De la teoría a la práctica - página 709
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Genialidad.
Es demasiado pronto para iniciar el seguimiento: hasta ahora los resultados del proceso de Gamma Variable son pobres. En algún lugar tengo un error debido a un malentendido en el cálculo de las expectativas. Ahora estoy probando con WMA, pero me temo que no es lo mismo...
Ahora mira, Dimitri.
De todos los modelos de procesos estocásticos, sólo dos tienden a "volver a la media": el proceso Ornstein-Uhlenbeck y el proceso gamma de varianza. Ambos procesos se describen en este libro... ¡Así que resulta - TODOS los modelos de procesos estocásticos en el mercado - al infierno! ¿Verdad?
Si es así, habría que desechar este tema y abrir uno nuevo, para procesos no aleatorios en el mercado, procesos con "memoria".
Sí, el tema, en mi opinión, no molesta a nadie. Incluso ayuda.
Y en cuanto a la "genialidad", piénsalo: un montón de institutos de subvención que se dedican a predecir semanalmente diversos indicadores económicos en el extranjero. Los resultados son un dedo en el cielo. O más bien, el mejor modelo para sus predicciones (la mejor aproximación para sus diversas basuras y otras tonterías econométricas): mañana será aproximadamente igual que ayer. Esto es así a pesar de que suelen tener los máximos datos de entrada.
¿Ya hemos enviado a Gunn "al horno" también?
¿Ya hemos enviado a Gunn al horno también?
Simplemente no hay tiempo para ello. Aunque, hay muchas cosas interesantes allí - pero es complicado.
Si el proceso de gamma de la varianza no funciona (y cuento con ello, a pesar de todo - ¡realmente construye el canal de la varianza sin cuantiles!
Es un poco difícil hacerlo solo... Pienso con horror: ¿tengo que dedicarme al Forex durante 50 años para empezar a ganar kopecks? ¡Dios no lo quiera!
Por favor, publique aquí la literatura sobre los procesos de no-markov hasta que se inicie un nuevo hilo. No importa el idioma, incluso el antiguo papú.
Espero que esta literatura ayude a encontrar la clave de la "memoria" del mercado.
Empecemos con Shelepin (ver archivo adjunto). + un libro de un tipo extraño (pero es interesante de leer).
Por favor, publique aquí la literatura sobre los procesos de no-markov hasta que se inicie un nuevo hilo. No importa el idioma, incluso el antiguo papú.
Espero que esta literatura ayude a encontrar la clave de la "memoria" del mercado.
Empecemos con Shelepin (ver archivo adjunto). + un libro de algún tío bizarro (pero, leído con interés).
¿Por qué necesita la literatura? Es mejor pensar con la cabeza.
La memoria del mercado es estable, el precio recuerda su condición media en cualquier parte del gráfico. ¡Absolutamente en cualquier parte de la carta! ¿Qué otro recuerdo puede ser mejor que éste?
¿Qué tipo de memoria buscas? Explícamelo con los dedos como un físico a un empollón.
¿Por qué necesita la literatura? Es mejor pensar con la cabeza.
La memoria del mercado es estable, en cualquier parte del gráfico el precio recuerda su estado medio. ¡¡Absolutamente en cualquier parte de la carta!! ¿Qué otro recuerdo puede ser mejor que éste?
¿Qué tipo de memoria buscas? Explícamelo con los dedos como un físico a un empollón.
Déjeme explicarle.
Ya está claro para todo el mundo que una estrategia de canalización en torno a una expectativa deslizante es lo mejor que se puede plantear.
Se omiten los problemas técnicos (cálculo de expectativas, límites del intervalo de confianza): cada modelo de proceso aleatorio tiene sus propios requisitos.
Pero TODOS los modelos tienen un inconveniente crucial: cuando el precio sale de las fronteras del canal, no está claro a dónde irá después. El modelo Ornstein-Uhlenbeck dice: volver a la media. Pero no es el caso del mercado, aunque el coeficiente de correlación, en promedio, es negativo.
Así que, a mi entender, la memoria es una medida de la estructura de datos. La diferencia entre el estado actual del sistema y el estado caótico. Es decir, cuando, por ejemplo, una persona recuerda dónde tiene que ir y se dirige hacia allí formando una tendencia - estructura de movimiento dirigido.
