Ottenere una BP stazionaria da una BP di prezzo - pagina 8
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Le trasformazioni della BP in qualcosa di più decente sono abbondanti - tutti (o quasi) gli indicatori, ma nessun profitto è visibile. Ogni volta che si sviluppa un indicatore, è sempre prima l'idea e poi l'implementazione. Qui si dice "è una buona cosa se la VR è stazionaria al posto di non stazionaria". Che cosa è buono? Lo sviluppo di tutti gli indicatori è finalizzato al fatto che riflettono qualche caratteristica del BP iniziale. Qui non impostiamo affatto un tale compito, impostiamo il compito della caratteristica statistica del risultato e non sappiamo cosa questo risultato rifletterà del BP iniziale.
Qual è il vantaggio dei processi stazionari rispetto a quelli non stazionari? Un processo stazionario è prevedibile. Ha qualche caratteristica importante (nella sua forma più generale non è necessariamente la media), e si sa come questa caratteristica può cambiare (nella sua forma più generale non è necessariamente la varianza). Si sa anche che questa caratteristica e la sua variabilità sono indipendenti dal campione. E in una forma particolarmente rigorosa, si sa anche che le distribuzioni di variabilità sono costanti. Tutto questo, con un certo rigore, permette di prevedere. Questo non è il caso dei processi non stazionari. In questo caso, a rigore, è impossibile da prevedere (in pratica, ovviamente, non è così male). È la non stazionarietà che porta ad alcuni tipi di precipitazioni. Tuttavia, la piombatura stazionaria è anche possibile, e ci sono molti fan di questo tipo di piombatura. Ma questo è un altro argomento.
Per questo motivo scrivo: profitto = f(prezzo), che significa - ottenere un profitto stazionario da un prezzo non stazionario.
Questo non è una garanzia di profitto, ma è una proprietà molto desiderabile.
A proposito, ho visto dei grafici sul forum che mostrano che la lunghezza delle candele dipende dall'ora del giorno.
Qual è il vantaggio dei processi stazionari rispetto a quelli non stazionari? Un processo stazionario è prevedibile. Ha qualche caratteristica importante (nella sua forma più generale non è necessariamente la media), e si sa come questa caratteristica può cambiare (nella sua forma più generale non è necessariamente la varianza). Si sa anche che questa caratteristica e la sua variabilità sono indipendenti dal campione. E in una forma particolarmente rigorosa, si sa anche che le distribuzioni di variabilità sono costanti. Tutto questo, con un certo rigore, permette di prevedere. Questo non è il caso dei processi non stazionari. In questo caso, a rigore, è impossibile da prevedere (in pratica, ovviamente, non è così male). È la non stazionarietà che porta ad alcuni tipi di precipitazioni. Tuttavia, la piombatura stazionaria è anche possibile, e ci sono molti fan di questo tipo di piombatura. Ma questo è un altro argomento.
Ecco perché scrivo: profitto = f(prezzo), che significa - ottenere un profitto stazionario da un prezzo non stazionario.
Questo non è una garanzia di guadagno, ma è una caratteristica molto desiderabile.
Questa è una proprietà intrinseca di alcuni mercati. Perché le interessa? Nel contesto di questa discussione.La stazionarietà è auspicabile con mo positivo. Allora sì, è una fonte di profitto. Ci sono casi di mo=0 stazionario su cui si può guadagnare sistematicamente? È possibile prevedere in modo adeguato, ma è possibile guadagnare? Il mo positivo può essere giocato in modo più efficiente se si conoscono le altre caratteristiche/parametri della distribuzione.
La serie stazionaria è liberata dalle dipendenze. Non ha "memoria" perché la sua distribuzione non dipende dallo spostamento temporale della chiave t di riferimento. Cercare le dipendenze in esso, costruire l'AT è inutile. Solo per giocare il mo positivo in modo puramente statistico se è presente.
