Obtention d'une BP stationnaire à partir d'une BP de prix - page 14
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La DFT génère 2 tableaux de coefficients pour les sinus et les cosinus + la valeur moyenne de Ak0. Puisque nous utilisons la DFT sur chaque échantillon, Ak0 est en fait un LMA avec période = taille de la fenêtre. Par conséquent, nous devons extrapoler les muwings afin de reconstruire les harmoniques autour d'eux.
J'ai utilisé la transformée en cosinus, vous pouvez utiliser la transformée de Hartley (leurs coefficients sont également stationnaires, Hartley a également une formule de transition vers la transformée de Fourier et inversement). Il me semble qu'ils doivent être prédits séparément, ce qui augmente l'erreur. Mais peut-être que je ne comprends pas quelque chose.
Que faites-vous !!!!! Regardez votre avatar de l'extérieur - Dieu interdit que vous en rêviez. Je veux juste te mettre au clair. Ce n'est pas une définition correcte. Une autre plus correcte est donnée, par exemple, sur ce site dans la section TA. Il existe simplement des définitions établies qui n'ont pas besoin d'être modifiées et rangées avec je ne sais quoi. De plus aucun des outils (y compris le vôtre, présenté sur ce site) ne correspond à la définition de ce putain de wikipendia (il n'y a tout simplement pas de réelle analyse du comportement des prix et de plus aucune régularité, ce qu'il décrit). Tout ce qui a trait au prix entre dans cette définition. Par exemple, FA (oui, oui, ça existe), les mathématiques financières stochastiques parfaitement autosuffisantes, décrites par exemple par Shiryaev en deux volumes (faits et modèles), les "systèmes de contrôle stochastiques à structure fixe/aléatoire" qui sont également autosuffisants. Toutes les méthodes ci-dessus fonctionnent avec des séries de prix, mais fonctionnent sur des principes complètement différents de ceux de l'AT.
Si vous définissez l'AT par les méthodes d'analyse, je suis d'accord. J'ai simplement défini l'AT par l'objet de l'analyse. C'est tout. Et dire que l'un a raison et l'autre tort est étrange. Ils sont tous deux corrects, mais ils décrivent le sujet de différents points de vue. Vous savez, comme dans une base de données relationnelle - un objet - de nombreuses relations.
Non, non, non ! Pas l'ego pincé ! Au fait, je n'ai jamais parlé de vos connaissances ou vous ai traité de tous les noms... :о) Et comment je sais ce que votre subconscient cache ?
... tu as l'air plutôt pathétique. La connaissance et la compréhension du sujet sont négligeables - j'ai tous les mouvements écrits !!! ))) Mais laissez tomber... à quoi bon. Je suis juste ça - pour la vérité historique.
Si cela n'était pas pertinent, je l'aurais oublié depuis longtemps.
Cela n'a VRAIMENT aucune importance. L'essence de ce que nous faisons ne dépend pas des subtilités de la classification. C'est juste une façon, une façon, une autre façon. Ce ne sont que des mots.
GOES !!!! D'ACCORD ! !! PAS UN MOT DE PLUS !!! Je suis généralement paisible, peut-être un peu ringard, mais paisible. :о))))
La paix.
Hourra. Et c'est tout - le sujet est clos.
Si vous définissez l'AT par les méthodes d'analyse, je suis d'accord. J'ai simplement défini l'AT par l'objet de l'analyse.
Et comme toujours, quoi qu'il en soit, le bon sens l'emporte. :о)
Le problème avec les TS adaptatifs est qu'ils sont également ré-entraînés selon un certain algorithme, qui est intégré en eux, mais qui peut ne pas coïncider avec l'algorithme des changements du marché. En d'autres termes, l'algorithme des changements du marché peut coïncider avec l'algorithme du recyclage des TS à un moment donné, mais il peut ensuite "disparaître". Le marché n'évolue pas en fonction d'un algorithme donné - c'est là le problème......
Je suis d'accord avec vous.
C'est la raison pour laquelle il semble judicieux de s'orienter vers des algorithmes d'adaptation à paramètre unique. Ensuite, le nombre de poignées qui peuvent être traitées est le minimum possible. Il peut sembler que dans ce cas marginal, l'efficacité du modèle n'est pas la plus élevée et qu'un résultat plus "avancé" peut être obtenu en ajustant 2,3 ou 5 paramètres. Cependant, dans les conditions de faible stationnarité (à la limite de son absence, ce qui est le cas des BP de prix), la configuration optimale sera le minimum, puisque ses exigences pour la longueur de l'échantillon d'entraînement et la stationnarité du paramètre optimisé sont minimales. Il est impossible de prouver strictement cette affirmation, mais sa complétude concernant le marché est prouvée par l'expérience et la justice pour le cas limite où la stationnarité tend vers zéro.
