De la teoría a la práctica - página 1050
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Sobre el tema, a Kolmogorov le sucedieron Einstein y algún otro.
Einstein y su esposa estaban desarrollando una especie de teorías))))
Einstein y su esposa estaban elaborando una especie de teorías))))
No, eran Curies.
No, fueron los Curies.
Vi una película sobre él. Creo que su mujer era coja y se conocieron en el instituto. Y tenía como el 50% de los descubrimientos.
Mañana, 14 de marzo de 2019, se cumplirá el 140 aniversario del nacimiento de Albert Einstein, el hombre que aparentemente realizó los cambios más significativos en nuestra comprensión científica del mundo. En cuanto a su contribución a la ciencia, Einstein es probablemente el mayor científico de todos los tiempos. Sólo en el "año de los milagros" de 1905, creó la teoría especial de la relatividad, sentó las bases de la mecánica cuántica en la hipótesis de la cuantificación de la radiación electromagnética y publicó un trabajo en el que explicaba el mecanismo del movimiento browniano, que confirmaba la estructura molecular de la materia. Einstein fue premio Nobel de Física, autor de unos 300 trabajos científicos.
La primera esposa de Einstein, Mileva Maric, de nacionalidad serbia, su papel en el éxito científico de su marido es una fantasía folclórica, basada en el trabajo conjunto en los diplomas. Ciertamente, el joven Einstein discutió sus ideas y planes con su esposa y tal vez ella le aconsejó en algo, pero no más. Nunca tuvo publicaciones científicas.
Yep....
El tema se ha convertido en una basura, sin investigación, sin la codiciada fórmula... ¡Qué pena!
Hasta ahora he hecho un pequeño experimento.
Tomé series generadas por Doc - con distribución gaussiana para los incrementales, en base a la cual es conveniente simular un proceso de Wiener (también conocido como movimiento browniano).
Así que - tanto para los incrementos iniciales como para los adelgazados (en cada 2º, 3º, etc. valores) tenemos SIEMPRE UNA y la misma distribución gaussiana - con la misma expectativa y otros momentos de una variable aleatoria. Esto confirma la invariabilidad del movimiento browniano como proceso estocástico clásico con respecto al tiempo y su autosimilaridad.
Pero si tomamos una serie de cotizaciones de ticks de mercado y empezamos a adelgazarla, entonces para cada caso obtenemos distribuciones de probabilidad DIFERENTES, es decir, el mercado NO es autosimilar y el adelgazamiento (por ejemplo OHLC M1) conduce a una distorsión del proceso y a la pérdida de información importante.
Las cotizaciones de las garrapatas son inaplicables debido a su diferente número en las distintas empresas de corretaje.
Bloqueo. ¿Es un punto muerto? Creo que - para obtener un flujo de cotizaciones que tiene que ser visto y manejado, es importante aprender a diluir las cotizaciones iniciales de los ticks correctamente, mostrando una cotización falsa de las empresas de corretaje y al mismo tiempo no perder información con la carga de datos innecesarios, como fue en el caso de OHLC M1.
¿Cómo hacerlo? Bueno, por supuesto, ¡convirtiendo el flujo de ticks en Erlang de un determinado orden! Hace tiempo seguí este camino, luego lo dejé y ahora he decidido volver a él.
En el adelgazamiento competente está la sal y el poder del Grial.
Yep....
El tema se ha convertido en una mierda - sin investigación, sin la codiciada fórmula... ¡Qué pena!
Hasta ahora he hecho un pequeño experimento.
Tomé series generadas por Doc - con distribución gaussiana para los incrementales, en base a la cual es conveniente simular el proceso de Wiener (también conocido como movimiento browniano).
Así que - tanto para los incrementos iniciales como para los adelgazados (en cada 2º, 3º, etc. valores) tenemos SIEMPRE UNA y la misma distribución gaussiana - con la misma expectativa y otros momentos de una variable aleatoria. Esto confirma la invariabilidad del movimiento browniano como proceso estocástico clásico con respecto al tiempo y su autosimilaridad.
