1ª y 2ª derivadas del MACD - página 27
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Brevemente, en los resúmenes:
(1) esto:
котри= тренд+ шум+ периодичность+ сезонность+ выбросы.
no hay estacionalidad, ni periodicidad, ni ruido(!!!). Este modelo no funciona. Entre otras cosas, no podrá trabajar con un cociente directamente. Te recomiendo encarecidamente que busques una transformación que lleve el cociente a cierta estacionariedad
(2)
Todo el mundo se ha centrado en la regresión, con muchos post con las tonterías de siempre, la gente no conoce la terminología y no se toma las cosas como algo personal que no le corresponde.
Este soy yo tratando de concentrarte en cosas más importantes. Está claro que no todo el mundo es matemático, etc.
(3)
Hay que especificar el tubo de la estufa antes de poder evaluar nada. Y esto es el AT, comparado con el que EViews es un gran paso adelante.
Sin embargo, el AT no es una "estufa", es un auténtico disparate; los compañeros que llevan mucho tiempo aquí conocen mi aversión por el asunto.
(4)
El problema y el más importante: la previsibilidad.
Por cierto, ¿cómo se evalúa la previsibilidad?
Se trata de la cuestión de la fractalidad. Ya hace 200 años, Hegel derivó la ley (de) la transición de la cantidad a la calidad. Es cuando un sistema, habiendo acumulado cantidad, bajo una pequeña acción pasa a una nueva calidad. Esto se llama ahora un fractal.
¿Y qué tiene que ver Hegel con los fractales? Sin embargo, no importa. Que sea Hegel, pues el primer entendimiento servirá.
Si es en serio, ¿qué estamos pronosticando? ¿Saltos cualitativos? ¿Noticias que tendrán un efecto desconocido en los movimientos del mercado?
El modelo de mercado que he dado más arriba es un modelo tendencial, es decir, voy a utilizar tendencias, todo. Creo que no quiero predecir otras cosas (por ejemplo, vols) o no puedo (por ejemplo, picos).
A continuación, demuestre la existencia de una tendencia en las citas, de antemano, recordando dar una definición clara de la misma.
Sugiero que pasemos a la rama especializada.
Moví mis últimos mensajes allí
Las palabras aproximación e interpolación son apropiadas cuando hay una señal. Los especialistas en DSP siguen olvidando que no existe una señal como tal en el mercado
No puedo entender lo que significa "sin señal". ¿En qué se diferencia fundamentalmente una señal digitalizada de un array close[n]?
No puedo entender lo que significa no tener señal. ¿En qué se diferencia fundamentalmente una señal digitalizada de una matriz close[n]?
Porque una señal es una señal. Por ejemplo, un televisor con soporte y alguna otra mierda.
No tenemos esta señal y cada uno de los kotir asigna lo que quiere, quien es mashka, quien es estocástico, etc.
Lo más importante es que no tenemos el objetivo de destacar algo como en la señal DSP. Destacamos algo para la predicción futura
Así es, es una tr-regresión normal. No estoy tan seguro de que estos dos senos y cosenos vayan a revolucionar el DSP, pero intenta marcar un artículo.
No está muy claro cómo vas a identificar adecuadamente el modelo. No me refiero a "dibujar" firmemente el modelo en una serie, con MNC puedes dibujar cualquier modelo en cualquier serie (con algunos supuestos de precisión). Lo que pregunto es si se entiende que los parámetros "óptimos" encontrados se mantendrán durante mucho tiempo en el futuro, lo suficiente como para tener tiempo para trabajar. Existe una fuerte sospecha de que los parámetros se comportarán de forma aleatoria.
Entre otras cosas, el modelo tiene una clara desventaja: hay que predecir con mucha antelación para poder beneficiarse de él. No es muy preciso, es más, no describe el mercado en absoluto, se verá por el análisis de errores del modelo - los primeros rezagos estarán fuertemente correlacionados.
PS: aunque, hay un par de pensamientos sobre el desarrollo de esta cosa, si usted está interesado - puedo escribir en privado.
