Risonanza stocastica - pagina 2

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Mathemat:

Gli stati stazionari sono top piatti durante le inversioni o le correzioni. Le tendenze sono stati instabili di transizione da un piano all'altro. Prima di un trend, un segnale regolare viene amplificato dal rumore del flat e si manifesta con salti bruschi, spesso momentanei, da un livello all'altro.

Come possiamo imparare qualcosa di pratico da questo?

P.S. Per esempio, come possiamo estrarre solo la componente casuale (puro rumore) dalla volatilità per ottenere un segnale regolare? La volatilità è nota per essere un processo antipersistente. La semplice sottrazione di una costante non funzionerà, poiché il segnale diventa più forte durante il trend. Detrend? E a cosa, mi chiedo, è uguale il coefficiente di amplificazione?
È un'idea curiosa (per me comunque... sto imparando), un flat è stabile, mentre un trend è solo una transizione. Ho pensato che il mercato si muove (trend) e ristagna (flat), quindi il mercato non sa dove muoversi. Cioè il mercato ideale è una linea retta orizzontale, Dio non voglia.
Estrazione del rumore, le wavelets sembrano essere progettate per questo (potrei sbagliarmi).
Buona fortuna.
 
lna01:

Mi sembra che risuoni in qualche modo con i modelli potenziali, o piuttosto la mia visione di dove e come usarli :).

E dove posso leggere delle potenziali modelle dal tuo punto di vista, perché Google è pieno zeppo di "potenziali modelle", la vita come sempre gira intorno alle pupe.
 
AAB писал (а): Cioè, il mercato ideale è una linea retta orizzontale - Dio non voglia.
In realtà, c'è la nozione che il mercato è lontano dall'equilibrio ed è sempre sull'orlo di disastri (biforcazioni). La lontananza dall'equilibrio classico è una caratteristica dei sistemi caotici naturali e sociali. Basta un piccolo urto per distruggere il fragile stato quasi-stabile (di tipo equilibrato, solo instabile). Questa è la transizione da un piatto a una tendenza.
 
AAB:
E dove posso leggere dei potenziali modelli dal tuo punto di vista, perché Google sta soffocando sui "potenziali modelli", la vita come sempre gira intorno ai piccoli.

C'è un bel thread sul forum parallelo :) https://www.mql5.com/ru/forum/50458 ma è abbastanza confuso. Come esempio si veda http://forex.kbpauk.ru/download.php?Number=16275. Per quanto riguarda il mio punto di vista, tali modelli dovrebbero solo descrivere stati stazionari aprendo così una possibilità fondamentale per isolare un segnale "esterno".

 
Cosa intende per "stati stabili"?
 
lna01:
AAB:
E dove posso leggere dei potenziali modelli dal tuo punto di vista, perché Google è pieno zeppo di "potenziali modelli", la vita come sempre gira intorno a leccapiedi.

C'è un bel thread sul forum parallelo :) https://www.mql5.com/ru/forum/50458 ma è abbastanza confuso. Come esempio si veda http://forex.kbpauk.ru/download.php?Number=16275. Per quanto riguarda il mio punto di vista, tali modelli dovrebbero solo descrivere stati stazionari aprendo così una possibilità fondamentale per isolare il segnale "esterno".

OK, grazie per i link. Ma penso che la frase "è molto rumorosa" sia molto sottovalutata ;).
 

Se ho capito bene il punto, devi cercare le caratteristiche del sistema/modello (forse basato su una serie temporale) in cui questo "attuale" debole segnale regolare entrerà in risonanza con il rumore, cioè sarà amplificato in modo multiplo. Appositamente evidenziato:

Posso essere più specifico: in altre parole, se affrontato da un punto di vista pratico, si dovrebbero controllare i parametri del rumore e cercare tali valori delle sue caratteristiche a cui la probabilità di risonanza è significativamente aumentata.

Difficilmente sarà possibile calcolare la traiettoria esatta, ma potrebbe essere possibile calcolare le caratteristiche di base del futuro movimento direzionale (slancio, salto, oscillazione - qualsiasi cosa). Di conseguenza è necessario impostare:

- Parametri del rumore attuale (suppongo che variano)

- Parametri del segnale corrente

Ci sono, naturalmente, alcune difficoltà con questo. Il rapporto segnale-rumore è fortemente influenzato l'uno dall'altro. Per il segnale attuale ci sono due semplici opzioni:

- è di isolare il segnale con qualche tipo di filtro passa-basso (l'opzione wavelet è abbastanza buona per questo modello).

