Principios de trabajo con un optimizador y formas básicas de evitar el encaje. - página 2
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No estoy de acuerdo. Muy en desacuerdo.
¿De qué filas está hablando?
Estamos hablando de filas financieras, concretamente de filas financieras. Las filas financieras, por sus peculiaridades, tienen regularidades en ellas.
Puede que no haya regularidades en algunas otras series no estacionarias, pero sí en las financieras.
Esto no permite la aplicación de la estadística, pero no contradice en absoluto la lógica. No es necesario buscar patrones sólo con métodos estadísticos.
Las contradicciones con la lógica sólo se producen cuando algunos botánicos intentan medir datos no estacionarios con métodos estadísticos.
Diagnosticamos: una persona está enferma, por lo que no podemos curarla con la medicina, acudimos a los chamanes, nos burlamos de ella.
Pero es posible aclarar cuál es el problema, además del diagnóstico -la no estacionariedad- y se descompone como en toda modelización en al menos dos partes: identificación de la PA e identificación del modelo. Una vez que hayamos estructurado estas dos cosas, podemos plantear la cuestión del ajuste del modelo a BP. Hasta la fecha, no podemos describir la PA en toda su diversidad, pero eso no significa que no se pueda hacer nada. Al tener en cuenta el error entre la PA y el modelo, podemos empezar a hablar de la estimación del propio modelo. De este modo, podemos plantear el problema de la evaluación de forma mucho más amplia que la evaluación a través de un probador.
Tal vez no haya un patrón en ninguna otra serie no estacionaria, pero sí en las financieras.
Esto es un equívoco verbal y nada más. Tiene que definir si sus series son no estacionarias o con regularidades. Porque de alguna manera la psique no puede comprender la frase: "Regularidades de las series no estacionarias" entiendo que ya has encontrado las regularidades de las series no estacionarias?
Bien. Entonces tenemos que definir lo que es no estacionario. ¿Tiene una definición de lo que es la no estacionariedad/estacionalidad?
Un artificio verbal y nada más. Debe definir si sus series son no estacionarias o con regularidades. Porque de alguna manera la psique no puede comprender la frase: "regularidades de series no estacionarias" entiendo que ya has encontrado regularidades de series no estacionarias?
Esta es una posición derrotista.
Por qué no asumir que una serie no estacionaria = la suma de varios componentes. Y el más interesante es el componente determinista. Si no existe o lo admitimos, entonces es un paseo aleatorio y no es posible la previsión por ningún medio y método (teoría del mercado eficiente). Si lo reconocemos, nuestra presencia en el mercado y en este foro está justificada.
Cuando se habla de no estacionariedad se suele referir a la distribución de los incrementos de precios. Que el mo (tendencia) y la dispersión (volatilidad) cambian con el tiempo. Es cierto, pero las series no estacionarias pueden tener zonas estacionarias. Si los encuentras, puedes negociar con ellos con la correspondiente MO y dispersión en los tratos. Es decir, la negociación en segmentos fijos lleva a que la renta variable aumente de forma estacionaria (o casi "cuasi estacionaria"). Es decir, el mo y la varianza del comercio cambian lentamente.
Es decir, la tarea del operador es encontrar parcelas estacionarias en una serie no estacionaria de incrementos de precios.
Cuando se habla de no estacionariedad se suele referir a la distribución de los incrementos de precios. Que el mo (tendencia) y la dispersión (volatilidad) cambian con el tiempo. Es cierto, pero las series no estacionarias pueden tener zonas estacionarias. Si los encuentras, puedes negociar con ellos con la correspondiente MO y dispersión en los tratos. Es decir, la negociación en segmentos fijos lleva a que la renta variable aumente de forma estacionaria (o casi "cuasi estacionaria"). Es decir, el mo y la varianza del comercio cambian lentamente.
Es decir, la tarea del operador es encontrar zonas estacionarias en la serie no estacionaria de incrementos de precios.
Una especie de serie estacionaria a trozos. Es una suposición muy fuerte y prácticamente imposible de identificar en el comercio - previsión del futuro, porque la identificación requiere un cierto número de observaciones y no hay garantía, que la próxima observación no dará lugar a series no estacionarias.
Es mucho más fácil y práctico considerar que la serie está formada por un residuo determinista + ruido.
Un tipo de serie estacionaria a trozos. Es una suposición muy fuerte y no es factible en la práctica para la identificación en el comercio - la previsión del futuro, porque la identificación requiere un cierto número de observaciones y no hay garantía de que la próxima observación no iniciará una serie no estacionaria.
Es mucho más fácil y práctico considerar que la serie se compone de salida determinista + ruido.
Estás confundiendo el modelo de predicción y lo que deberíamos obtener finalmente (propósito de la predicción).
Siempre hay que entrar en una operación cuando la previsión de este componente determinista da mo positivo y varianza fija. Es decir, la previsión del componente determinista asume la estacionariedad del aumento de los precios en esta zona. Pues bien, los problemas son similares: si el modelo hizo una predicción antes seleccionando dichos segmentos, puede que no lo haga a partir de la siguiente transacción. Habrá una previsión pero no un mo positivo.
Estás confundiendo el modelo de predicción y lo que deberíamos obtener al final (el objetivo de la predicción).
No creo que confunda nada, siempre digo lo mismo.
Creo que hay un componente determinista, que aíslo mediante algún método de suavización. Luego miro el residuo = cotier - componente determinista. Obviamente, el residuo es no estacionario (la no estacionariedad no tiene otro lugar donde ir) y todo el problema está ahora enterrado en él.
Al predecir, comparamos el mo incremental y contabilizamos el error de predicción por la varianza. Sólo podemos predecir si estas cantidades son casi constantes, y si no? Ese es todo el problema. Es por el residuo que no se puede confiar en las pruebas hasta que nuestro modelo no dé cuenta, al menos parcialmente, de la no estacionariedad. Deberíamos enfrentarnos a la no estacionariedad de forma decidida, no hacer la vista gorda.
No creo que confunda nada, y siempre digo lo mismo.
Creo que hay un componente determinista, que aíslo mediante algún método de suavización. Luego miro el residuo = cotier - componente determinista. Obviamente, el residuo no es estacionario y todo el problema está ahora enterrado en él.
Al predecir, comparamos el mo incremental y tenemos en cuenta el error de predicción sobre la varianza. Sólo podemos predecir si estas cantidades son casi constantes, pero si no? Ese es todo el problema. Es por el residuo que no se puede confiar en las pruebas hasta que nuestro modelo no dé cuenta, al menos parcialmente, de la no estacionariedad. Deberíamos enfrentarnos a la no estacionariedad de forma decidida, no hacer la vista gorda.