Uso de redes neuronales en el comercio - página 30
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Ni siquiera le ocultaré la cruda verdad y se lo diré como un artista a otro: la econometría moderna no tiene métodos para predecir series no estacionarias. Única y exclusivamente las estacionarias y las no estacionarias que pueden reducirse a una forma estacionaria
Tenemos que definir el objeto con el que estamos trabajando. ¿De dónde sacan esta definición los expertos en redes neuronales? ¿Con qué trabajan? ¿Con capas, perseptrones?
La premisa: observamos la realización de un proceso inestable, normalmente de interés para las últimas 30-50 observaciones como máximo.
Entonces decidimos qué intercambiamos. La mayoría de la gente opera con una tendencia. Observamos y vemos la tendencia y creemos que la tendencia será en el futuro y el pasado no tiene nada que ver. Sólo creemos y el pasado es sólo para la construcción de modelos.
Esta es la premisa inicial.
Y luego están los matices.
Bueno, ¡eso es fácil!
NS trabaja con los datos entrantes, los salientes y la propia red.
20-30 observaciones no son suficientes ni siquiera para una autoregresión normal, y mucho menos para una NS.
Si utiliza NS, no hay "tendencias".
Esto es todo lo que no es sobre NS
bueno, ¡eso es fácil!
NS trabaja con los datos entrantes, los salientes y la propia red.
20-30 observaciones no son suficientes ni siquiera para la autoregresión ordinaria, y mucho menos para la NS.
Si utiliza NS, no hay "tendencias".
Eso es todo lo que no estás hablando de NS
La verdad es que no. Además de ARIMA, existen los FARIMA. En los modelos de espacio de estados sin ninguna reducción. Modelos GARCH..... Muchas cosas han cambiado en los últimos 10 años. Vea la lista de paquetes de R, no sólo trabaja con la no estacionariedad, sino que también tiene código listo.
¡Me estás confundiendo de nuevo! ¡Siempre tratas de confundirme!
No recuerdo FARIMA, pero GARCH definitivamente funciona con series estacionarias - entiendo que introduce una condición de estacionariedad necesaria y la varianza incondicional del proceso es constante.
¿Quizá se refiere a IGARCH?
¡Me estás confundiendo de nuevo! ¡Siempre tratas de confundirme!
FARIMA No lo recuerdo.
FARIMA es ARIMA con integración fraccionaria. Sinónimo de Hearst, colas largas.
GARCH es un grupo de ellos. El residuo simulado tiene una varianza variable en varios sentidos. El diferencial del residuo de la simulación GARCH suele ser menor que el diferencial, es decir, insignificante.
Tal vez no entienda algo.
Clasificamos en patrones . Creemos que este patrón surgirá seguramente en el futuro y podremos utilizar este conocimiento para hacer predicciones. ¿Verdad?
¿En qué se basa? ¿Quién ha demostrado que habrá un patrón de este tipo en absoluto, o ligeramente o fuertemente cambiado?
En mi opinión, si enseñamos a la red a reconocer la letra "a" manuscrita, hay una certeza absoluta de que esta letra estará en el futuro, porque existe en el idioma y si en el futuro la mayoría de la gente empieza a escribir con los pies, seguirá habiendo una "a", sólo que la letra cambiará y quizá haya que seguir entrenando a la red. Habla de estacionalidad.
En principio, las cotizaciones son un proceso no estacionario, es decir, hay algún tipo de desviaciones todo el tiempo, diferentes en distintos momentos, que son comparables (superiores) a la parte estacionaria. Este es el problema: la no estacionalidad del original: las letras rusas hoy y las chinas mañana. Hay que buscar la realidad objetiva que reflejan las cartas. Y eso es lo que no hacen los de las redes neuronales.
