Le marché est un système dynamique contrôlé. - page 58
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En kotier, c'est plus compliqué - le signal peut ou non être présent dans le mélange avec l'interférence !
En supprimant les interférences (le bruit), vous pouvez améliorer les conditions de recherche du signal, mais le problème reste entier.
Combien de signaux y a-t-il ?
Combien de signaux y a-t-il ?
J'aimerais qu'il y en ait plus de bons...)
C'est vrai.
Un zéro sur l'entrée signifie qu'il n'y a pas de signaux, quel que soit leur nombre.
Vous venez de justifier l'une des techniques de l'analyse technique - la construction de lignes de tendance.
C'est exactement le contraire qui est vrai.
Le zéro sur l'entrée n'est pas toujours zéro. Si elle n'était pas nulle il y a une minute et que le système possède une certaine mémoire, la modélisation inertielle produira une sortie non nulle malgré l'hypothèse d'un zéro à l'entrée. Nous obtiendrons une déviation de la ligne de tendance, et si le modèle est un peu plus compliqué qu'une pièce de cinq centimes, l'image de l'avenir sera plus intéressante.
Oleg, c'était de l'ironie, j'ai oublié de mettre un smiley à la fin de la phrase).
" ici. с #93 ... #96" vous parlez directement de signal et d'interférence, alors que dans le post auquel je répondais - pas un seul mot à ce sujet.
Apparemment, j'ai omis de préciser que je considère le flux d'entrée comme un mélange additif du signal utile et des interférences :
x(t) = s(t) + n(t)
bien que je l'aie sous-entendu comme une évidence.
Une fois que nous avons identifié les paramètres du système, il suffit de le "laisser aller" pendant une courte période dans le futur, pour ainsi dire en mode inertiel, et de voir ce qui se passe. En fait, c'est la prédiction - mais seulement dans l'hypothèse où il n'y a rien à l'entrée du système à ce moment-là. Comme il a été justement noté plus haut, nous ne connaissons pas le signal d'entrée et ne pouvons que l'estimer à l'aide des données passées, mais nous n'avons rien de mieux à prédire que de supposer que l'entrée est 0.
Pour être plus correct, il ne s'agit pas d'un apport égal à 0, mais d'un changement d'apport égal à 0. Bien que diverses variations soient autorisées ici, par exemple un changement d'entrée dans [a,b].
En kotier, c'est plus compliqué - le signal peut ou non être présent dans le mélange avec l'interférence !
En supprimant l'interférence (le bruit), les conditions de recherche du signal peuvent être améliorées, mais le problème reste non résolu.
C'est vrai.
Et nous pouvons supposer que des bruits d'intensités variables sont toujours présents. En revanche, le signal à l'entrée peut être présent ou non (là encore, certaines tolérances peuvent être introduites). Et là, nous ne sommes pas loin d'une séparation claire entre une tendance et un plat.
5) En incluant une boucle d'optimisation-adaptation, nous obtenons un système de simulation fermé.
Si nous décrivons ce schéma du point de vue du marché, deux forces opposées sont évaluées à partir du flux de cotation à l'aide des fonctions qL et qR - les ordres à cours limité, qui entravent le mouvement, et les ordres au marché, qui le créent. Ils sont ensuite comparés à l'aide de q0. Essentiellement, si le côté limite est plus fort, nous devons nous attendre à un aplatissement, et si le côté marché est plus fort, nous devons nous attendre à une tendance. Le bloc d'adaptation modifie les paramètres qL et qR en fonction de l'erreur de prévision.
Il peut être logique de diviser WL et WR en deux blocs. Ils correspondent à la liquidité pour acheter des WLb, la liquidité pour vendre des WLs, les ordres de marché pour acheter des WRb, les ordres de marché pour vendre des WRs. Le WRb interagit avec les WL et forme des mouvements ascendants, et les WR avec le WLb forment des mouvements descendants. Le graphique montrera 4 blocs qui interagissent par paires, puis leurs résultats interagissent entre eux via q0. Ensuite, en plus de la notion de tendance/flottation, il y aura également la direction du mouvement. C'est-à-dire que 4 composants seront extraits du quotient au lieu de 2. En gros, il s'agit des forces d'achat, des forces de vente, de la résistance à l'achat et de la résistance à la vente.
