Économétrie : une prévision d'avance - page 122
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Moins d'émotions.
Il n'y a pas de "tendances" dont vous parlez.
Comment ça, il n'y en a pas ? Justifiez, qu'est-ce qu'il y a ?
Il n'y a pas de "tendances" dont vous parlez.
Comment ça, il n'y en a pas ? Justifiez, qu'est-ce qu'il y a ?
Supposons que le prix soit généré par un processus de la forme dS(t)=mu(t)*dt+sigma(t)*dW (ou dS(t)=mu(t)*S(t)*dt+sigma(t)*S(t)*dW, nous ne parlons alors pas d'incréments de prix, mais de logarithmes de relations), où mu(t) est le rapport de dérive, sigma(t) est le rapport de volatilité.
Si vous parlez de tendances, mu(t) devrait être différent de zéro. Essayez de construire des estimations mu/sigma, prouvez qu'elles sont non biaisées/soutenables/efficaces (à propos, n'oubliez pas d'attacher quelque chose comme COGARCH(p,q) au modèle sigma(t)).
Si les tendances sont réelles et que vous parvenez à estimer les paramètres avec précision - vous serez en mesure de prévoir les prix à l'aide de ce modèle, et il y aura une corrélation positive entre les prévisions d'incréments de prix et les incréments de prix réels (ce qui n'est pas suffisant pour le trading).
p.s. Vous pouvez faire l'hypothèse simplificatrice que mu(t) est une fonction constante par morceaux. Nous pouvons alors essayer d'utiliser la méthode des moindres carrés et l'inégalité de Chebyshev.
Comment ça, non ? Justifiez, qu'est-ce qu'il y a ?
Les émotions ont disparu depuis longtemps, et c'est mauvais :(
Je donnais un exemple très simple de "tendances" sur une série aléatoire qui ne sont rien d'autre qu'une illusion. Vous voyez, une citation est une multifractale très complexe qui n'est même pas du tout autosimilaire, elle est si complexe que l'ordre d'une citation se manifeste au plus haut degré de manifestation de cet ordre - dans le chaos. Tout est différent là-bas.
Bon sang, ça n'a aucun sens d'évaluer la corrélation sur une série primaire. La corrélation est une statistique, par exemple, vous prenez 1000 cas et vous voulez estimer la corrélation par décalage. Pour l'eurik un point est 0.000001. Jusqu'où pensez-vous que le prix va aller avec un pas aussi minime et avec certaines propriétés de déviation de trajectoire pour de telles multifractales à l'échelle de la cote? Bien sûr que non, vous avez ce coefficient et il montre une grande proximité statistique. Voyez la formule, vous aviez un quotient de 1,5, le prix s'est éloigné de disons 0,0003 (comme sur la moyenne). Pensez-vous que 1,5 et 1,4997 sont des valeurs statistiquement proches lorsque vous les mettez dans la formule ? Et ainsi de suite pour chaque gamme. Et les tendances qui s'y trouvent sont à la hauteur de oooh :)
Des recherches très intéressantes ont été menées par Alexei (Mathemat), et j'y étais :) Ils étaient liés à l'évaluation de la corrélation. Mais les gens ne se sont pas manifestés de quelque manière que ce soit :(
Supposons que le prix soit généré par un processus de la forme dS(t)=mu(t)*dt+sigma(t)*dW (ou dS(t)=mu(t)*S(t)*dt+sigma(t)*S(t)*dW, nous ne parlons alors pas d'incréments de prix, mais de logarithmes de relations), où mu(t) est le rapport de dérive, sigma(t) est le rapport de volatilité.
Si vous parlez de tendances, mu(t) devrait être différent de zéro. Essayez de construire des estimations mu/sigma, prouvez qu'elles sont non biaisées/soutenables/efficaces (à propos, n'oubliez pas d'attacher quelque chose comme COGARCH(p,q) au modèle sigma(t)).
Si les tendances sont réelles et que vous parvenez à estimer les paramètres avec précision - vous serez en mesure de prévoir les prix à l'aide de ce modèle, et il y aura une corrélation positive entre les prévisions d'incréments de prix et les incréments de prix réels (ce qui n'est pas suffisant pour le trading).
p.s. Vous pouvez faire l'hypothèse simplificatrice que mu(t) est une fonction constante par morceaux. Nous pouvons alors essayer d'utiliser la méthode des moindres carrés et l'inégalité de Chebyshev.
Les émotions ont disparu depuis longtemps, et c'est dommage :(
Je donnais un exemple très simple de "tendances" sur une série aléatoire, qui ne sont rien d'autre qu'une illusion. Vous voyez, une citation est une multifractale très complexe, qui n'est même pas du tout autosimilaire, elle est si complexe que l'ordre dans une citation se manifeste au plus haut degré de manifestation de cet ordre - dans le chaos. Tout est différent là-bas.
Bon sang, ça n'a aucun sens d'évaluer la corrélation sur une série primaire. La corrélation est une statistique, par exemple, vous prenez 1000 cas et vous voulez estimer la corrélation par décalage. Pour l'eurik un point est 0.000001. Jusqu'où pensez-vous que le prix va aller avec un pas aussi minime et avec certaines propriétés de déviation de trajectoire pour de telles multifractales à l'échelle de la cote? Bien sûr que non, vous avez ce coefficient et il montre une grande proximité statistique. Voyez la formule, vous aviez un quotient de 1,5, le prix s'est éloigné de disons 0,0003 (comme sur la moyenne). Pensez-vous que 1,5 et 1,4997 sont des valeurs statistiquement proches lorsque vous les mettez dans la formule ? Et ainsi de suite pour chaque gamme. Et les tendances qui s'y trouvent sont à la hauteur de oooh :)
Des recherches très intéressantes ont été menées par Alexei (Mathemat), et j'y étais :) Ils étaient liés à l'évaluation de la corrélation. Mais les gens ne se sont pas manifestés de quelque manière que ce soit :(
J'ai donné un exemple très simple de "tendances" sur une série aléatoire qui ne sont rien d'autre qu'une illusion.
