De la teoría a la práctica - página 1559
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Ya le he escrito, está buscando el sentido en una determinada hipóstasis , ahora con un sesgo hacia todo lo que recuerda de la universidad, luego Gann, luego las Brujas, luego el Todopoderoso tratando de pedir cuentas
Está buscando un grial durante dos años, no seas tan severo, dentro de cinco años si sufre algo más cantará o gritará de otra manera.
http://www.thealgoengineer.com/2014/online_linear_regression_kalman_filter/
también hay regresión rodante y otras modificaciones
No me gusta Kalman porque siempre asume algún conocimiento previo sobre el sistema. En el artículo se sabe que los coeficientes de acoplamiento de dos cotizaciones se describen mediante un paseo aleatorio. Si nuestro conocimiento es coherente con la realidad, entonces todo está bien, pero si no es así, por desgracia. Necesitamos un enfoque socrático: "Sé que no sé nada")
Por lo que tengo entendido, no se trata de un algoritmo concreto, sino de un enfoque general en el que los coeficientes se recalculan constantemente, independientemente de que haya o no discrepancia. Hay que estudiar cada caso por separado para ver si esta simplificación supone una pérdida de precisión. La constancia de la ventana puede dar lugar a imprecisiones.
La búsqueda de una avería suele tener dos objetivos: 1) si se ha producido una avería y 2) en qué momento se ha producido. La primera puede resolverse de forma consistente (online), mientras que la segunda parece resolverse sólo de forma a posteriori (offline). Dado que nuestros precios están muy cerca del SB, tenemos que resolver nuestro problema con la mayor precisión posible, es decir, utilizar ambos enfoques.
Para cuando lo encuentres con métodos estadísticos, será demasiado tarde) La mejor solución es un stoploss o un breakdown.
Cualquier enfoque algorítmico para resolver problemas bajo incertidumbre puede describirse como estadístico (puede - no significa necesariamente debe). Sin embargo, no se suele hablar de matstat, sino de teoría de la decisión estadística.
No me gusta Kalman porque siempre asume algún conocimiento previo del sistema. En el artículo se sabe que los coeficientes de acoplamiento de las dos cotizaciones se describen mediante un paseo aleatorio. Si nuestro conocimiento es coherente con la realidad, entonces todo está bien, pero si no es así, por desgracia. Necesitamos un enfoque socrático: "Sé que no sé nada")
Por lo que tengo entendido, no se trata de un algoritmo concreto, sino de un enfoque general en el que los coeficientes se recalculan constantemente, independientemente de que haya o no discrepancia. Hay que estudiar cada caso por separado para ver si esta simplificación supone una pérdida de precisión. La constancia de la ventana puede dar lugar a imprecisiones.
La búsqueda de una avería suele tener dos objetivos: 1) si se ha producido una avería y 2) en qué momento se ha producido. La primera puede resolverse de forma consistente (online), mientras que la segunda parece resolverse sólo de forma a posteriori (offline). Dado que tenemos precios muy cercanos al SB, tenemos que resolver nuestro problema con la mayor precisión posible, es decir, utilizar ambos enfoques.
Pues bien, se ejecuta una simple regresión en movimiento sobre un gráfico, se escriben los coeficientes y se introducen en un clasificador. Se obtiene un indicador de ruptura, que se puede comprobar con nuevos datos.
Esto es si no quieres inventar nada, de alto nivel por así decirlo)
Necesitas una investigación concreta, Alexei. CUSUM, mapas de Schuchart, etc., si te interesa y estás cerca.
Yo solo no tengo tiempo para hacerlo todo. Y cada vez hay menos esperanza para los miembros del foro. Uno - cita a Vysotsky, el otro - filosofa y sigue algunas señales, como si esto los acercara a la meta. Una especie de teatro del absurdo.
Estoy dispuesto a participar en debates sobre cuestiones teóricas significativas. No me involucraré en ningún proyecto conjunto que suponga una pérdida de tiempo y/o dinero.
Pues bien, basta con ejecutar la regresión deslizante en un gráfico, escribir los coeficientes y ponerlos en un clasificador. El resultado es un indicador de desglose que puede comprobarse con nuevos datos.
Esto es si no quieres inventar nada, en un modo de alto nivel).
Este enfoque es bueno para el análisis exploratorio de una serie. El sistema comercial final debería ser aún más sencillo)
Pues bien, basta con ejecutar la regresión deslizante en un gráfico, escribir los coeficientes y ponerlos en el clasificador. El resultado es un indicador de ruptura que se puede comprobar con nuevos datos.
Es decir, si no quieres inventar nada, de alto nivel, por así decirlo).
El Che ya ha sugerido algo sobre el exponente. Llevo mucho tiempo diciendo que hay que hacer un análisis de este tipo (pero no tengo suficiente cerebro para realizarlo, ya que resulta que ni siquiera puedo trazar el cambio de precio según el exponente ).
O construir una matriz de precios con diferentes tendencias (lineal, exponencial, etc.) y luego comparar el precio real o tal vez hay otras maneras de determinar el tipo de tendencia.
El Che ya ha sugerido algo sobre el exponente. Y ya te dije que hicieras un análisis así hace tiempo (pero no tengo suficiente cerebro para hacerlo, pues resulta que ni siquiera puedo construir el cambio de precio según el exponente ).
O construir una matriz de precios con diferentes tendencias (lineal, exponente, etc.) y luego comparar el precio actual o tal vez hay otras maneras de determinar el tipo de tendencia.
No lo sé, no hago dr... investigación. Sólo lo introduzco en los modelos y miro, y lo optimizo. Los mejores resultados se obtienen sólo en las fichas de regresión.
Cualquier enfoque algorítmico para resolver problemas bajo incertidumbre puede describirse como estadístico (puede - no significa necesariamente debe). Sin embargo, no se suele hablar de matstat, sino de teoría de la decisión estadística.
El Che ya ha sugerido algo sobre el exponente. Sí y he dicho durante mucho tiempo para hacer un análisis de este tipo (pero no tengo suficiente cerebro para poner en práctica, como resulta, incluso el cambio en el precio por el exponente no puede construir).
o construir una matriz de precios con diferentes tendencias (lineal, exponente, etc.) y luego comparar el precio actual o tal vez hay otras maneras de determinar el tipo de tendencia.
Sólo hay que averiguar cómo calcular los coeficientes de regresión (orden fijo) utilizando el método de mínimos cuadrados en una muestra fija. A continuación, cuéntelos en una ventana deslizante de tamaño fijo: obtendrá un conjunto de coeficientes indicadores.