De ce point de vue, peu importe l'algorithme à utiliser pour l'analyse des prix de la BP (MACs, oscillateurs, décomposition discrète, etc.), l'important est que le nombre de paramètres d'optimisation soit de 1 (2 - dans le cas extrême). Évidemment, pour un algorithme à paramètre unique, nous devons décider du choix des paramètres (il n'y en a que deux : le prix et le temps). À mon avis, le paramètre le plus important est l'échelle de prix. C'est en regardant les variations de prix que nous prenons les décisions d'entrer ou de sortir du marché, et ce n'est que dans un deuxième temps que nous analysons le temps (je ne parle pas des stratégies par pipse). Pour un modèle à deux paramètres, les deux paramètres doivent être pris en compte - le prix et le temps, mais ici, comme je l'ai mentionné ci-dessus, nous pouvons rencontrer le problème de la stationnarité "courte" (dont le temps caractéristique d'existence est plus court que la longueur minimale de l'échantillon d'entraînement). Il me semble qu'il n'y a aucun sens à envisager trois modèles paramétriques ou plus, puisqu'ils sont une combinaison linéaire de ces deux paramètres.
Un intérêt particulier est présenté par l'analyse de l'EMA (c'est le muage le plus doux de tous avec le FP minimum). Cette MA contient un paramètre, et prend en compte les composantes d'amplitude et de temps de la BP. Deux en un, en somme. Bien qu'il soit possible qu'avec l'EMA tout soit un canular et qu'aucun miracle ne se produise.
grasn a écrit >>
Bonjour Sergei. :о) Heureux de vous voir. Où avez-vous été, quelles choses intéressantes avez-vous étudiées ?
>> Attendez, prenons les choses étape par étape. Nous avons un problème de transformation de séries, avec des propriétés bien spécifiques données :
(1) stationnarité
(2) la normalité.
(3) possibilité de récupération inverse
Pendant tout ce temps, j'ai étudié le problème de la recherche de la longueur optimale de l'échantillon d'entraînement et ses relations avec le temps caractéristique de quasi-stationnarité des processus sur le marché. Il s'avère que la valeur requise se situe au niveau de 5-10%. Il faut alors le recycler. La commission de la société de courtage définit à son tour la taille minimale du mouvement des prix, et une augmentation progressive mais sûre de l'efficacité du marché avec la croissance de l'horizon de transaction définit sans ambiguïté la zone d'opération. Et c'est ce que j'ai décidé.
Pour ce qui est de répondre à vos questions concernant les conversions BP, je ne suis pas du tout au courant de la faisabilité d'une telle conversion. Votre ". il permettra d'utiliser les méthodes standard de traitement des statistiques..." ne dit rien. Veuillez énoncer le concept lui-même.
Ceci est exact, mais obtenez une transformation de la série de prix originale qui a les propriétés suivantes
est tout à fait possible, bien sûr avec quelques hypothèses acceptables. À la question "pourquoi en avons-nous besoin", la réponse est très simple et unique : c'est l'occasion d'utiliser le cadre éprouvé, et rien de plus. Mon avis.
C'est impossible d'argumenter avec ça.
Et comme toujours, quoi qu'il en soit, le bon sens l'emporte. :о)
Je suis d'accord avec vous.
C'est pour cette raison qu'il semble judicieux de s'orienter vers des algorithmes d'adaptation à paramètre unique. Ensuite, le nombre de poignées qui peuvent être traitées est le minimum possible. Il peut sembler que dans ce cas marginal, l'efficacité du modèle n'est pas la plus élevée et qu'un réglage de 2, 3 ou 5 paramètres peut produire des résultats plus "avancés". Cependant, dans les conditions de faible stationnarité (à la limite de son absence, ce qui est le cas des BP de prix), la configuration optimale sera le minimum, parce que ses exigences pour la longueur de l'échantillon d'entraînement et la stationnarité du paramètre optimisé sont minimales. Il est impossible de prouver strictement cette affirmation, mais sa complétude concernant le marché est prouvée par l'expérience et la justice pour le cas limite où la stationnarité tend vers zéro.
De ce point de vue, peu importe l'algorithme à utiliser pour l'analyse des prix de la BP (MACs, oscillateurs, décomposition discrète, etc.), il est important que le nombre de paramètres d'optimisation soit de 1 (2 - dans le cas extrême). Évidemment, pour un algorithme à paramètre unique, nous devons décider du choix des paramètres (il n'y en a que deux : le prix et le temps). À mon avis, le paramètre le plus important est l'échelle de prix. C'est en regardant les variations de prix que nous prenons les décisions d'entrer ou de sortir du marché, et ce n'est que dans un deuxième temps que nous analysons le temps (je ne parle pas des stratégies par pipse). Pour un modèle à deux paramètres, les deux paramètres doivent être pris en compte - le prix et le temps, mais ici, comme je l'ai mentionné ci-dessus, nous pouvons rencontrer le problème de la stationnarité "courte" (dont le temps d'existence caractéristique est plus court que la longueur minimale de l'échantillon d'entraînement). Il me semble qu'il n'y a aucun sens à envisager trois modèles paramétriques ou plus, puisqu'ils sont une combinaison linéaire de ces deux paramètres.
