Ottenere una BP stazionaria da una BP di prezzo - pagina 5
Ti stai perdendo delle opportunità di trading:
- App di trading gratuite
- Oltre 8.000 segnali per il copy trading
- Notizie economiche per esplorare i mercati finanziari
Registrazione
Accedi
Accetti la politica del sito e le condizioni d’uso
Se non hai un account, registrati
Come un mercato non stazionario possa essere trasformato in un mercato stazionario non è chiaro.
In realtà, si dovrebbe distinguere tra lo spettro di un segnale deterministico e la densità spettrale di potenza di un processo casuale.
>> così ..... ? E allora? La densità di potenza spettrale non è utile ai trader perché non permette di prevedere (sintetizzare) la FORMA di un segnale in futuro. E l'80% di tutti gli scritti sono dedicati proprio a questa "densità spettrale". Funziona in fisica, in ottica PER L'ANALISI. Ma i commercianti per l'estrapolazione hanno bisogno di SINTESI dopo l'ANALISI, e ha bisogno di una sintesi accurata. Pertanto, se i commercianti hanno bisogno di uno "spettro", dovrebbe essere per un segnale "deterministico", cioè non casuale.... Questo (uno spettro sinusoidale) NON esiste nelle serie temporali. Questo è il motivo per cui l'analisi di Fourier non funziona nel trading con QUALSIASI grado di precisione.
In realtà, si dovrebbe distinguere tra lo spettro di un segnale deterministico e la densità di potenza spettrale di un processo casuale.
Ricorda l'argomento: non prima dei segnali deterministici. La domanda è semplice: aprite l'allegato al mio post e provate visivamente a convertire tutte queste danze in un processo stazionario. Per me è ovvio che dovremmo dimenticare tale trasformazione e occuparci del processo non stazionario. SPM, a differenza degli esercizi probabilistici, ha anche una fase. Cosa succede ai parametri del segnale non stazionario (e quali), prima dei cambiamenti nelle tendenze?
L'argomento si è ridimensionato di nuovo.
Come un mercato non stazionario possa essere trasformato in un mercato stazionario, non lo capisco.
Questo forum è pieno di tali capitori - vogliono tutto e hanno masticato questa assurdità per diversi anni.
Così ..... ? Quindi? La densità di potenza spettrale non è necessaria per i commercianti, perché non permette di prevedere (sintetizzare) la forma del segnale per il futuro. E l'80% di tutti gli scritti sono dedicati proprio a questa "densità spettrale". Funziona in fisica, in ottica PER L'ANALISI. Ma i commercianti per l'estrapolazione hanno bisogno di SINTESI dopo l'ANALISI, e ha bisogno di una sintesi accurata. Pertanto, se i commercianti hanno bisogno di uno "spettro", dovrebbe essere per un segnale "deterministico", cioè non casuale.... Questo (uno spettro sinusoidale) NON esiste nelle serie temporali. Ecco perché l'analisi di Fourier non funziona nel trading con QUALSIASI grado di precisione.
naturalmente. SPM è una caratterizzazione probabilistica di un processo.
Reshetov, lei continua a non capire di cosa stiamo parlando. Nessuno ha suggerito di prendere come modello un qualsiasi rumore. Sono troppo pigro per ripetere la stessa cosa.
Ricorda l'argomento: non prima dei segnali deterministici. La domanda è semplice: aprite l'allegato al mio post e provate visivamente a convertire tutte queste danze in un processo stazionario. Per me è ovvio che dovremmo dimenticare tale trasformazione e occuparci del processo non stazionario. SPM, a differenza degli esercizi probabilistici, ha anche una fase. Cosa succede ai parametri del segnale non stazionario (e quali), prima dei cambiamenti nelle tendenze?
Bene, per esempio, si può notare che la media ponderata del segnale FFT (se si parla convenzionalmente di uno spettro di realizzazione SP concreto) scivola un po' verso le alte frequenze...
Ricorda l'argomento: non prima dei segnali deterministici. La domanda è semplice: aprite l'allegato al mio post e provate visivamente a convertire tutte queste danze in un processo stazionario. Per me è ovvio che dovremmo dimenticare tale trasformazione e occuparci del processo non stazionario. SPM, a differenza degli esercizi probabilistici, ha anche una fase. Cosa succede ai parametri del segnale non stazionario (e quali), prima dei cambiamenti di tendenza?
E il tuo modello non comporta la riduzione alla stazionarietà su una finestra temporale variabile e la ricerca dei parametri di queste distribuzioni stazionarie? Se hai qualcosa da dire e da discutere sull'argomento perché non apri un ramo?