Teoria del flusso casuale e FOREX - pagina 54
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E per essere completamente coerenti, dimenticate la stazionarietà e affrontate i mercati dei capitali in generale e il Forex in particolare come sistemi dinamici non lineari e non perdete tempo con la stazionarietà .
In termini pratici, come? Hai qualche intuizione?
Per esempio, ho calcolato un modello assumendo un processo stazionario. Ora, come faccio a sfruttare questo modello assumendo la non stazionarietà?
Devo studiare questa regolarità in un processo non stazionario? E come posso farlo senza conoscere le proprietà e la natura di questa non stazionarietà?
Studiare la non stazionarietà con l'esempio di questo modello?
Da nerd a studente della PTU: non credo nell'analisi di Fourier per i flussi di quote per certe ragioni. Non credo che le citazioni siano rumore bianco. Se non sono stato chiaro, accettate mille scuse.
P.S.Se metti insieme un negro da sinusoidi, è sciocco sostenere che non sia composto da loro :) Ma in realtà qui non stiamo interpolando, stiamo estrapolando.
Rigiro quello che ha appena detto Avals: il vero negro vivente non è fatto di sinusoidi. È composto di acqua, di cellule, di sangue e di carne, ha una volontà libera che lo guida in tutti i suoi movimenti corporei. La vostra immagine di un negro può, in certi casi, essere "scomposta in sinusoidi", e anche trarne qualche beneficio. Per esempio, si può usare l'immagine di un negro che corre per continuare il ciclo di movimento delle sue gambe e fare un film sulla corsa del negro. Solo il vero negro si fermerà dopo 30 secondi, e la vostra estrapolazione della sua immagine mostrerà che sta correndo OVUNQUE. E il suo umore è CAMBIATO! E non vuole più correre! Pertanto, l'estrapolazione meccanica della sua corsa sull'immagine del video non farà nulla.
Non avete un negro. Avete solo un'immagine di lui. Ecco perché non potrete fare previsioni a lungo termine con la sua immagine (tramite la decomposizione in onde sinusoidali). Bisogna sapere dove sta correndo, perché sta correndo e quante risorse ha per correre, quando si stancherà, e come determinare da singole immagini che ha iniziato a stancarsi.
Fierstein?
Ricezione.
In termini pratici, com'è? Ci sono delle considerazioni?
Per esempio, ho calcolato un modello assumendo un processo stazionario. Ora, come faccio a sfruttare questo modello assumendo un processo non stazionario?
Devo studiare questa regolarità in un processo non stazionario? E come posso farlo senza conoscere le proprietà e la natura di questa non stazionarietà?
Studiare la non stazionarietà con l'esempio di questa regolarità?
Sì, come? Qualsiasi pazzo può buttare in giro "definizioni" astruse su un forum anonimo senza alcuna responsabilità per la "definizione". Cercate di dimostrare nella pratica che la definizione del modello funziona.
La tesi della GER che tutte le informazioni sono nel prezzo sembra essere usata da tutti coloro che fanno previsioni sulle serie di quotazioni. O stai facendo qualcosa di diverso?
La tesi è leggermente diversa, ma non è questo il punto. Si tratta degli assunti di base, gli assiomi non negoziabili: il prezzo è una passeggiata casuale e poi gaussiana, legge normale ed ecco fatto. Non esiste una cosa del genere.
Posso prevedere che il negro che ho visto nella foto rimarrà un negro nella vita :)
Cosa ci guadagna? Devi sapere dove sta andando. La compagnia di assicurazione vuole sapere quanto tempo vivrà e quanto sarà malato nella sua vita, quindi gli chiedono dove è nato, qual è il suo stile di vita, cosa fa per vivere, cosa fa per lavoro e di cosa si è ammalato nella sua infanzia.
E voi avete solo una fascia di prezzo, e nel migliore dei casi non è nemmeno il volume degli acquisti di valuta, ma l'IMPORTO TICALE. E ci dicono che decomponendo l'immagine di un negro in una foto in sinusoidi, possiamo sapere dove e quanto velocemente correrà.
Stravolgerò quello che ha appena detto Avals: il vero negro vivente non è fatto di sinusoidi. È composto di acqua, di cellule, di sangue e di carne, ha il libero arbitrio, che lo guida in tutti i suoi movimenti. La vostra immagine di un negro può, in certi casi, essere "scomposta in sinusoidi", e anche trarne qualche beneficio. Per esempio, si può usare l'immagine di un negro che corre per continuare il ciclo di movimento delle sue gambe e fare un film sulla corsa del negro. Solo il vero negro si fermerà dopo 30 secondi, e la vostra estrapolazione della sua immagine mostrerà che sta correndo OVUNQUE. E il suo umore è CAMBIATO! E non vuole più correre! Pertanto, l'estrapolazione meccanica della sua corsa sull'immagine del video non farà nulla.
Non avete un negro. Avete solo un'immagine di lui. Ecco perché non potrete fare previsioni a lungo termine con la sua immagine (tramite la decomposizione in onde sinusoidali). Bisogna sapere dove corre, perché corre e quante risorse ha per correre, quando si stancherà e come determinare da singole immagini che ha iniziato a stancarsi.
Fierstein?
Ricezione.
Wow, è davvero qualcosa. Cercherò di spiegare senza allegorie: con la DFT si ottiene una decomposizione del segnale nelle sue componenti, dopo di che NON si potrà dire che NON è composto da esse, perché in somma le componenti daranno il segnale originale. E non parlare di causa ed effetto qui, è aritmetica. La fregatura è che sarà un'interpolazione, e al di fuori della sezione di decomposizione quasi sempre non avrà alcun significato.
P.S. A differenza del negro - se lo si smonta, allora... No, è crudele, disumano e poco appetitoso.
In termini pratici, com'è? Ci sono delle considerazioni?
Per esempio, ho calcolato un modello assumendo un processo stazionario. Ora, come faccio a sfruttare questo modello assumendo un processo non stazionario?
Devo studiare questa regolarità in un processo non stazionario? E come posso farlo senza conoscere le proprietà e la natura di questa non stazionarietà?
Studiare la non stazionarietà con l'esempio di questa regolarità?
La stazionarietà è un caso speciale di non stazionarietà. I mercati sono stazionari ad alcuni intervalli, ma non si possono ottenere inversioni di mercato da quegli intervalli, cioè quello che si può ottenere dalla non stazionarietà. Su questo post ho dato un link a Peters. Faccio il tifo per il corretto approccio metodologico. I mercati efficienti sono un vicolo cieco, cioè si può macinare per secoli con lo svuotamento del depo. Se inizialmente i mercati sono considerati come sistemi dinamici non lineari e la teoria disponibile in questo campo è diretta al riconoscimento di alcuni modelli che hanno capacità di previsione - è prospettiva nella sua base, forse tu o io falliremo, ma non un punto morto, cioè un giorno, qualcuno lo otterrà, ma in GER mai e nessuno.
Зная, что негр останется негром, страховая компания может прикинуть по статистике заболеваний негров, по статистике продолжительности жизни негров на этом континенте. И это зная зная только что он негр. И среднестатистически будет права
Mi chiedo come si fa a capire da una foto, e scomposta in sinusoidi, da quale continente proviene e in quale stadio della malattia si trova ;)...Sensitivi in sutdia ;) ? Sto solo dicendo.
Buona fortuna.