Describí mi antiguo modelo de onda sinusoidal porque alguien preguntó por su salida. Hace tiempo que dejé de lado la regresión y no estoy promoviendo mi modelo aquí. Para que la regresión tenga éxito debe haber una señal determinista y predecible en las cotizaciones que supere el ruido. Los fenómenos naturales son más o menos predecibles debido a la repetibilidad de sus supuestos físicos (un ejemplo famoso es la predicción del número de manchas solares). Tal señal determinista en las cotizaciones de divisas, en mi opinión, no existe. Allí la FAO mencionó la estacionalidad y los ciclos económicos. Tal vez en plazos más amplios (años) todavía se pueden ver, aunque con menos frecuencia debido a la influencia de los gobiernos en la economía en sus intentos de evitar un crecimiento muy rápido de la economía con su inflación y las recesiones que son el curso natural de las cosas. Imagínese la tarea de predecir la temperatura del aire si la gente aprendiera a regularla con cierta precisión para intentar evitar inviernos fríos y años calurosos. Si se trata de cotizaciones en marcos temporales pequeños, que interesan a los operadores (minutos, horas), entonces no hay estacionalidad ni ciclicidad. Sólo hay perturbaciones externas (noticias) y reacciones del mercado. Como la dirección de las noticias no puede predecirse, en mi opinión, no tiene sentido incluirlas en un modelo de mercado (modelo de regresión, por ejemplo). La reacción del mercado, es decir, el comportamiento del precio tras su subida o bajada inicial, todavía puede predecirse, o al menos eso espero.
En mi opinión, no existe tal señal determinista en las cotizaciones de divisas
Podemos tomar un gráfico y trazar la ZZ y podemos ver las tendencias de anteayer, ayer, hoy mañana y siempre. Al igual que los procesos físicos están detrás del clima, detrás de estas tendencias están los procesos económicos, los procesos de producción, la política, etc. Todos ellos son de naturaleza inercial y podemos esperar que sean tendencias deterministas en lugar de vagabundeos aleatorios con deriva. Las noticias no pueden predecirse, pero una noticia individual rara vez tiene un fuerte impacto en las cotizaciones, pero una noticia acumulada sí. Pero en este caso también hay algún proceso detrás, que se ha manifestado en forma de este agregado de noticias, que ha influido en las cotizaciones. Por lo tanto, la base de la tendencia es la inercia de la vida económica y política. Esta inercia se ve enturbiada por las emociones de la multitud, que podemos ver en los gráficos.
La Faa mencionó la estacionalidad y los ciclos económicos. Tal vez en plazos más amplios (años) todavía se puedan notar.
Si hablamos de su pronóstico, entonces para mí lo siguiente es de indudable interés. En el mercado de divisas no hay ningún componente estacional. Al menos nadie escribe sobre ello. Pero hay una periodicidad, es decir, una onda con un período variable. En mi hilo C_4 dio un enlace a un libro muy interesante en el que el autor demostraba que la amplitud de la onda con un periodo logarítmico crece antes de los desplomes bursátiles, y comienza a desvanecerse después del desplome bursátil. Es decir, ¡es posible predecir las caídas de la bolsa! Por ejemplo, 87 97, etc.
Para mí esto es sumamente interesante en el mercado de divisas. Nadie ha demostrado aún que no exista tal periodicidad en el mercado de divisas. No me interesan mucho los choques, pero poder identificar una onda de este tipo y aumentar la previsibilidad del modelo teniendo en cuenta dicha onda es muy interesante. La presencia de dicha onda puede verse por la distancia entre ZZ. Me parece que la presencia de dicha ola tiene un impacto significativo en el concepto de no estacionariedad del mercado. Quizá sea eso lo que vemos en la variabilidad de la dispersión.
En mi opinión, no existe tal señal determinista en las cotizaciones de divisas
Se puede tomar un gráfico y trazar la ZZ y veremos las tendencias de anteayer, ayer, hoy, mañana y siempre. Al igual que los procesos físicos están detrás del clima, detrás de estas tendencias están los procesos económicos, los procesos de producción, la política, etc. Todos son de naturaleza inercial y podemos esperar que sean tendencias deterministas en lugar de vagar al azar con la deriva...
La amplitud de una onda con un periodo logarítmico aumenta antes de los desplomes bursátiles y comienza a desvanecerse después de un desplome bursátil. Es decir, ¡se pueden predecir las caídas de la bolsa! Por ejemplo, '87, '97, etc... Es muy interesante poder identificar dicha onda y aumentar la predictibilidad del modelo teniendo en cuenta dicha onda. La presencia de dicha onda puede verse por las distancias entre las ZZ. Me parece que la presencia de dicha ola tiene un impacto significativo en el concepto de no estacionariedad del mercado. Quizá sea eso lo que vemos en la variabilidad de la dispersión.