La stazionarietà è auspicabile con mo positivo. Allora sì, è una fonte di reddito. Esistono casi possibili di mo=0 stazionario su cui si può guadagnare sistematicamente? Prevedere è possibile e abbastanza adeguato, ma guadagnare? Il mo positivo può essere giocato in modo più efficiente se si conoscono le altre caratteristiche/parametri della distribuzione.
La serie stazionaria è liberata dalle dipendenze. Non ha "memoria" perché la sua distribuzione non dipende dallo spostamento temporale del t-score di riferimento. Cercare le dipendenze in esso, costruire l'AT è inutile. Solo per giocare il mo positivo in modo puramente statistico se è presente.
Spero che questo sia un chiarimento e non una confutazione di ciò che ho scritto.
Stiamo parlando della stessa cosa?
Probabilmente sì, solo che non c'era ancora quando l'ho letto.
"La stazionarietà non è una garanzia di redditività, ma è un attributo molto desiderabile".
e questo è un punto che volevo chiarire :)
La stazionarietà è auspicabile con mo positivo. Allora sì, è una fonte di reddito. Esistono casi possibili di mo=0 stazionario su cui si può guadagnare sistematicamente? Prevedere è possibile e abbastanza adeguato, ma guadagnare? Il mo positivo può essere giocato in modo più efficiente se si conoscono le altre caratteristiche/parametri della distribuzione.
La serie stazionaria è liberata dalle dipendenze. Non ha "memoria" perché la sua distribuzione non dipende dallo spostamento temporale del t-score di riferimento. Cercare le dipendenze in esso, costruire l'AT è inutile. Solo per giocare il mo positivo in modo puramente statistico se è presente.
Qualche post prima mi sono interrogato sulla coerenza del modello con l'originale. Il mashup corrisponde al segnale originale instabile? Un sacco di risposte sia teoriche che sotto forma di modifiche mashup. Si possono usare modelli regolari, ma bisogna sempre rispondere alla domanda di corrispondenza (adeguatezza) del modello all'originale. Stiamo cercando di prendere una tendenza. Cosa prendiamo per incrementi? Se assumiamo che la BP sia una somma di tendenze forti, tendenze deboli, cicli (oscillazioni nel corridoio e rumore bianco), allora cosa prendiamo come incrementi?
Questa è una proprietà intrinseca di alcuni mercati. Perché le interessa? >> Nel contesto di questa discussione.
La dipendenza della lunghezza delle candele dall'ora del giorno è stata interpretata come non stazionarietà degli incrementi.
La dipendenza della lunghezza delle candele dall'ora del giorno è stata interpretata come non stazionarietà degli incrementi.
c'è un link?
c'è un link?
Purtroppo no. Era sul ragno, poi si è spostato qui. Il segno più sgradevole della non stazionarietà di BP è la periodicità variabile delle tendenze. Anche la lunghezza della candela varia con il tempo. Questo mi sembra ovvio, dato che la volatilità non è stazionaria.
Ecco, il mio modello funziona! Oggi ho identificato gli errori nell'algoritmo di estrapolazione della rete neurale ponderando i coefficienti.
In breve, dividiamo la storia in tre parti.
Nella prima parte alimentiamo gli input della NN con i residui della differenza di prezzo e (non dirò cosa). La rete neurale è in ritardo. Otteniamo i coefficienti di peso. Noi estrapoliamo.
Nella seconda parte controlliamo l'estrapolazione. Vediamo che c'è un adattamento. Sottraiamo l'estrapolazione della prima NN dalle rimanenze, cioè otteniamo un'altra BP delle rimanenze (errori della prima NN). Alimentazione agli ingressi della seconda NN.
Nella terza parte la seconda NN corregge gli errori della prima NN. L'inoltro ha successo.
Il ramo può essere considerato chiuso. La mia ipotesi del primo post si è rivelata corretta. Almeno nel tester il risultato è stabile.