Creo que NO lo entiendes. Creo que lo tienes todo mezclado. Los patrones como tales han sido, son y serán siempre. El primer libro que leí fue sobre el AT. Y fue este documento del 90 algún año. Todas las figuras descritas allí siguen presentes. Y la mayoría de las figuras del análisis técnico pueden llamarse patrones. Además la onda "primera-segunda" (el impulso del mercado) no es un patrón? Con un desarrollo en un tercero. O no un desarrollo. O, por ejemplo, "impulso-rebote-impulso-rebote": la mariposa de Gartley. Quiero decir, mira el gráfico ahora mismo, hay un montón de mariposas. Y Gartley describió este modelo en 1935. En general, la existencia de patrones no puede preocupar durante mucho tiempo.
Excepto que no estoy seguro de que los patrones necesiten ser clasificados. Hice un experimento con un perceptrón de una sola capa sobre el reconocimiento de patrones simples. El perceptrón aprende rápidamente y las reconoce todas. Y, por supuesto, el patrón flota. Al Perceptrón no le molesta. Así que resulta que clasificar los patrones no es realmente necesario. Pero quizás sea necesario clasificar el "entorno" de los patrones. Entonces podría descubrir que la clase de "vecindad" de los mismos patrones difiere en diferentes lugares y esta diferencia debería afectar a algo. Pero esto es una especulación. Deberíamos comprobar...
Tenemos que definir el objeto con el que estamos trabajando. ¿De dónde sacan esta definición los expertos en redes neuronales? ¿Con qué trabajan? ¿Con capas, perseptrones?
La premisa: observamos la realización de un proceso inestable, normalmente de interés para las últimas 30-50 observaciones como máximo.
Luego decidimos qué intercambiamos. La mayoría de la gente opera con una tendencia. Observamos y vemos la tendencia y creemos que la tendencia será en el futuro y el pasado no tiene nada que ver. Sólo creemos y el pasado es sólo para la construcción de modelos.
Esta es la premisa inicial.
Y luego están los matices.
Vi la frase. Hace mucho tiempo. Me ha gustado. No recuerdo la fuente. "En el futuro será lo mismo, sólo que diferente".
Creo que NO lo entiendes. Creo que lo tienes todo mezclado. Los patrones como tales han sido, son y serán siempre. El primer libro que leí fue sobre el AT. Y fue este documento del 90 algún año. Todas las figuras descritas allí siguen presentes. Y la mayoría de las figuras del análisis técnico pueden llamarse patrones. Además la onda "primera-segunda" (el impulso del mercado) no es un patrón? Con un desarrollo en un tercero. O no un desarrollo. O, por ejemplo, "impulso-rebote-impulso-rebote": la mariposa de Gartley. Quiero decir, mira el gráfico ahora mismo, hay un montón de mariposas. Y Gartley describió este modelo en 1935. De todos modos, no hay que preocuparse por la existencia de patrones durante mucho tiempo.
Pero no estoy seguro de que los patrones deban ser clasificados. Hice un experimento con un perceptrón de una sola capa sobre el reconocimiento de patrones simples. Pepper aprende rápidamente y luego los reconoce a todos. Y, por supuesto, el patrón flota. Al Perceptrón no le molesta. Así que resulta que clasificar los patrones no es realmente necesario. Pero quizás sea necesario clasificar el "entorno" de los patrones. Entonces podría descubrir que la clase de "vecindad" de los mismos patrones difiere en diferentes lugares y esta diferencia debería afectar a algo. Pero esto es una especulación. Tenemos que comprobar...
La "cabeza y los hombros" son y serán. Así como otros miles de patrones conocidos en AT y que aún no se han encontrado con (o sin) NS. Pero dígame, ¿cuál es la probabilidad de que si se rompe el hombro derecho "cabeza y hombros", el precio baje, y más precisamente, cuál es el intervalo de confianza de la dirección bajista?
En econometría, la cuestión básica es el intervalo de confianza de las previsiones. Y cuando se intenta responder a esa pregunta, aparece la no estacionariedad, y con ella un montón de problemas que no pueden ser resueltos por la NS, porque no tienen nada que ver con la clasificación.
Los patrones se enseñan durante 18 horas y se toman para obtener créditos, siendo la pregunta principal: ¿comprendes que los patrones no se pueden utilizar en el comercio?
Así que no tengo nada revuelto, sino tumbado, al menos en este.