Obtention d'une BP stationnaire à partir d'une BP de prix - page 4
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Je suis désolé d'être absurde, mais j'aimerais que les forums me soient utiles.
Les BP stationnaires sont connues pour être prévisibles si elles ne sont pas un bruit blanc.
Quelle est la relation entre la prévisibilité et le type de densité spectrale ? Donc avec le bruit rose, tout est déjà prévisible ?
Hmmm... Que signifie même la prévisibilité dans ce contexte, la capacité à utiliser dans un TS rentable ou le désir de prédire le mouvement des prix ?
Comme nous le savons, les BP stationnaires sont prévisibles s'ils ne sont pas un bruit blanc.
Tu vois, voilà le truc :
1). ils sont prévisibles, s'ils sont prévisibles, alors ils ne sont PAS prévisibles du tout.
2). Si une série temporelle est dite "stationnaire", elle est par conséquent supposée être REMARQUABLE, c'est-à-dire sans spectre.
3). l'erreur de "prévision", acceptable pour l'économie normale (5%...10%), est meurtrière pour le trading marginal (amplifié, à effet de levier).
Si vous ignorez ces caractéristiques, tous les autres raisonnements ne mèneront nulle part.
Réfléchissez un peu plus :) Ce n'est pas parce que le MO d'une variable aléatoire=0 que le CB lui-même peut être remplacé par zéro, comme vous le faites habilement :) :)
Je me creuse toujours les méninges, au lieu de prendre pour argent comptant toutes sortes de bêtises d'intellos. Il vaut mieux le vérifier deux fois que de le faire fuir.
Dans les modèles probabilistes, il est tout à fait approprié de remplacer la valeur inconnue par un gain attendu connu.
Bien sûr, ce ne sera pas 0 et 0 est la valeur attendue. Supposons que nous voulions obtenir un modèle plus terre à terre. Dans ce cas, nous avons un bruit blanc avec une variance = constante, MO = 0. Ok. Un générateur de pseudo-bruit blanc ne pose aucun problème. Nous ajustons la variance. On obtient BP(x) = rnd(x).
Substituer dans la formule. Nous avons :
forecast(x) = price_appr(x) + rnd(x) = fit + noise = bullshit, not a forecast
La méthode botanique est ahine. Je suggère que nous ne revenions même pas sur cette question, car tous les chemins ne mènent nulle part (il suffit de calculer le résultat final).
La question est de savoir pourquoi nous devons prendre le bruit comme modèle alors qu'il est plus adéquat de prendre les résidus comme BP stationnaire. Après tout, si les résidus sont stationnaires delta(x) et ne sont pas du bruit, alors ils sont par définition prévisibles. Et par conséquent, par extrapolation, nous pouvons obtenir le modèle mathématique de ces mêmes résidus : delta_appr(x) ~ delta(x). Ce n'est que dans ce cas que le modèle mathématique corrigera les erreurs de l'ajustement - price_appr(x) - dans l'extrapolation. Elle ne sera peut-être pas correcte à 100 %, mais elle le sera.
Open[time + i + j] ~ forecast(time + i + j) = price_appr(time + i + j) + delta_appr(time + i + j)
2). Si des séries temporelles sont dites "stationnaires", elles sont par conséquent supposées être LOCALES, c'est-à-dire sans aucun spectre.
Un spectre est un type de fonction, donc il y a toujours un spectre.
Je joins pour H1 plusieurs spectres pour 10 jours avec un décalage d'un jour, pendant lesquels : il y a des tendances majeures et des tendances mineures ;
Leur périodicité, ainsi que celle des autres, change ; les tendances apparaissent et disparaissent - et ce, pendant la journée.
Comment la transformer en quelque chose de fixe ? Et au détriment de la séparation du bruit. Le bruit n'a rien à voir avec cela. Nous ne pouvons pas nous occuper des tendances pendant la journée.
La question est de savoir pourquoi nous devons prendre le bruit comme modèle alors qu'il est plus adéquat de prendre les résidus comme BP stationnaire. Après tout, si les résidus - delta(x) sont stationnaires et ne sont pas du bruit, alors ils sont par définition prévisibles. Et par conséquent, par extrapolation, nous pouvons obtenir un modèle mathématique de ces mêmes résidus - delta_appr(x) ~ delta(x). Ce n'est que dans ce cas que le modèle mathématique corrigera les erreurs de l'ajustement - price_appr(x) - dans l'extrapolation. Ce n'est peut-être pas à 100%, mais ça le sera.
Qu'est-ce que nous distinguons de BP ? Tout va bien pour l'ivraie : le FFT - nous pouvons même prévoir l'objectif, mais où ira le marché ? Ne soyez pas paresseux et ouvrez au poste précédent. Vous pouvez clairement voir à quoi nous avons affaire.
La question est de savoir pourquoi nous devons prendre le bruit comme modèle,
Avec un effet de levier de 1:100, vous travaillez exactement avec du bruit - ces fluctuations que les grands acteurs du marché et les banques travaillant avec un effet de levier de 1:10 considèrent comme SHOOT (de leur point de vue). Et vous ne pouvez pas changer votre point d'assise (votre point d'assise détermine votre point de vue), ce n'est pas à votre avantage.
Avec un effet de levier de 1:100, vous travaillez exactement avec du bruit - avec les fluctuations que les grands acteurs du marché et les banques travaillant avec un effet de levier de 1:10 considèrent comme SHOOT (de leur point de vue). Et vous ne pouvez pas changer votre "point de vue" (votre point de vue détermine votre point de vue).
Tu es un pingouin.
Un spectre est un type de fonction, donc il y a toujours un spectre.
C'est quoi cette absurdité, d'où ça vient ? Les définitions de l'oncle Vasya étaient la seule chose qui manquait ici.
Un spectre est l'interpolation d'un segment d'une fonction par un ensemble fini (somme) de sinusoïdes.
C'est quoi cette absurdité, d'où ça vient ? Les définitions de l'oncle Vasya étaient la seule chose qui manquait ici.
Un spectre est l'interpolation d'un segment d'une fonction par un ensemble fini de sinusoïdes.
C'est à peu près ce que je voulais dire. Les sinusoïdes sont pour Fourier, mais il existe d'autres fonctions, mais ce n'est pas le sujet. Tout n'est pas décomposable par Fourier et c'est là le problème pour nous, car le forex BP n'est pas représentable par Fourier.