Pero si tomamos una serie de cotizaciones de ticks de mercado y empezamos a adelgazarla, entonces para cada caso obtenemos distribuciones de probabilidad DIFERENTES, es decir, el mercado NO es autosimilar y el adelgazamiento (por ejemplo OHLC M1) conduce a una distorsión del proceso y a la pérdida de información importante.
Las cotizaciones de las garrapatas son inaplicables debido a su diferente número en las distintas empresas de corretaje.
Bloqueo. ¿Es un punto muerto? Creo que - para obtener un flujo de cotizaciones que tiene que ser visto y manejado, es importante aprender a diluir las cotizaciones iniciales de los ticks correctamente, mostrando una cotización falsa de las empresas de corretaje y al mismo tiempo no perder información con la carga de datos innecesarios, como fue en el caso de OHLC M1.
¿Cómo hacerlo? Bueno, por supuesto, ¡convirtiendo el flujo de ticks en Erlang de un determinado orden! Hace tiempo seguí este camino, luego lo dejé y ahora he decidido volver a él.
El adelgazamiento adecuado es la sal y el poder del Grial.
¿Quizás antes de restar y adelgazar deberías aprender a sumar los caudales?
Imagínese que recibe dos flujos de cotizaciones de dos empresas de corretaje y que genera los suyos propios. Y ver qué propiedades de los flujos originales se mantienen como resultado y de qué opciones de adición dependen.
Así que, aunque no estoy operando, sólo estoy especulando teóricamente.
Y teóricamente, debemos, por todos los medios, reducir el proceso de mercado al proceso Ornstein-Uhlenbeck, que garantiza un retorno a la media.
Sus características distintivas son la estacionariedad, la distribución estable e infinitamente divisible de los incrementos y el ACF exponencialmente decreciente.
Existe la opinión de que la similitud de dicho proceso se observará en una ventana de tiempo deslizante = 24 horas, en el flujo de cotización de Erlang de un determinado orden.
La semana que viene intentaré retomar el camino y mostraros cómo adelgazar correctamente las series temporales del mercado.
¡Manténganse despiertos, niños! El grial se encontrará, y punto.
Yep....
El tema se ha convertido en una basura, sin investigación, sin la codiciada fórmula... ¡Qué pena!
Hasta ahora he hecho un pequeño experimento.
Tomé series generadas por Doc - con distribución gaussiana para los incrementales, en base a la cual es conveniente simular el proceso de Wiener (también conocido como movimiento browniano).
Así que - tanto para los incrementos iniciales como para los adelgazados (en cada 2º, 3º, etc. valores) tenemos SIEMPRE UNA y la misma distribución gaussiana - con la misma expectativa y otros momentos de una variable aleatoria. Esto confirma la invariabilidad del movimiento browniano como proceso estocástico clásico con respecto al tiempo y su autosimilaridad.
Pero si tomamos una serie de cotizaciones de ticks de mercado y empezamos a adelgazarla, entonces para cada caso obtenemos distribuciones de probabilidad DIFERENTES, es decir, el mercado NO es autosimilar y el adelgazamiento (por ejemplo OHLC M1) conduce a una distorsión del proceso y a la pérdida de información importante.
Las cotizaciones de las garrapatas son inaplicables debido a su diferente número en las distintas empresas de corretaje.
Bloqueo. ¿Es un punto muerto? Creo que - para obtener un flujo de cotizaciones que tiene que ser visto y manejado, es importante aprender a diluir las cotizaciones iniciales de los ticks correctamente, mostrando una cotización falsa de las empresas de corretaje y al mismo tiempo no perder información con la carga de datos innecesarios, como fue en el caso de OHLC M1.
¿Cómo hacerlo? Bueno, por supuesto, ¡convirtiendo el flujo de ticks en Erlang de un determinado orden! Hace tiempo seguí este camino, luego lo dejé y ahora he decidido volver a él.
El adelgazamiento adecuado es la sal y el poder del Grial.
Alexander, te llamas a ti mismo físico, pero operas únicamente con estadísticas. ¿Dónde está el enfoque físico? ¿Dónde está la física?
Alexander, te llamas a ti mismo físico, pero operas únicamente con estadísticas. ¿Dónde está el enfoque físico? ¿Dónde está la física?
El poder de la recursión es imparable...
Con una pregunta tan sencilla haces retroceder la discusión mil páginas :-)