S'il existe un processus dont l'analyse d'une partie ne permet pas de prévoir la partie suivante. - page 6
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Malheureusement, toute prédiction ne peut s'appuyer que sur une composante déterministe. Sur les rangs qui n'ont pas ce composant, toute prédiction, et par conséquent, tout gain, devient impossible.
C'est exactement ce que je veux dire. Les séries pseudo-aléatoires sont déterministes par définition.
La question (la demande ?) est d'apprendre à détourner ce déterminisme avec des méthodes "externes" ("ne pas connaître" l'algorithme original du générateur).
De plus, il est possible de vérifier la rentabilité sur OutOfSample - suite de la série du même générateur.
Tandis que quack avec preuve de rentabilité sur OutOfSample, une suite de la même série de générateurs.
Malheureusement, toute prévision ne peut reposer que sur une composante déterministe. Sur les rangs qui n'ont pas cette composante, toute prédiction, et donc tout gain, devient impossible.
Malheureusement, toute prévision ne peut reposer que sur une composante déterministe
Comment l'équipe considère ces considérations.
1. La prédiction est possible s'il existe une composante déterministe.
2. La composante déterministe est différentiable non seulement à gauche mais aussi à droite à la dernière mesure.
3. La différentiation vers la droite (jusqu'à l'arrivée de la prochaine barre !) est assurée par le type de la fonction de lissage. J'ai vu quelque part que les splines cubiques à la jonction restent différentiables.
Non ! Pourquoi le ferais-je ?
C'est exactement ce que je veux dire. Les séries pseudo-aléatoires sont déterministes par définition.
La question (la demande ?) est d'apprendre à secouer cette déterminité par des méthodes "externes" ("ne pas connaître" l'algorithme initial du générateur).
De plus, pour secouer avec la confirmation de rentabilité sur OutOfSample - continuation de la ligne du même générateur.
C'est la question de toutes les questions. Donnez-moi une telle méthode et je renverserai le marché. Je suis convaincu que pour travailler efficacement avec le déterminisme, il faut d'abord l'identifier. Toute TS est essentiellement une méthode de déduction de cette même composante. Mais il est difficile de chercher ce que je ne sais pas. C'est pourquoi l'écrasante majorité des CT sont trop inefficaces. Au mieux, ils ne traitent qu'une petite fraction du conditionnement, au pire, ils ont tendance à prendre du bruit en entrée.
Une méthode efficace pour traiter les séries déterministes chaotiques est précieuse. En principe, il est possible de formuler les propriétés qu'il doit avoir et de s'en inspirer dans le processus de construction. A titre d'exemple de la complexité et de la non-trivialité du problème, je donne le graphique suivant:
En dehors d'une espérance mathématique positive connue, il n'existe aucune autre composante stationnaire dans cette marche aléatoire. C'est-à-dire qu'il s'agit en fait de SB pur. Il n'y a pas de composante déterministe ici et notre méthode doit pointer vers ceci : "Qu'est-ce que tu m'as glissé !". C'est un SB ! Je refuse de travailler avec une telle série !"
Non ! Pourquoi le ferais-je ?
Donnez-moi un exemple où la prédiction ne repose pas sur le déterminisme du processus.
La mauvaise pièce. Le processus est non déterministe. C'est-à-dire une rangée aléatoire avec un biseau.
Mieux encore, le poker.
Je pense que ce que l'on voulait dire était le trading de tendance. Mais ce n'est pas le seul.
Je distingue deux types de déterminisme, conventionnellement appelés tendance et anti-tendance. Dans les deux cas, les TS appropriés sont utilisés.