Si nous prenons une analogie de la physique), c'est comme si un corps se déplaçait de haut en bas dans un milieu dense en raison des impulsions qui lui sont appliquées. Mais la densité du milieu change et elle est différente dans les différentes directions.
La question porte sur ces fonctions qL et qR. Peut donner en entrée non seulement les quotients, mais aussi leurs attributs élémentaires, qu'il lui serait difficile d'extraire lui-même, mais qui peuvent être déterminants dans son travail. Tout d'abord, les attributs temporels (heure du jour, jour de la semaine). Peut-être que les caractéristiques des prix, comme la volatilité, atteignent des extrêmes.
Si vous prenez une analogie de la physique), c'est comme si un corps se déplaçait de haut en bas dans un milieu dense en raison des impulsions qui lui sont appliquées. Mais la densité du milieu change et elle est différente dans les différentes directions.
Oui, une telle analogie est très claire et utile.
Et le problème peut être interprété comme la détermination de la densité du milieu de marché, du gradient de densité et de son évolution dans le temps.
Des problèmes similaires sont résolus dans le domaine de la géolocalisation (sauf qu'au lieu de l'heure, ce sont les coordonnées de l'application du signal de sondage) et tous les jours dans les salles de diagnostic par ultrasons.
I) Convenons d'appeler l'instrument une action. En général, les lois de comportement d'une action et d'une paire de devises devraient être similaires.
II) J'ai divisé le marché dans son ensemble en deux sous-systèmes inégaux - le "stock" proprement dit et "ce qui lui est extérieur". L'interaction entre ces sous-systèmes est à sens unique. C'est-à-dire que seul "Extérieur" influence "Action", mais pas l'inverse. Le modèle décrivant le mouvement de l'action correspond à l'équation de mouvement "philosophique générale" de la théorie des systèmes : "La réaction d'un objet à un choc est proportionnelle à l'intensité du choc et inversement proportionnelle à l'inertie de l'objet". Eh bien, plus loin, le modèle est construit de façon très similaire à la façon dont il est décrit par Landafshitz dans son ouvrage Mechanics. La caractéristique la plus importante de cette description est la fermeture des difuraa tions par rapport aux variations du prix de l'action, c'est-à-dire son principal paramètre. C'est-à-dire que nous n'utilisons rien d'autre que des citations.
III) Une fois de plus : le mouvement des stocks de diphura était non linéaire, c'est-à-dire que le principe de superposition a été rejeté immédiatement. Il est certain qu'en doublant l'impact externe sur la cote, on est loin de doubler la réponse du fininstrument. Et la présence de la mémoire dans le stock laisse en quelque sorte entendre que le système est fondamentalement non linéaire (ce n'est pas nécessairement le cas, mais nous ne perdons rien ici, puisque la non-linéarité peut toujours être supprimée si elle devient superflue).
IV) Il n'y a pas eu de tentative de décrire explicitement toutes les influences possibles externes à l'action. Je les ai carrément divisés selon le principe de l'impact sur la citation. J'ai obtenu 4 types agrégés :
1) un impact constant et indépendant du prix de l'action (impact Alpha),
2) un impact qui est proportionnel au prix de l'action (impact Beta),
3) Proportionnel à la dérivée du cours de l'action (impact Gamma).
4) proportionnel au carré du prix de l'action (introduisant une non-linéarité) (impact Delta).
Le contenu de ces types d'impacts n'a pas d'importance. L'important est que nous les ayons toutes réduites à quatre types connus, et surtout, nous espérons que leurs paramètres pourront être déterminés expérimentalement (jusqu'à présent, je ne fais que le penser).
Et puis on a eu cette idée de tout le processus. Ces quatre types d'impact sont eux-mêmes des fonctions du temps, et ils évoluent relativement lentement par rapport au cours de l'action. À presque tout moment, nous pouvons supposer que ces influences ne changent pas et fixer un prix d'équilibre pour l'action.
Toute nouvelle modifie ces influences à pas de géant, en injectant dans le système des informations qui fixent une nouvelle valeur d'équilibre pour le cours de l'action. Un processus transitoire s'amorce, qui cherche à aligner le cours de l'action sur les nouvelles conditions (le voilà, OOS dans le système !). En gros, il s'agit d'une diffuraion linéaire de second ordre. La linéarisation du diptyque est obtenue en supposant une faible amplitude des fluctuations, c'est-à-dire des déviations par rapport aux valeurs d'équilibre. Nous obtenons quelque chose comme un oscillateur paramétrique (c'est-à-dire que le sous-système Action est un système ouvert !).
