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En d'autres termes, il s'agit de minimiser le temps de relaxation des changements de paramètres du modèle. + le dépôt ne doit pas souffrir pendant ce temps, pour lequel(Maxim Dmitrievsky) changer (déversifier) les stratégies.
Ce n'est pas comme ça que je le comprends : si le modèle est stable, alors il reviendra certainement sur la déviation. Et c'est une propriété du modèle qui ne dépend pas du marché - c'est comme une poupée déroulante : vous pouvez survivre à un drawdown. Il existe des caractéristiques quantitatives et elles sont connues lors de la conception du modèle. Il est exprimé comme la somme des coefficients du modèle. S'il est supérieur à 1, il n'est pas stable, et plus il est inférieur à 1, plus il revient rapidement après un choc (nouvelle) de déviation.
La stratégie doit donc s'asseoir sur le temps de relaxation du modèle, c'est-à-dire que le drawdown, pendant que les paramètres du modèle se promènent, ne doit pas dépasser les limites fixées par le MM.
vous confondez avec la variance zéro, ou juste une constante.
et en fait, l'exemple du triangle est un exemple de comparaison de la même série temporelle avec elle-même.Je calcule une densité de probabilité mobile et je fixe le niveau de probabilité - disons 0,9 - et je construis une bande où le prix atteint cette probabilité, qui est le canal.
Oui, j'ai oublié de préciser, que je dessinais ces moyennes mobiles de probabilité non décalées(les moyennes mobiles dessinées par 2n+1 points sont décalées de n points, il en va de même pour les distributions, bien sûr), pour lesquelles il suffit d'utiliser la fonction
GARCH a prévu un certain nombre de points et a créé un modèle de distribution non dégénérée à la fin de l'histoire (ce qui est important), en tenant compte des statistiques supplémentaires fournies par eux. Question à SanSanych(SanSanych Fomenko) : "Cette approche sera-t-elle plus correcte pour les sauts ou échouera-t-elle également ?"
Oui, j'ai oublié de préciser, que j'ai fait ces distributions mobiles de probabilité comme non distribuées(les moyennes mobiles de 2n+1 points sont en retard de n points, la même chose, bien sûr, est vraie pour les distributions), pour lesquelles juste par le modèle GARCH j'ai prédit quelques points, en créant un modèle de distribution non distribuée sur la partie finale de l'histoire (qui est importante), en considérant les statistiques supplémentaires, déjà données par eux. Question à SanSanych : "Cette approche sera-t-elle plus correcte pour les sauts ou échouera-t-elle également ?
Je ne peux pas évaluer votre méthode et donner une réponse.
Vous essayez de considérer une idée, dont il existe d'innombrables exemples sur le marché, mais comme un nombre écrasant d'auteurs d'idées, vous ne vous posez pas la question suivante : sur quelle base ce que vous voyez dans les données historiques se répétera-t-il à l'avenir ? Ou plus précisément : votre idée a-t-elle même une capacité prédictive ?
Les auteurs du GARCH ne sont pas arrivés à ce modèle immédiatement, et accessoirement, dans une lutte acharnée avec les idéologues du marché efficient, qu'ils comprenaient comme stationnaire.
Les statistiques nous apprennent que les processus stationnaires peuvent être prédits, mais que les processus non stationnaires sont très mal prédits. C'est précisément le problème. La non-stationnarité a rendu des montagnes de mathématiques inutiles extrêmement efficaces dans d'autres domaines.
Idéologie GARCH :
Votre idée va-t-elle dans ce sens ?
Je ne peux pas évaluer votre méthode et donner une réponse.
Vous essayez de réfléchir à une idée, dont il existe d'innombrables exemples sur le marché, mais comme la grande majorité des auteurs d'idées, vous ne vous posez pas la question suivante : sur quelle base ce que vous voyez dans les données historiques se répétera-t-il à l'avenir ? Ou plus précisément : votre idée a-t-elle même une capacité prédictive ?
Les auteurs du GARCH ne sont pas arrivés à ce modèle immédiatement, et accessoirement, dans une lutte acharnée avec les idéologues du marché efficient, qu'ils comprenaient comme stationnaire.
Les statistiques nous apprennent que les processus stationnaires peuvent être prédits, mais que les processus non stationnaires sont très mal prédits. C'est précisément le problème. La non-stationnarité a rendu des montagnes de mathématiques inutiles extrêmement efficaces dans d'autres domaines.
Idéologie GARCH :
Votre idée va-t-elle dans ce sens ?
J'ai un graphique présenté comme un mètre pliant, et chaque genou individuellement simplifie l'analyse de l'ensemble du mètre. Tout est compliqué dans sa simplicité.
Merci ! Il y a beaucoup de choses à penser. J'ai été honoré de recevoir vos conseils. Joyeuses fêtes !
C'est exactement ça. J'en parle depuis deux mois sur mon fil de discussion sur la façon de le faire. Et certaines des personnes les plus sophistiquées n'ont absolument aucune idée de la façon de le faire. Ils sont désemparés, pour faire simple. Ils devraient être en train de jouer aux dominos maintenant :))))
Wow - c'est la photo d'un hibou !