En primer lugar, si tomamos un proceso perfectamente aleatorio con la misma función de densidad de probabilidad que el precio de la divisa y la misma respuesta de frecuencia 1/f (ruido "rosa"), obtendremos una serie temporal muy similar a una cotización. Habrá tendencias "deterministas" debido a la forma 1/f del espectro (los componentes de baja frecuencia son más fuertes que los de alta frecuencia), picos y "ruido" de alta frecuencia. Los econometristas que no sepan cómo se ha generado esta serie temporal especularán sobre la estacionalidad, la ciclicidad, las tendencias, la inercia de la producción, etc. Aplicarán filtros de paso bajo (mashups, el mismo Hodrick-Prescott) o ZigZag para aislar los componentes "deterministas". Pero el ruido filtrado seguirá siendo ruido. Por supuesto, la previsibilidad del ruido filtrado es mucho mayor, ya que sabemos de antemano que la salida del filtro no puede cambiar más rápido de lo que permite el ancho de banda de nuestro filtro. Pero la capacidad de extrapolar el ruido filtrado tiene poco que ver con la rentabilidad del comercio.
En segundo lugar, la observación de las ondas "logarítmicas" antes de dos choques da poca información sobre su capacidad para predecir choques y aún menos sobre su uso rentable. ¿Cuántas de estas olas hubo en total y cuántas de ellas provocaron colapsos? Por ejemplo, Robert Prechter, de Elliott Wave International, es famoso por sus "acertadas" predicciones de los mercados alcistas de los años 80, el crash de 1987, los mercados bajistas de 2000-2002 y 2008-2009, y el rally de marzo de 2009. Pero si se observa el historial de sus predicciones, su precisión no es tan grande. Predijo que el mercado alcista de 1982-2000 comenzaría en 1978, 4 años antes. El mercado bajista de 2000-2002 se produjo 5 años después de su predicción (1995). Y el mercado bajista de 2008-2009 debería haber llegado en 2003 según su predicción. Que el Dow pasara de 8.000 a 14.000 en el periodo 2003-2007 está "dentro del margen de error de la predicción". Según sus predicciones, tras un breve repunte en 2009, el mercado debería haber vuelto a ser bajista y el Dow debería haber caído hasta los 2000. Sabemos dónde está el Dow hoy. Prechter continúa argumentando que sus predicciones son correctas, es el comportamiento del mercado el que está equivocado. Imprimieron mucho dinero, depreciaron el dólar... Incluso ha trazado el Dow contra el oro donde se puede ver realmente que el mercado ha sido bajista desde el año 2000 hasta hoy. ¿Cómo ayudó eso a la rentabilidad de sus inversores? Desde 1980, las recomendaciones de Prechter han dado lugar a beneficios inferiores a los de una simple compra y retención de acciones del Dow. En resumen, "hasta un reloj roto da la hora dos veces al día".
En primer lugar, si tomamos un proceso perfectamente aleatorio con la misma densidad de probabilidad que el precio de la divisa y la misma respuesta de frecuencia 1/f (ruido "rosa"), obtenemos una serie temporal muy similar a una cotización. Habrá tendencias "deterministas" debido a la forma 1/f del espectro (los componentes de baja frecuencia son más fuertes que los de alta frecuencia), picos y "ruido" de alta frecuencia.
Me da pereza buscar el enlace, pero los intentos de distinguir una tendencia estocástica de una determinista son punteros y hay alguna lista de casos donde se resuelve esta cuestión, pero según esa publicación esta cuestión no se resuelve en el caso general.
La probabilidad de encontrar una tendencia estocástica frente a una determinista es mucho más importante aquí. Sabemos que hasta hace poco la teoría principal de los mercados era un mercado eficiente con un paseo aleatorio. Los Nobels están todos aquí. Pero en los últimos 20-30 años esta teoría ha sido sometida a una crítica razonada y se ha demostrado que en el mercado operan principalmente tendencias deterministas y casi no hay tendencias estocásticas.
En segundo lugar, la observación de las ondas "logarítmicas" antes de dos choques da poca información sobre su capacidad para predecir choques y aún menos sobre su uso rentable.
No me interesa predecir las caídas, pero sí me interesa mucho el modelo verbal del mercado. El éxito de la previsión depende de que se tengan en cuenta las características del cociente: tendencia, ruido, estacionalidad y, presumiblemente, periodicidad. He enumerado casi todas las propiedades de un cociente para el comercio de tendencia. El matemático afirma que ve una propiedad más. Si algo no ha sido modelado, significa que algo puede ser importante. Como en la mayoría de los indicadores, el ruido se pierde. Precisamente en este sentido me interesa la periodicidad. En los gráficos lo vemos: el precio fluctúa en torno a una línea de tendencia o lateral.
Corrección: las cotizaciones se comportan como ruido 1/f^2 (ruido rojo). Aquí está el espectro EURUSD M5, 8192 barras (código adjunto):
La línea roja es un espectro 1/f^2 perfecto. El espectro 1/f^2 es típico del movimiento browniano. Es interesante leer este enlace sobre el tema de este hilo:
https://www.mql4.com/go?http://includesoft.com/Statistics/About_the_Randomness_of_ the-_ FOREX_Rates.htm