- Uso di varie regressioni o loro combinazioni

Nel caso generale dovremo fare una previsione degli stessi elementi del sistema:

- Parametri del rumore futuro

- Parametri futuri del segnale

La previsione del rumore probabilmente vi farà sorridere, ma penso che dovrebbe essere una parte importante del sistema. Naturalmente non è necessario prevedere il rumore in sé, ma è necessario trarre alcune conclusioni sui parametri di base del rumore futuro. La risonanza stessa mi sembra essere di natura molto casuale, e il fatto che si aggiunga o meno dipende quasi interamente dal rumore.

PS 01: è un'idea interessante, quindi ci vorrà un anno o più, tenendo conto delle ricerche necessarie e provando diverse varianti.

a Mathemat

Gli stati stazionari sono piatti sui top durante le inversioni o le correzioni. Le tendenze sono stati instabili di transizione da un piano all'altro.

Io uso questo concetto nel mio modello. Funziona molto bene.

 
grasn:

Se ho capito bene il punto, devi cercare le caratteristiche del sistema/modello (forse basato su una serie temporale) in cui questo "attuale" debole segnale regolare entrerà in risonanza con il rumore, cioè sarà amplificato in modo multiplo. Appositamente evidenziato:

Posso essere più specifico: in altre parole, se affrontato da un punto di vista pratico, si dovrebbero controllare i parametri del rumore e cercare le caratteristiche del rumore a cui la probabilità di risonanza è significativamente aumentata.

Calcolare una traiettoria esatta è improbabile, ma può essere possibile calcolare le caratteristiche di base del futuro movimento direzionale (slancio, salto, spazzata - qualsiasi cosa). Di conseguenza è necessario impostare:

- Parametri del rumore attuale (suppongo che variano)

- Parametri del segnale corrente

Ci sono, naturalmente, alcune difficoltà con questo. Il rapporto segnale-rumore è fortemente influenzato l'uno dall'altro. Per il segnale attuale ci sono due semplici opzioni:

- è di isolare il segnale con qualche tipo di filtro passa-basso (l'opzione wavelet è abbastanza buona per questo modello).

- Uso di varie regressioni o loro combinazioni

Nel caso generale dovremo fare una previsione degli stessi elementi del sistema:

- Parametri del rumore futuro

- Parametri futuri del segnale

La previsione del rumore probabilmente vi farà sorridere, ma penso che dovrebbe essere una parte importante del sistema. Naturalmente non è necessario prevedere il rumore in sé, ma è necessario trarre alcune conclusioni sui parametri di base del rumore futuro. La risonanza stessa mi sembra essere di natura molto casuale, e il fatto che si aggiunga o meno dipende quasi interamente dal rumore.

PS 01: è un'idea interessante, quindi ci vorrà un anno o più, tenendo conto delle ricerche necessarie e provando diverse varianti.

alla matematica

Gli stati stazionari sono piatti sui top durante le inversioni o le correzioni. Le tendenze sono stati instabili di transizione da un piano all'altro.

Io uso questo concetto nel mio modello. Funziona molto bene.



Se ho capito bene l'articolo, bisogna cercare una fonte permanente di influenza. Ma si può scoprire che non c'è. O ce ne sono molti, che è la stessa cosa. Quindi come si fa?
 
Vinin:

Se ho capito bene l'articolo, devi cercare una fonte permanente di impatto. Ma si può scoprire che non c'è. O ce ne sono molti, che è la stessa cosa. Quindi come si fa?

Ho la forte sensazione di dover cercare entrambi, e tutto insieme è molto frustrante. Inizierò il mio viaggio con il rumore, soprattutto perché è da molto tempo che voglio occuparmene.

 
grasn:
Vinin:

Se ho capito bene l'articolo, devi cercare una fonte permanente di influenza. Ma potrebbe risultare che non ce ne sono. O ce ne sono molti, che è la stessa cosa. Allora, cosa fare?

Ho la forte sensazione di dover cercare entrambi, e tutto insieme è molto frustrante. Opzionale, inizierò il mio viaggio con il rumore, soprattutto perché è da molto tempo che voglio occuparmene.


Naturalmente, si potrebbero dividere i compiti. Ma poi bisogna cercare una risposta - Chi ne beneficia? Ma questa sembra una domanda infantile. Anche se potrei sbagliarmi.
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