Phénomènes de marché - page 27
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"L'inertie est le phénomène par lequel un corps conserve sa vitesse de déplacement (tant en magnitude qu'en direction) lorsqu'aucune force n'agit sur le corps" :)
Pourquoi êtes-vous réellement surpris par la présence d'une tendance globale à long terme ?
Quel est le rapport avec l'inertie ?
Pourquoi ne pas supposer qu'une telle matrice n'est pas une cause mais une conséquence de ces deux processus ? S'ils sont présents, bien sûr.
Peut-être, c'est ce que je veux vérifier.
(2) Un ordre est donné pour faire une prévision précise. En cours :
- identification de la structure actuelle "on
Chers collègues, je vais quitter le forum pour une période prolongée.
Bonne chance.
Vladimir, que voulez-vous dire par additionner le système ? Moi aussi, je me demande combien d'étapes il faut pour le plier - seulement 4.
Quel est le rapport avec l'inertie ?
Tu n'as pas dessiné un graphique de mouvement rectiligne uniforme? Alors, voyez la définition.
... chaque processus a sa propre hiérarchie ...
... Mais si le caractère markovien n'est pas respecté, alors les choses seront beaucoup plus compliquées, il faudra les réinventer :o(
Eh bien, finalement, quelqu'un a au moins révélé le secret, pour ainsi dire, le phénomène du marché.
Je peux ajouter quelque chose de plus : dans la série de bougies noires, les nouvelles barres sont ouvertes par les blanches pour une raison étrange, mais elles sont fermées par les noires, et vice versa pour les bougies blanches.
Je ne comprends pas comment un chandelier est formé à l'ouverture.
Oui, cumulatif BP (pour cet exemple) . Encore une fois (j'ai utilisé mon message d'un autre fil et l'ai légèrement modifié) :
Modèle de marché
Après de nombreuses recherches, j'ai adopté ce truc de "systèmes de contrôle à structure aléatoire" comme version de travail du modèle de marché. À mon avis (bien qu'il ne s'agisse pas de mathématiques) - ce modèle décrit adéquatement le processus de cotation avec toutes ses subtilités.
Son essence est très simple. Il existe un nombre fini de structures qui décrivent la transformation des entrées en sorties. Chacune de ces structures implique un modèle selon lequel la transformation a lieu. Le processus observé est formé par une transition (switch) entre les structures. Tout ceci est illustré dans l'image ci-dessous :
Chaque modèle possède un ensemble de paramètres, qui peuvent également être modifiés à chaque changement. J'ai donc supposé qu'il y avait deux processus principaux, que chaque processus avait sa propre hiérarchie, que chaque élément situé à un nœud de la hiérarchie avait sa propre structure.
Interactions entre les processus
Ces deux processus sont en concurrence selon la matrice de transition (vraisemblablement), c'est-à-dire qu'il existe un système "externe" (conventionnellement bien sûr) au marché qui fait basculer la génération des cotations entre ces processus. Plus tard, je montrerai plus en détail, en me référant à
Adaptation à la pratique.
Tout est génial - mais il est impossible d'identifier exactement un tel système. Par conséquent, j'introduis le "modèle combiné" : A=W(1)MODEL1(paramètres)+ W(2)MODEL2(paramètres)+....+ W(n)MODELn(paramètres). Où W(n) sont des poids de participation de ces modèles dans la prédiction. Il peut être possible de partitionner explicitement les processus en raison de la transformation inventée. Mais c'est pour plus tard.
Avec quoi est-ce que je travaille ?
Je ne travaille pas directement avec les devis - c'est un processus extrêmement compliqué. Je présente toutes sortes de transformations délicates, mais ce que j'ai dit s'applique également à elles. La complexité ne va nulle part - elle est héritée. Vous ne pouvez pas simplifier le processus. Et si vous le simplifiez, vous pouvez perdre le processus lui-même. (c'est-à-dire même un peu plus compliqué que ce que j'ai décrit, mais j'ai montré le phénomène et quelques observations plus intéressantes)
Analyse de l'évolution des séries chronologiques
Étape de base. À ce stade, j'identifie toutes les structures possibles selon certains critères. J'estime les statistiques des transitions entre ces structures. Je détermine une matrice de fréquence de transition pour les structures. À l'avenir, je pense utiliser les réseaux neuronaux dits d'impulsion (ou réseaux de vagues). C'est une direction très prometteuse.
Algorithme
(1) En faisant certaines hypothèses sur le comportement, une estimation probabiliste de l'état futur du système au moment donné sur l'horizon de planification est effectuée. Le réseau neuronal parcourt la matrice d'évaluation des probabilités résultante p=f(time,cotir) de l'état initial et émet à son tour une hypothèse sur la présence d'un point d'entrée/sortie. Il peut dire très précisément s'il y aura ou non une entrée/sortie à l'horizon de planification. Il ne reste plus qu'à la trouver.
(2) Un ordre est donné pour établir une prévision précise. Il est exécuté :
- identification de la structure actuelle "on
- évaluation du choix des structures futures les plus probables
- Identification des paramètres des futurs modèles
(3) Une simulation est effectuée
(4) Ensuite, un réseau neuronal estime les coefficients du modèle combiné.
Aucun caractère aléatoire n'a déjà été trouvé, la preuve en est la recherche approfondie d'Alexey (Mathemat). Je les confirme, tout est correct. Mais si le caractère markovien n'est pas respecté, tout sera plus compliqué et je devrai le réinventer :o(
Reprenant un sujet, peut-être hors sujet... J'ai essayé de distinguer les fréquences dans des nombres aléatoires artificiels - par des ajustements dans et hors de la gamme RMS - puis j'ai lu le post de Farnsworth .
réalisé qu'il y a un "tamis", dont le mystère demeure, et que ce que je faisais ne donnait ni alpha ni oméga.
C'est une question de "tamis". Qu'est-ce que c'est et comment c'est ? Il y a plus de questions que de réponses...