La cuestión es si el precio ha salido del intervalo: ¿se ha formado finalmente la estructura o no? ¿Ha terminado la tendencia o acaba de empezar?
Es decir, todas las estrategias de negociación en el canal deben tener un parámetro adicional responsable de la estructura de los datos.
¿Qué es ese parámetro?
¡No lo sé!
Tal vez sea la no-entropía... Tal vez algo más... No tengo ni idea. No lo he encontrado - y este hilo ha perdido su sentido desenfrenado... No hay manera sin este parámetro. Bueno, no hay manera. Vuelvo a llorar en el hombro del gato de Schrodinger.
Entonces, cómo calcular directamente la no entropía - no lo sé.
Pero, algún tipo sospechoso en su artículo afirma que el análogo de la no entropía es la disimetría, es decir, la diferencia entre la distribución actual y la simétrica. De ello se deduce que el signo del final de la tendencia es una fuerte asimetría de la distribución de probabilidad.
Aquí, volví a incluir el coeficiente de asimetría de Pearson en mi TS. Una vez más quiero ver cómo funciona.
Explicación.
Todo el mundo tiene ya claro que una estrategia de canalización en torno a una expectativa móvil es lo mejor que se puede concebir.
Se omiten los problemas técnicos (cálculo de expectativas, límites del intervalo de confianza): cada modelo de proceso aleatorio tiene sus propios requisitos.
Pero TODOS los modelos tienen un inconveniente crucial: cuando el precio sale de las fronteras del canal, no está claro a dónde irá después. El modelo Ornstein-Uhlenbeck dice: volver a la media. Pero no es el caso del mercado, aunque el coeficiente de correlación, en promedio, es negativo.
Así que, a mi entender, la memoria es una medida de la estructura de datos. La diferencia entre el estado actual del sistema y el estado caótico. Es decir, cuando, por ejemplo, una persona recuerda a dónde tiene que ir y se dirige hacia allí formando una tendencia - estructura de movimiento dirigido.
La cuestión es si el precio ha salido del intervalo: ¿se ha formado finalmente la estructura o no? ¿Ha terminado la tendencia o acaba de empezar?
Es decir, todas las estrategias de negociación en el canal deben tener un parámetro adicional responsable de la estructura de los datos.
¿Qué es ese parámetro?
¡No lo sé!
Tal vez sea la no-entropía... Tal vez algo más... No tengo ni idea. No lo he encontrado - y este hilo ha perdido su sentido desenfrenado... No hay manera sin este parámetro. Bueno, no hay manera. Vuelvo a llorar en el hombro del gato de Schrodinger...
Ya veo. Sólo tiene una vaga idea de la memoria del mercado.
Y el precio sabe a dónde va, pero eso no es memoria. Más concretamente, son los bancos los que conocen de antemano (dónde ir :)) la demanda de divisas, y como los flujos financieros están, al fin y al cabo, todos interconectados, el precio descansa en la frontera de la demanda o del exceso de oferta. Estos límites son bastante claros si se observan multilateralmente.
Muchas leyes físicas no se aplican a los mercados y llevan a muchas personas a un bosque de ilusiones.
Ya veo. Sólo tiene una vaga idea de la memoria del mercado.
Y el precio sabe a dónde va, pero eso no es la memoria. Más concretamente, son los bancos los que conocen de antemano (a dónde ir :)) la demanda de moneda, y como los flujos financieros están, al final, todos interconectados, el precio descansa en la frontera de la demanda o del exceso de oferta. Estos límites son bastante claros si se observan multilateralmente.
Muchas leyes físicas no se aplican a los mercados y llevan a muchas personas a un bosque de ilusiones.
¿Quizás el parámetro que buscamos es la relación vendedores/compradores? Pero, ¿cómo y dónde obtener estos datos en tiempo real en su ST?
de paso, decidió que los gatos de Schrodinger no necesitan buscar un gato negro en una habitación oscura, simplemente puede no estar allí (C)
окончательно сформирована структура или нет? Закончился тренд или только начался?
se formará un máximo (mínimo) local o un máximo (mínimo) global y nada más, el tiempo mostrará cuál fue el global o el local
bueno, las tendencias ... puede trazar la línea que quiera, si esta línea define algo o decide algo