Risonanza stocastica - pagina 5
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Sì, c'è già una coalizione di partecipanti che crede che un movimento (tendenza?) sia uno stato costante. Vorrei sentire qualche giustificazione, Rosh. Che il movimento senza giustificazione alla fase di mercato sia uno stato interno del mercato è comprensibile.
Personalmente, credo che non ci siano stati stabili nel mercato. Ci sono o quasi-stabili (cioè instabili ma apparentemente stabili) o transizioni tra loro (disastri). E il mercato stesso è costantemente sull'orlo di una crisi di nervi. E gravi depressioni nervose (1987, diciamo) sono normali.
Beh, sì, sono d'accordo. E questa instabilità alla luce del concetto di risonanza stocastica appare proprio dal rumore del piatto stesso, che mantiene il mercato in uno stato di costante disponibilità al crollo.
Ahimè, non posso articolarlo. Ho letto Peters (di nuovo) sulla frattalità del mercato e sono d'accordo con lui che lo stato normale di qualsiasi sistema stabile è il non-equilibrio. Qui la proprietà di autosimilarità del frattale concorda con la presenza dell'investitore all'orizzonte di qualsiasi durata, e la non linearità e asimmetria nel processo decisionale, e molte altre cose.
ma come si può calcolare la Frattalità di una serie? Hai promesso di pubblicare un algoritmo... :)
L'articolo propone un modello dinamico che include una componente di rumore, che permette di generare serie temporali quasi-caotiche simulando un fenomeno chiamato "stirring layer", cioè lo scenario "comportamento caotico - modalità bistabile (salti tra due stati significativamente diversi) - selezione di uno stato stabile" . Questo scenario è tipico di molti processi in economia, medicina, ecc. Viene anche proposto un metodo per l'analisi delle serie generate, basato sullo studio di alcune caratteristiche statistiche. Si dimostra che l'analisi (con la creazione preliminare di un training set) permette di definire "il momento della verità", cioè quel momento nel tempo in cui è possibile, con la probabilità stabilita, prevedere quale stato stazionario sceglierà il sistema dato. http://ellphi.lebedev.ru/12/pdf19.pdf
Buona fortuna.
ma come si calcola la Frattalità di una serie? Hai promesso di pubblicare un algoritmo. ... :)
Non l'ho ancora accettato, anche se l'algoritmo è stato ancora una volta confermato per me. Recentemente ho letto dell'indice di variazione, scritto in modo molto interessante, soprattutto se si considera che gli autori dell'algoritmo sostengono che ci vogliono molti meno dati per calcolare questo indice che per calcolare Hirst. E l'indice Hurst, la dimensionalità frattale e l'indice di variazione sono strettamente correlati.
INDAGINE DELL'EFFETTO DI RISONANZA STOCASTICA IN UN SISTEMA BISTABILE
V.N.Ganin, A.A.Dubkov Università Statale di Nizhny Novgorod
In questo articolo viene discusso un nuovo metodo approssimativo per l'indagine dell'effetto di risonanza stocastica in un sistema bistabile con potenziale lineare frammentario.
Consideriamo il moto di una particella browniana in un campo potenziale, qualcosa di analogo al secondo legame di Candida ? http://forex.kbpauk.ru/download.php?Number=16275
Buona fortuna.
II Congresso dei biofisici della Russia
http://www.biophys.msu.ru/conferences/99_bpii/10_OBZOR/10_Otchet.htm
beh lì yada yada (biofisici, senza offesa) e qui già appaiono le formule. ...
Il fenomeno della risonanza stocastica, osservato in vari sistemi, con attivazione a soglia, sotto l'influenza simultanea del rumore e di una forza coerente, solitamente periodica, ha recentemente attirato molta attenzione. Il possibile ruolo della risonanza stocastica nei biosistemi è stato evidenziato per la prima volta da V.Y. Makeev. In certe condizioni, una maggiore intensità del rumore esterno porta a un comportamento più ordinato del sistema.
La risonanza stocastica è un effetto cooperativo nei sistemi non lineari in cui l'energia del rumore, distribuita su un ampio spettro, viene pompata in energia di uscita alla frequenza del segnale. In questo caso l'ampiezza della risposta del sistema è descritta da una funzione di tipo risonanza in cui l'argomento è il livello di rumore.
Il suo meccanismo è approssimativamente il seguente: in presenza di rumore una particella fa delle transizioni da uno stato all'altro; il tempo caratteristico di tali transizioni è determinato dal parametro di Kramer. In presenza di modulazione deterministica l'altezza della barriera comincia a dipendere dal tempo e il rapporto delle probabilità di transizione in fase e in antifase con la forzatura diventaW+/W-=exp(-2QD), dove Q è l'altezza della barriera e D l'intensità del rumore.
