Ottenere una BP stazionaria da una BP di prezzo - pagina 22

 
Avals >> :


In una somma cumulativa la varianza aumenta in proporzione diretta al quadrato del tempo.

Per una VR stazionaria la varianza = const


HideYourRichess >> :

Intuitivamente, associamo la stazionarietà di una serie temporale al requisito che abbia una media costante e che fluttui intorno a questa media con una varianza costante.

...

Una serie x(t) è detta strettamente stazionaria (o stazionaria in senso stretto) se la distribuzione di probabilità congiunta di m osservazioni x(t1),x(t2),:,x(tm) è la stessa che per m osservazioni

...

In altre parole, le proprietà di una serie temporale strettamente stazionaria non cambiano quando cambia l'origine del tempo.


Aspettativa matematica Mx(t)=a
Dispersione Dx(t)=M(x(t)-a)2= c^2

...

Una serie x(t) è detta debolmente stazionaria (o stazionaria in senso lato) se la sua media e varianza sono indipendenti da t.




Qualitativamente, una serie stazionaria è una serie in equilibrio statistico, nel senso che non contiene alcuna tendenza (è una tendenza laterale con confini chiari), mentre una serie non stazionaria è tale che le sue proprietà cambiano nel tempo

 

Colleghi, mi scuso per l'errore (grazie a Sergei per il sottile suggerimento :o). Stava solo calcolando una trasformazione complicata che era l'input per la difurcazione, e questo è stato implementato in un algoritmo.

Fila:


Una sorta di autocorrelazione (R(n)=R(-n)):


Stima (ovviamente, c'è un errore nel calcolo)



Per inciso, un modo comune di identificare i modelli AR/ARIMA è prevedere all'indietro. Si può vedere che questo non funziona per tali serie.

 
Reshetov писал(а) >>

E VR stazionario ha dispersione = const

naturalmente. Ma stiamo parlando di somma cumulativa ;)

 

Possiamo mantenerla semplice...

Qui c'è una discussione sul pound-frank "gommoso".

Qualche dettaglio da parte dei candidati?

Questo non è per grasn.

;)

 
Avals >> :

Naturalmente. Ma si tratta della quantità cumulativa ;)

E sto parlando di file stazionarie. Non ho nemmeno menzionato queste somme.

 
FOXXXi >> :

Se il rumore bianco cumulativo si discosta da MO di due sigma, con il 97,5% di probabilità ci ritornerà di nuovo indipendentemente dalla frequenza di campionamento, sia che si tratti di tick o di gufi. Per esempio possiamo entrare a un sigma, ci saranno più scambi, ma la probabilità di ritorno sarà del 67%, e nel 33% dei casi andrà a due o tre sigma.Infatti se un processo stazionario devia anche di quanto dal MO tornerà al suo MO con il 100% di probabilità, perché questo è il "prezzo giusto" di questo processo.Questo è un tipo di attrattore attrae tutti i tipi di amanti dei sistemi dinamici non lineari.

Scusa, ma stai scrivendo delle sciocchezze, che a loro volta mostrano una completa mancanza di padronanza della materia.

Non posso aggiungere nulla a ciò che Avals ha detto correttamente:

Avals ha scritto(a) >> Gli incrementi sono indipendenti e nulla deve tornare indietro da nessuna parte. Come fa la somma cumulativa a tornare a mo? Prendete un SB con incrementi con mo=0 - può deviare da zero quanto volete e non tornarci per tutto il tempo che volete. La somma cumulativa ha una varianza che aumenta in proporzione diretta al quadrato del tempo.

grasn ha scritto >>.
C'è una profonda filosofia qui. Ciò che è primario, il modello di predizione e di conseguenza la costruzione del TS sulla sua base o il TS per il quale viene selezionata la predizione. >> Finora non ho capito bene cosa significhi TS "ottimale" (su quale gamma, tra cosa sia questo ottimale), perché solo un passo avanti è importante per esso, come si correla con lo spread.

Abbiamo un TS arbitrario che negozia secondo l'algoritmo più generale.
Unità di analisi:
1. Determina il punto di entrata nel mercato e la direzione della posizione aperta;
2. determina il punto di uscita, cioè la chiusura di una posizione aperta.
È chiaro che quando si definisce l'algoritmo di trading in questo modo, si scompone il TP del prezzo in sezioni isolate nel tempo, dove ci troviamo nel mercato. Chiamiamo il parametro di ottimalità TS - k il rapporto tra il numero di pagamenti delle commissioni DC e il numero di transazioni completate. In questo caso è evidente che k=1 sempre e la serie di operazioni contiene qualsiasi serie lunga unidirezionale. Chiameremo un TS "ottimale" quello che minimizza il parametro k.
Si scopre che non c'è bisogno di chiudere e aprire posizioni consecutive unidirezionali perdendo lo spread ad ogni passo. Le transazioni unidirezionali consecutive possono essere combinate "non uscendo" dal mercato e perdendo uno spread ad ogni serie "virtuale" di transazioni invece di ogni membro della serie che porterà alla minimizzazione del parametro di ottimizzazione. Ora k<=1.
Un tale TS, a parità di altre condizioni (quando una stessa unità di controllo analitico lavora per diversi TS), darà il massimo rendimento possibile definito come punti per una transazione (in media) e sarà ottimale nel senso indicato.

Ora, se accendete la vostra immaginazione "artistica", potete vedere davanti ai vostri occhi un TS flipping che è sempre sul mercato. Che è quello che bisognava dimostrare.

 
Avals >> :

Mi dispiace, ma non è più vero. Gli incrementi sono indipendenti e nulla deve tornare indietro da nessuna parte. Come fa la somma cumulativa a tornare a mo? Prendete SB con gli incrementi con mo=0 - può deviare da zero quanto vuole e non tornarci finché vuole. La somma cumulativa ha una varianza che aumenta in proporzione diretta al quadrato del tempo.

Il rumore bianco è anche non correlato al tempo - questa è la sua condizione principale - ma la sua varianza è finita. Per esempio, la prima differenza in SB è rumore.La somma cumulativa di queste differenze è random walk, va bene.Ora prendi due o più serie altamente correlate (SB - cum. sum), fai un'analisi di regressione e ottieni i residui (rumore bianco - cum. sum).

 

"Vivi e impara", pensò il tenente, spostando il portasigarette d'argento dalla tasca dei pantaloni sotto il cuscino.

Sa qual è il suo problema? Non lo so nemmeno io. Ma tu ne hai uno.

Che diavolo stai facendo? Stai cercando di scopare un cavallo sferico. Beh, amore e consigli. E altri bambini...

===

Perdiana, il ramo di Niroba è fuori.

 
Svinozavr >> :

"Vivi e impara", pensò il tenente, spostando il portasigarette d'argento dalla tasca dei pantaloni sotto il cuscino.

Sa qual è il suo problema? Non lo so nemmeno io. Ma tu ne hai uno.

Che diavolo stai facendo? Stai cercando di scopare un cavallo sferico. Beh, amore e consigli. E altri bambini...

===

Perdiana, il ramo di Niroba sta riposando.

Ancora una volta non ho potuto contenere la mia gioia per la curiosità della tua mente.

Ma la mia mente immatura non può ancora accettare le tue 300longitudini
 
Svinozavr >> :

Che diavolo stai facendo? Stai cercando di scopare il cavallo sferico. Beh, amore e consigli.

>>Peter, finisci le tue scuse da gobbo e sbrigati ad unirti a noi in questa festa della vita - mettiti al lavoro!)