por cierto, quizá los patrones sean sólo segmentos de desarrollo fractal "casi imperturbable". Lo cual, por supuesto, no puede durar mucho tiempo.
Tampoco creo que sea correcto comparar los minutos con los días. En euros minutos tengo casi 4 millones de barras por ejemplo. Los días que tengo 3316. Estoy seguro de que puedo encontrar bastantes puntos muy similares en el historial de minutos.
Incluso el reciente off-topic con la distribución del pullback no es en realidad un off-topic en absoluto, sino un ejemplo de una similitud real. El precio pasó de 100 pips, retrocedió un 23%, luego pasó otros 50 (150 en total) y volvió a retroceder un 23%, ¿no es esto una similitud?
Sugiero que argumentos como "aquí los árboles reales son diferentes de los árboles fractales, por lo tanto no necesitamos la ciencia de los fractales" no deberían considerarse más.
Otra cuestión es que no está muy claro cómo ganar dinero con esa similitud. Así que se sugiere pensar en ello, para buscar quizás características más adecuadas.
Incluso te he dado un tráiler. No necesito averiguarlo - minutos. En este programa no hay frecuencias, ya que no se aplican en el mercado de divisas.
Existe un modelo de mercado bastante aceptado: tendencia + onda (quizás) + ruido. Se llama ARPSS (1976). El modelo funciona en cocientes no estacionarios, pero no es universal. Así que hay secciones de la cotidianidad en las que no se puede identificar ningún modelo. Pero en los tramos en los que es posible identificar, entonces se pueden hacer predicciones. En mi opinión, lo correcto es tratar de extender este modelo a los ámbitos en los que no funciona. Esto también se hizo en 1984 y se llama GARCH con muchas modificaciones posteriores.
Pues no se puede aislar el ruido en una cita, al parecer no lo entiendes porque no lo has probado. Y ninguna ARPSS le ayudará en las cotizaciones y nunca encontrará estas parcelas. Seríamos unos millonarios muy listos paseando por aquí en tropel: la isla y los castillos no serían suficientes para todos. :о) Aislar el ruido significa encontrar un modelo adecuado.
De hecho ARPSS junto con GARCH también busca patrones, como se buscaban en el pasado ("cabeza y hombros"), ahora se busca con TC (a menudo es imposible describir con palabras lo que busca TC). Pero la cuestión es la misma: si se cambia la probabilidad a favor de la victoria, el optimismo se convierte muy pronto en pesimismo
¡Oh, no! Eso no es ningún comentario.
PD: sobre las series no estacionarias y los trabajos AR, sólo hay limitaciones significativas para AR, ARPSS, GARCH y similares. Estos modelos no funcionan y para que funcionen necesito algo de optimismo :o) Por cierto, utilizo algunos de los modelos mencionados anteriormente como modelos de estructuras aleatorias. Esa no es toda la cuestión:
En mi opinión, lo correcto es tratar de ampliar este modelo en los ámbitos en los que no funciona.
Esto es esencialmente tuyo:
Si se trata de inventar sus propias bicicletas, entonces sí.
La cuestión es encontrar un espacio de fases en el que estos modelos empiecen a funcionar. Y eso es todo. Y reinventando un poco las bicicletas, cómo se puede prescindir de ellas :o)
Por supuesto que lo siento "salvajemente", pero explíquenme los "inexpertos" las razones de la paradoja/efecto Slutsky-Yule.
De lo contrario, no puedo entender la adición de variables aleatorias.
Especialmente su razonamiento sobre el tema de las auto-similitudes.
Olvidé responder. Creo que el efecto Slutsky-Yule se explica de forma muy sencilla. Veamos secuencialmente: en el momento t1 - la ventana deslizante (w) fija una determinada longitud de la serie temporal, que limita la muestra en estudio. En el momento t2 la misma ventana se desplaza una cuenta, pero ¿cómo cambia el "relleno" de la ventana?
No mucho :o). En una nueva muestra de longitud w, sólo se desplaza una muestra en una cuenta. Es decir, cuando se desplaza un paso, se conserva toda la muestra (w-1) excepto un valor. Tome una muestra aleatoria de longitud w, desplácese y obtendrá dos muestras poco distinguibles. Todas las características estadísticas diferirán de forma insignificante. Es decir, habrá correlaciones y pseudociclos que no existen realmente. Puedes probarlo en una serie completamente aleatoria, obtendrás este efecto en todo su esplendor.
PD: En este sentido, recomiendo encarecidamente no utilizar MA. Se engaña al azar :o)))
¡Caballeros científicos!
No soy un científico.
No se puede aislar el ruido en las cotizaciones, por lo visto no lo entiendes, porque no lo has intentado. Y ninguna ARPSS te ayudará en las cotizaciones y nunca encontrarás estas parcelas. Si hubiera más listillos millonarios por ahí, no habría suficientes castillos para todos nosotros. :о) Aislar el ruido significa encontrar un modelo adecuado.
Si utiliza ARPSS, no lo entiendo. La premisa del ARPSS es: tendencia + onda + ruido.
P.D.: El AR también funciona en series no estacionarias, pero hay limitaciones importantes para el AR, ARPSS, GARCH y similares. Estos modelos no funcionan, pero para que funcionen necesito algo de optimismo
O la cualificación, la cualificación en primer lugar.
La cuestión es encontrar el espacio de fase donde estos modelos empiezan a funcionar.
He estado pensando mucho en esto, pero nada. ¿Quizás podrías compartir tus resultados?
No lo son, se miden en piezas de barra. Lo escribí en ese hilo, pero parece que no lo has visto.
Sí, es cierto.