Une tendance stochastique qui est généralement indiscernable d'une tendance déterministe - vu un article avec des preuves.
Vous voyez, une citation est une multifractale très complexe qui n'est même pas du tout auto-similaire, elle est si complexe que l'ordre dans une citation se manifeste au plus haut degré de manifestation de cet ordre - dans le chaos. Tout est différent là-bas.
Laissons de côté les difficultés, y compris les fractales.
Nous parlons de quelque chose d'entièrement différent. Il y a un problème de non-stationnarité. Nous essayons de résoudre au moins quelque chose, vous savez, au moins quelque chose.
Mec, ça n'a pas de sens d'estimer la corrélation sur une série primaire. La corrélation est une statistique, par exemple.
Pour moi, il n'y a pas de problème de corrélation - c'est une chose tout à fait floue.
Je prends le quotient et je calcule l'ACF. Je vois une autocorrélation. Pour moi, c'est une indication de la présence d'une composante déterministe. D'un côté, c'est une bonne chose car sa présence est une chance de succès. D'un autre côté, c'est mauvais parce que, s'il y a une composante déterministe, on ne peut rien dire des statistiques en général et de la corrélation en particulier.
J'ai extrait le composant déterministe, ce qui est réussi. Examiner le résidu - ce qui peut être fait, etc.
Dès le départ, je n'avais pas l'intention de discuter de la régression, et encore moins du type particulier de régression que j'ai défini. La régression donnée est un élément de démonstration de la décomposition d'une série en composantes telles que nous savons les traiter. J'ai montré qu'il est possible de distinguer deux composantes déterministes et GARCH.
Et puis il y a la question de la prévisibilité.
Si vous êtes prêt à discuter au-delà du niveau fractal, et de manière spécifique, allez-y. Je sais pertinemment qu'il n'y a pas de périodicité dans le modèle, peut-être un manque de mathématiques.
Suggérer. Le chemin est long jusqu'à un produit commercial. Mais au cours de la discussion, nous allons élever notre niveau et le niveau du forum sans aucun doute. Et en même temps, nous allons presser les inventeurs de bicyclettes.
Supposons que le prix soit généré par un processus de la forme dS(t)=mu(t)*dt+sigma(t)*dW (ou dS(t)=mu(t)*S(t)*dt+sigma(t)*S(t)*dW, nous ne parlons alors pas d'incréments de prix, mais de logarithmes de la relation), où mu(t) est le rapport de dérive, sigma(t) est le rapport de volatilité.
Si vous parlez de tendances, mu(t) devrait être différent de zéro. Essayez de construire des estimations mu/sigma, prouvez qu'elles sont non biaisées/soutenables/efficaces (à propos, n'oubliez pas d'attacher quelque chose comme COGARCH(p,q) au modèle sigma(t)).
Si les tendances sont réelles et que vous parvenez à estimer les paramètres avec précision - vous serez en mesure de prévoir les prix à l'aide de ce modèle, et il y aura une corrélation positive entre les prévisions d'incréments de prix et les incréments de prix réels (pas nécessairement suffisante pour le trading).
p.s. Vous pouvez faire l'hypothèse simplificatrice que mu(t) est une fonction constante par morceaux. Nous pouvons alors essayer d'utiliser la méthode des moindres carrés et l'inégalité de Chebyshev.
J'ai donné un exemple très simple de "tendances" sur une série aléatoire qui ne sont rien d'autre qu'une illusion.
Une tendance stochastique qui est généralement indiscernable d'une tendance déterministe - vu un article avec des preuves.
C'est difficile à croire.
Essayez d'estimer les paramètres du modèle y(t)=alpha+rho*y(t-1)+beta*t. En cas de tendance stochastique, ce sera rho=1, beta=0 ; en cas de tendance déterministe, abs(rho)<1.
UPD : "beta*t" peut être quelque chose d'autre, cela dépend du modèle de tendance déterministe choisi.
C'est difficile à croire.
Essayez d'estimer les paramètres du modèle y(t)=alpha+rho*y(t-1)+beta*t. En cas de tendance stochastique, rho=1, beta=0 ; en cas de tendance déterministe, abs(rho)<1.
UPD : "beta*t" peut être quelque chose d'autre, cela dépend du modèle de tendance déterministe choisi.
A la faa
Ce n'est pas si loin d'un produit commercial. Je veux dire mon système. J'avoue que la vôtre ne m'intéresse pas beaucoup. Mais je suivrai vos progrès :)
Ouais, comme si ce n'était pas un forum, c'est votre correspondance privée avec la FAA. Eh bien... Ok, je ne vais pas m'immiscer dans les conversations intellectuelles de premier ordre.
Et puis et maintenant, je ne suis pas bête, comme vous aimez le dire, et je vous réponds personnellement. Parlez plus clairement, ou je ne comprends pas ce message.
Un peu d'humour ne fait jamais de mal. Cela aide généralement.