All'aumentare dell'intensità del rumore, il tempo di Cramers diminuisce. - meno è la volatilità, più probabile è la transizione dal trend al flat?
Se la forza forzante cambia abbastanza lentamente, è possibile raggiungere un regime in cui il tempo di Cramers diventa dell'ordine di un periodo di questo tempo di cambiamento caratteristico, ma il rapportoW+/W- è ancora abbastanza alto. Allora le transizioni nel sistema sono modulate in modo sufficientemente affidabile dal segnale e abbiamo a che fare con la risonanza stocastica. A D più grande il tempo di Cramers diventa troppo piccolo rispetto al tempo di modulazione caratteristico, e W+/W- ~ 1, e la risonanza stocastica non si realizza.
La risonanza stocastica permette di amplificare i segnali con un'ampiezza molto più piccola dell'intensità del rumore a spese del rumore. Prima di tutto questa possibilità è interessante in relazione al problema kT, la cui essenza si riduce alla domanda: "può un effetto con un'energia caratteristica che è inferiore all'energia termica media di fondo (kT) avere un qualche significato biologico? In particolare, lo scetticismo sulla possibilità di esposizione dei tessuti viventi alle onde elettromagnetiche deboli si basa su tali argomenti. Consideriamo un semplice modello di un canale di membrana, la cui commutazione tra livelli di conduzione può essere modulata da un debole segnale esterno.
....soprattutto mi è piaciuto il passaggio sui tempi di transizione, cioè sembra che ci sia la possibilità di LEGGERE la durata della tendenza? anche se ciò che è il parametro Kramers, come è apparso è un tempo medio necessario per la fuga della particella browniana dal pozzo potenziale. Non ho nemmeno imparato il primo lavoro, il secondo link Candida, e qui di nuovo ... Wikipedia sta piangendo per le mie domande e io sto piangendo per la mia stupidità, beh, andiamo a leggere.
Buona fortuna.
Domanda
Ho letto tutta la letteratura sulla risonanza stocastica e sono diventato ancora più convinto della correttezza del mio approccio. Una delle condizioni importanti per l'esistenza della risonanza stocastica è l'esistenza di due stati "stabili". Accettando il modello: tendenza come transizione da un livello di piattezza ad un altro, si scopre che gli stati stabili sono due livelli di piattezza. Possiamo dire con più o meno sicurezza di un livello, ma il secondo rimane un grande mistero. Forse non capisco qualcosa completamente, o non lo capisco affatto, ma mi sembra che cercare la funzione potenziale del modello per il nostro caso sia assurdo. Conoscere questa funzione significa sapere praticamente tutto sul sistema o trovare la "formula della vita". Trovare il secondo minimo di energia potenziale basato sui parametri del segnale, il rumore e un livello di minimo di energia potenziale sembra anche essere difficile, piuttosto impossibile.
Continuo a sostenere che tutto ciò che si può fare praticamente è trovare le caratteristiche ottimali del rumore alle quali si può parlare con fiducia di un futuro picco direzionale con una certa probabilità, ma si può determinare un nuovo livello solo tramite dipendenze empiriche derivate da statistiche tipizzate.
Credo che dobbiamo passare dalla raccolta di statistiche su rumore, tendenze e livelli piatti alla ricerca di modelli che tengano conto delle specificità della risonanza stocastica. L'intuizione dice ancora che ci dovrebbero essere questi schemi. Ne ho scritto prima "grasn 12. 10. 2007 14:08". Tuttavia, dopo averci ripensato mi sono reso conto che effettivamente quello che ho detto era molto simile alla volatilità, ma quello che intendevo erano i parametri di rumore in termini di elaborazione digitale del segnale, che è una cosa completamente diversa. Prima, quando raccoglievo le statistiche, ho dimenticato il rumore, mentre il rumore è una componente molto importante del sistema e non deve essere ignorato.
Mi sto facendo prendere un po' la mano, ma ecco la domanda: come calcolo l'intensità del rumore? Ho cercato nei miei libri e in internet, ma non ho trovato nulla. Esiste un parametro RIN (Relative Intensity Noise) - Ma questo è calcolato per i laser e sistemi simili.
