Statistiques de dépendance entre guillemets (théorie de l'information, corrélation et autres méthodes de sélection de caractéristiques) - page 37
Vous manquez des opportunités de trading :
- Applications de trading gratuites
- Plus de 8 000 signaux à copier
- Actualités économiques pour explorer les marchés financiers
Inscription
Se connecter
Vous acceptez la politique du site Web et les conditions d'utilisation
Si vous n'avez pas de compte, veuillez vous inscrire
Voilà - dès la première page du fil et les modèles sont spécifiques.
Oui, c'est un bruit. A la sortie pour ainsi dire))
Cela pourrait aussi être sur l'entrée du modèle. Mais en général, cela n'a pas vraiment d'importance. Le bruit est un élément qui n'est pas fourni par le modèle. Ou plutôt, on part du principe qu'on peut l'ignorer.
))) Qu'est-ce qu'une tendance ? En quoi est-il exprimé ? Dans quelles unités ? Comment se compare-t-il aux devis ? En quoi le fait d'avoir une tendance et des citations constitue-t-il du "bruit" ? Vas-y.
Tendance linéaire dans le temps ? Élémentaire))
Alors, la réponse ne sera pas difficile pour vous. Allez-y.
Oui !
"Le signal initial est une cotation, mais nous dégrossissons aussi cela en termes de délais, ou essayons de tirer quelque chose des ticks (mais c'est le lot des courageux)."
Bien. Si le signal d'origine est une citation, alors son grossissement est une barre. Un délai, c'est du temps. Est-ce que vous traduisez le nombre en temps d'une manière ou d'une autre ?
Est-il alors correct de la définition : "Le bruit est généralement la différence entre la composante déterministe du signal et le signal original" implique que - une citation qui tombe en dehors du modèle prédictif est du bruit ?
Alors, est-ce une conséquence correcte de ce que vous avez dit : la troncature, la coupure, la moyenne et toute autre ignorance similaire de l'ensemble sont autorisées pour ce type de recherche ?
oui
C'est-à-dire que nous avons une séquence de ticks comme processus de mouvement de prix. Nous pouvons y sélectionner certaines citations ("correctes" selon la méthode) et en écarter d'autres ("fausses") à l'entrée. Et ensuite, à partir de la séquence suivante (future), celles qui correspondent au modèle prédictif sont sélectionnées, et les autres qui ne correspondent pas sont écartées ? Est-ce correct maintenant ?
Par exemple, il y a une onde sinusoïdale Asin(Bx) + un autre signal. Le signal peut être aléatoire ou non. Nous essayons d'estimer un modèle à partir du signal total, mais nous ne prenons que le modèle sinus pour l'estimation. Ce que nous avons négligé va nous donner une erreur dans l'estimation des paramètres du modèle sinus.
C'est la même chose dans le commerce. Le prix est un mélange d'un tas de processus différents, dont nous négligeons certains au sein d'un modèle particulier. Le négligé est le bruit.
Qu'est-ce que la composante déterministe ? La fabrication d'un grand lot de quelque chose au coup par coup pendant, disons, une semaine est une composante déterministe ? Je ne comprends pas comment il peut y avoir une composante déterministe dans une citation.
Andrew, je comprends à peu près ce dont vous parlez. Le bruit peut être généré par une imperfection du canal de communication, par exemple. En ce sens, 99% des cotations sont probablement un signal pur, un autre 1% est une déformation par des filtres du côté des fournisseurs de cotations.
Mais il est possible que certains très grands acteurs soient montrés du doigt et que leur comportement soit considéré comme déterminant, alors que l'agitation de tous les autres pourrait être perçue comme du bruit. Par exemple, quelqu'un a décidé d'augmenter la cotation de 50 points, mais dans le processus d'augmentation, le prix a baissé de 1 à 5 points, c'est-à-dire que les petits joueurs l'ont tiré vers le bas. Ainsi, le signal du grand oncle a été déformé et par conséquent, le bruit dans le système a été généré. C'est donc comme ça.
Oui !
Oui quoi ? Où est la réponse ?
Bien qu'il soit sur le point de descendre dans les habituelles bêtises autour des modèles que je peux sentir. Pas intéressé.