Notre tâche principale est de déterminer les paramètres de ces types d'impacts le plus tôt possible, et ainsi de déterminer comment le processus lui-même évolue dans le temps (prévision). La conclusion la plus importante est la suivante : le prix de l'action change même lorsque les influences externes sont constantes (pas de nouvelles). En d'autres termes, les nouvelles n'affectent pas l'action immédiatement, et l'influence des dernières nouvelles a lieu même un temps fini après la nouvelle elle-même.
À propos, la linéarité de la diffura du second ordre permet d'introduire facilement les concepts de la mécanique classique - la quantité de mouvement de l'action et la fonction de Lagrange (énergie). Au niveau de l'invariabilité des influences extérieures, on peut également parler d'un semblant de loi de conservation de l'énergie. En bref, tout cela n'a rien de mécanique. Bien sûr, ce n'est que de la visibilité, puisque j'ai fait du prix de l'action un processus fondamentalement stochastique. Sous certaines hypothèses, pas trop restrictives, concernant ce processus aléatoire, il est même possible de dériver une équation de ce processus (ce que j'ai réussi à faire - bien que jusqu'à présent je n'en vois pas l'utilité).
Les gars, si quelqu'un a des signes de forte contrariété à propos de toute cette scolastique - posez des questions, je vais essayer de clarifier. Le schéma ATS sera un peu plus tard - si vous obtenez au moins un certain consensus sur les conneries ci-dessus.
Ceux qui aiment critiquer "juste parce que des systèmes aussi complexes ne peuvent pas être réduits à une simple mécanique" sont priés de réfléchir sérieusement aux arguments. Ce n'est pas vraiment de la "mécanique débile", juste un lointain semblant. Les critiques injustifiées seront ignorées.
Si nous décrivons ce schéma du point de vue du marché, alors à partir du flux de cotation en utilisant les fonctions qL et qR nous estimons 2 forces opposées - les ordres à cours limité qui entravent le mouvement et les ordres au marché qui le créent. Ils sont ensuite comparés à l'aide de q0. Essentiellement, si le côté limite est plus fort, nous devons nous attendre à un aplatissement, et si le côté marché est plus fort, nous devons nous attendre à une tendance. Le bloc d'adaptation modifie les paramètres qL et qR en fonction de l'erreur de prévision.
Il peut être logique de diviser WL et WR en deux blocs. Ils correspondent à la liquidité pour acheter WLb, à la liquidité pour vendre WLs, aux ordres du marché pour acheter WRb, aux ordres du marché pour vendre WRs. WRb interagit avec les WL et forme des mouvements ascendants, et les WR avec WLb forment des mouvements descendants. Le graphique montrera 4 blocs qui interagissent par paires, puis leurs résultats interagissent entre eux via q0. Ensuite, en plus de la notion de tendance/flottation, il y aura également la direction du mouvement. C'est-à-dire qu'il y aura 4 composants extraits du quotient au lieu de 2. En gros, il s'agit des forces d'achat, des forces de vente, de la résistance à l'achat et de la résistance à la vente.
Si nous prenons une analogie de la physique), c'est comme si un corps se déplaçait de haut en bas dans un milieu dense en raison des impulsions qui lui sont appliquées. Mais la densité du milieu change et elle est différente dans les différentes directions.
La question porte sur ces fonctions qL et qR. Peut donner en entrée non seulement les quotients, mais aussi leurs attributs élémentaires, qu'il lui serait difficile d'extraire lui-même, mais qui peuvent être déterminants dans son travail. Tout d'abord, les attributs temporels (heure du jour, jour de la semaine). Peut-être que les caractéristiques des prix, comme la volatilité, atteignent des extrêmes.
Une très bonne comparaison avec le mouvement d'un corps dans un milieu dense sous l'action de forces dirigées différemment.
Comme je l'ai dit précédemment, nous devons ensuite résoudre des problèmes particuliers, dont les principaux sont les suivants :
Après avoir représenté les blocs WL et WR sous la forme de WL, WLb et WR, WRb, nous pouvons alors les relier sous la forme d'une structure croisée.