Tendenza o piatto
Cos'è uno stato stazionario, una tendenza o un piatto? A mio modesto parere, si tratta solo di terminologia e di un certo accordo di vedute tra i partecipanti. Le autorità ci insegnano che il mercato è per lo più piatto e passa pochissimo tempo in una tendenza. Dopo i miei banali esperimenti sono arrivato a un'altra conclusione: gli appartamenti e le tendenze locali (e non ce ne sono altri) esistono approssimativamente nella stessa proporzione. Vi mostrerò, come occasione di riflessione, il primo segmento di EURUSD (ore, (H+L)/2) che è venuto a portata di mano. L'algoritmo di raccolta delle statistiche è semplice, "passo con i tempi" nell'intervallo testato, fisso la lunghezza della serie temporale iniziale, guardo nel futuro ad ogni intervallo e determino la durata di un canale laterale (flat) e un canale di regressione lineare, naturalmente, utilizzando i parametri dello stesso campione iniziale. Questo è quello che ho ottenuto per la finestra di 600 campioni:
L'asse x rappresenta i campioni dell'intervallo analizzato, mentre l'asse y rappresenta la lunghezza del canale ridotto alla dimensione della finestra della serie temporale (cioè la durata - 2 significa che il canale con i parametri iniziali ha vissuto, due lunghezze iniziali in più, 2*600). Se prendiamo l'intera storia, e passiamo attraverso le lunghezze delle finestre, otteniamo ancora approssimativamente la stessa immagine (quasi come nella figura). La durata media dei canali "piatti" è leggermente più lunga di quella dei canali a regressione lineare, ma niente di tutto ciò è "significativamente" ciò che le autorità stanno scrivendo. Naturalmente, l'argomento è circostanziale, ma mi ha portato ad alcuni pensieri.
Fosse potenziali
C'è un articolo, vedi 'Mappatura dei livelli di supporto e resistenza'. Ci sono link a pubblicazioni precedenti. E ci sono le Fibs, bisogna solo trovarle. Con l'approccio di Swaney non troverete Fibs.
Mi viene in mente un frammento di dialogo del film Guida galattica per autostoppisti, un robot con una personalità maniaco depressiva e il protagonista: l'operaio, toccato dall'angoscia del protagonista cerca di aiutare, "vuoi che ti calcoli le possibilità di sopravvivenza, .... ma non ti piacerà...". Le stesse possibilità di utilizzare queste "fosse potenziali". Paradossalmente, al prezzo non interessa quale di queste fosse "più potenziale". Una volta che hai "misurato" queste fosse, non indovinerai mai quale piace di più al prezzo. Il punto è che la curvatura risultante non ha nulla a che fare con la funzione potenziale.
Devo essermi perso qualcosa nel primo articolo, perché il risultato mi sembra piuttosto banale - man mano che il rumore diminuisce, i casi di superamento della soglia di transizione diventano più rari e infine si fermano del tutto - il sistema mantiene quindi lo stato in cui si trova in quel momento. Perché gli autori chiamano questa previsione? Ancora una volta nominare la prima fase come risonanza stocastica suggerisce un'idea semplice - gli autori semplicemente non sanno che questo termine è già usato per un fenomeno completamente diverso. Cioè, penso che la panoramica nell'introduzione e la lista dei riferimenti siano di valore in questo documento. Per quanto riguarda gli altri due riferimenti: non hanno cambiato la mia opinione - la risonanza stocastica è un termine abbastanza stretto, il punto chiave (facilitando i calcoli) è la ciclicità del segnale, il mercato non lo asseconda. Devo notare, tuttavia, che la parte dinamica è una parte costitutiva dei modelli. Pertanto, penso ancora che dovrei iniziare con esso :)
P.S. Questo viene dalla letteratura.
Per la letteratura, è meglio leggere questo: http://eprint.ufn.ru/article.jsp;jsessionid=aaa81x5hHOgj8Y?particle=1784
(da wikipendia link)
все, что возможно сделать практически – это найти оптимальные характеристики шума, при котором с определенной вероятностью можно уверенно говорить о будущем направленном скачке, а вот определить новый уровень можно только по эмпирическим зависимостям, выведенным на основе набранной статистики.
È possibile parlare con fiducia di un futuro salto direzionale in quasi ogni momento :), la questione è la sua direzione. E non è una cattiva idea avere almeno un'idea approssimativa del tempo. I nuovi livelli più vicini (dall'alto e dal basso), imho, sono piuttosto ben definiti dai mezzi tradizionali di TA, avendo indovinato la direzione è possibile specificare ulteriormente, dopo tutto c'è un trailing.
Penso che una parte considerevole delle potenziali critiche possa essere spiegata dal cattivo umore di Grasn. A proposito di lavoro intensivo - chi ha vita facile al giorno d'oggi? :) A proposito, una volta ho scritto che ho congelato il lavoro con un potenziale modello solo per questo motivo :)
Per la letteratura, è meglio leggere questo: http://eprint.ufn.ru/article.jsp;jsessionid=aaa81x5hHOgj8Y?particle=1784
(da wikipendia link)
Ho dato un'occhiata a Wikipedia, e volutamente non voglio addentrarmi in "SR" - perché non vedo ancora la sua utilità in questo caso.