Un intérêt particulier est présenté par l'analyse de l'EMA (c'est le muage le plus doux de tous avec le FP minimum). Cette MA contient un paramètre, et prend en compte les composantes d'amplitude et de temps de la BP. Deux en un, en somme. Bien qu'il ne soit pas exclu qu'avec l'EMA il s'agisse d'une tricherie et qu'un miracle ne fonctionne pas.
J'étudie le problème de la recherche de la longueur optimale de l'échantillon d'entraînement et sa relation avec le temps caractéristique de quasi-stationnarité des processus sur le marché. Il s'avère que la valeur requise se situe au niveau de 5-10%. Il faut alors le recycler. La commission de la société de courtage définit à son tour la taille minimale du mouvement des prix, et une augmentation progressive mais sûre de l'efficacité du marché avec la croissance de l'horizon de transaction définit sans ambiguïté la zone d'opération. Et j'ai en quelque sorte compris.
Quant à la réponse à vos questions sur la transformation de la BP, je ne suis pas au courant du caractère raisonnable d'une telle transformation. Votre ". il nous permettra d'utiliser les méthodes standard de traitement des statistiques ..." ne veut rien dire. Veuillez sonder le concept lui-même.
1) Stationnarité faible - ce n'est pas un bord de son absence, et les marchés ne sont pas. processus stationnaire faible - est lorsque la moyenne = const, et st.dev. dépend du temps (mais pas fortement) en raison de l'hétérogénéité des marchés et la variabilité de la volatilité, qui est inertielle - c'est un processus prévisible.Cette dépendance peut être facilement décrite par une formule, qui permet de déterminer l'extremum du prix dans une période de temps définie, au-delà de laquelle le prix n'ira pas avec la probabilité, déterminée par nous ; ne pas confondre avec la détermination de la direction du mouvement du prix.Un tel processus faiblement stationnaire peut être jeté à la poubelle. La tâche consiste à obtenir un processus hautement rentable et contrôlable qui sacrifie la super stabilité.
2) Afin de ne pas se heurter au problème de la stationnarité "courte", il existe des structures de tarification et des tests statistiques pour les FA et les capitaux.
3) EMA est un filtre IIR commun avec FZ=1/3 à mon avis, même 1/10 - cela ne changera rien, en plus les barres elles-mêmes ont déjà FZ.
4)La faisabilité d'une telle conversion est élevée, mais le lampadaire avec le signe "forex" doit être changé.
4)La faisabilité d'une telle conversion est élevée, mais nous devons changer le réverbère avec un signe "forex".
Il s'agit peut-être d'une observation précieuse, mais la faisabilité d'une telle conversion n'est pas encore totalement révélée.
FOXXXi, réfléchissez-y : nous avons une série de prix qui est un CB intégré avec un MO presque nul et des moments non stationnaires. L'idée de la convertir en une série stationnaire implique une certaine dépendance fonctionnelle des moments par rapport à autre chose (par exemple, l'heure de la journée, etc.). Le problème de la "résidualisation" se réduit donc à l'identification de cette dépendance fonctionnelle et à son exploitation... et si cette dépendance n'existe pas ou si elle est elle-même non stationnaire !
Nous essayons de construire un château de sable, en ignorant le fait qu'il s'écroulera tôt ou tard de toute façon. Je soupçonne que nous nous laissons séduire par les belles paroles et la science, en perdant de vue l'impraticabilité de toutes ces actions. C'est le genre de jeu que nous avons, dans lequel le résultat n'est pas important, mais le processus lui-même est intéressant. Et que nous apportera cette "stationnarité" ? Nous ne devons pas optimiser notre conseiller expert à chaque fois que nous en avons besoin. C'est un grand défi de le réoptimiser une fois par mois ! Quoi qu'il en soit, d'après ma compréhension du problème, ça ne vaut pas le coup de mordre. Tout comme de nombreuses autres stratégies de négociation sur le marché des changes.
Le problème avec les TS adaptatifs est qu'ils sont également ré-entraînés selon un certain algorithme, qui est intégré en eux, mais qui peut ne pas coïncider avec l'algorithme des changements du marché. En d'autres termes, l'algorithme des changements du marché peut coïncider avec l'algorithme du recyclage des TS à un moment donné, mais il peut ensuite "disparaître". Le marché n'évolue pas en fonction d'un algorithme donné - c'est là le problème......
Bon point. Mais parfois vous pouvez mettre l'EA adaptatif dans la bonne direction par une optimisation initiale et il ira plus loin de lui-même. Mais alors le marché et l'adaptateur ont des avis différents.
FOXXXi писал(а) >>
L'objectif est d'avoir un processus contrôlé très rentable et de ne pas faire de compromis avec la super stabilité.
Dans ce cas, le processus est très risqué et incontrôlable, c'est-à-dire totalement instable.