Il mercato è un sistema dinamico controllato. - pagina 58
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In kotier è più complicato - il segnale può essere presente o meno nel mix con l'interferenza!
Sopprimendo l'interferenza (rumore) si possono migliorare le condizioni di ricerca del segnale, ma il problema rimane irrisolto.
Quanti segnali ci sono?
Quanti segnali ci sono?
Vorrei che ce ne fossero di più buoni...)
Proprio così.
Zero sull'ingresso significa nessun segnale, non importa quanti ce ne siano.
Avete appena dimostrato una delle tecniche dell'analisi tecnica - la costruzione di linee di tendenza.
È vero esattamente il contrario.
Lo zero in ingresso non è sempre zero. Se non era zero un minuto fa e il sistema possiede una certa memoria, la modellazione inerziale produrrà un'uscita non zero nonostante l'assunzione di zero all'ingresso. Otterremo una deviazione dalla linea di tendenza, e se il modello è un po' più complicato di una moneta da cinque penny, l'immagine del futuro sarà più interessante.
Oleg, era ironia, ho dimenticato di mettere uno smiley alla fine della frase).
" qui. с #93 ... #96" parli direttamente di segnale e interferenze, mentre nel post a cui stavo rispondendo - non una sola parola a riguardo.
A quanto pare, mi è sfuggito e non ho specificato che considero il flusso di ingresso come una miscela additiva del segnale utile e dell'interferenza:
x(t) = s(t) + n(t)
anche se l'ho sottinteso come una cosa ovvia.
Una volta identificati i parametri del sistema, dobbiamo solo "lasciarlo andare" per un breve periodo nel futuro, per così dire, in modo inerziale, e vedere cosa succede. In effetti, questa è la previsione - ma solo sotto l'ipotesi che non ci sia nulla all'ingresso del sistema in quel momento. Come è stato giustamente notato sopra, non conosciamo il segnale di ingresso e possiamo solo stimarlo usando i dati passati, ma non abbiamo niente di meglio da prevedere che assumere che l'ingresso sia 0.
Per essere più corretti, non input uguale a 0, ma cambiamento di input uguale a 0. Anche se qui sono permesse diverse variazioni, ad esempio il cambiamento dell'input all'interno di [a,b]
In kotier è più complicato - il segnale può essere presente o meno nel mix con l'interferenza!
Sopprimendo l'interferenza (rumore), le condizioni di ricerca del segnale possono essere migliorate, ma il problema rimane irrisolto.
Abbastanza giusto.
E possiamo assumere che il rumore di intensità variabile sia sempre presente. Al contrario, il segnale all'ingresso può essere presente o meno (di nuovo si possono introdurre alcune tolleranze). E qui non siamo lontani da una chiara separazione di una tendenza da un piatto.
5) Includendo un ciclo di ottimizzazione-adattamento, otteniamo un sistema di simulazione chiuso
Se descriviamo questo schema dal punto di vista del mercato, allora 2 forze opposte sono valutate dal flusso delle quotazioni utilizzando le funzioni qL e qR - ordini limite, che impediscono il movimento e ordini di mercato, che lo creano. Vengono poi confrontati utilizzando q0. Essenzialmente, se il lato del limite è più forte, dovremmo aspettarci un flat, e se il lato del mercato è più forte, dovremmo aspettarci un trend. Il blocco di adattamento cambia i parametri qL e qR in base all'errore di previsione.
Potrebbe essere logico dividere WL e WR in due blocchi. Essi corrispondono alla liquidità per comprare WLb, liquidità per vendere WLs, ordini di mercato per comprare WRb, ordini di mercato per vendere WRs. WRb interagisce con i WL e forma mosse verso l'alto, e i WR con WLb formano mosse verso il basso. Il grafico mostrerà 4 blocchi che interagiscono a coppie e poi i loro risultati interagiscono tra loro tramite q0. Quindi oltre alla nozione di trending/floating ci sarà anche la direzione del movimento. Cioè 4 componenti saranno estratti dal quoziente invece di 2. In parole povere, si tratta di forze di acquisto, forze di vendita, resistenza all'acquisto e resistenza alla vendita.
Se prendiamo un'analogia dalla fisica) è come se un corpo si muovesse su e giù in un mezzo denso a causa di impulsi applicati ad esso. Ma la densità del mezzo cambia ed è diversa nelle diverse direzioni.
La domanda riguarda queste funzioni qL e qR. Può dare come input non solo i quozienti, ma anche i loro attributi elementari, che sarebbe difficile per loro estrarre da soli, ma che possono essere decisivi nel loro lavoro. Prima di tutto, gli attributi temporali (ora del giorno, giorno della settimana). Forse gli attributi dei prezzi come la volatilità, raggiungendo gli estremi.
Se si prende un'analogia dalla fisica), è come se un corpo si muovesse su e giù in un mezzo denso a causa degli impulsi applicati ad esso. Ma la densità del mezzo cambia ed è diversa nelle diverse direzioni.
Sì, tale analogia è molto chiara e utile.
E il problema può essere interpretato come la determinazione della densità del mezzo di mercato, del gradiente di densità e del suo cambiamento nel tempo.
Problemi simili sono risolti nella geolocalizzazione (solo che al posto del tempo ci sono le coordinate dell'applicazione del segnale di sondaggio) e ogni giorno nelle sale di diagnostica a ultrasuoni.
I) Accettiamo di chiamare lo strumento Stock. In generale, le leggi di comportamento di un'azione e di una coppia di forex dovrebbero essere simili.
II) Ho diviso il mercato nel suo insieme in due sottosistemi disuguali: lo "Stock" propriamente detto e "Ciò che è esterno ad esso". L'interazione tra questi sottosistemi è unidirezionale. Cioè, solo "Esterno" influenza "Azione", ma non viceversa. Il modello che descrive il moto dell'Azione corrisponde all'equazione del moto "filosofico generale" della teoria dei sistemi: "La reazione di un oggetto a un impatto è proporzionale all'intensità dell'impatto e inversamente proporzionale all'inerzia dell'oggetto". Bene, più avanti, il modello è costruito in modo molto simile a come è descritto da Landafshitz nella sua Meccanica. La caratteristica più importante di questa descrizione è la chiusura delle difuraa zioni relative alle variazioni del prezzo delle azioni, cioè il suo parametro principale. Cioè non usiamo nulla oltre alle citazioni.
III) Ancora una volta: la diphura del movimento delle scorte era non lineare, cioè il principio di sovrapposizione è stato rifiutato immediatamente. È certo che raddoppiare l'impatto esterno sulla citazione potrebbe comportare tutt'altro che raddoppiare la risposta del fininstrumento. E la presenza di memoria nel magazzino suggerisce che il sistema è fondamentalmente non lineare (non è necessariamente il caso, ma non perdiamo nulla qui, poiché la non linearità può sempre essere rimossa se diventa superflua).
IV) Non c'è stato alcun tentativo di descrivere esplicitamente tutte le possibili influenze esterne all'azione. Li ho divisi senza mezzi termini secondo il principio dell'impatto sulla citazione. Ho 4 tipi aggregati:
1) impatto costante che è indipendente dal prezzo delle azioni (impatto Alpha),
2) un impatto che è proporzionale al prezzo dell'azione (impatto Beta),
3) Proporzionale alla derivata del prezzo dell'azione (impatto Gamma).
4) proporzionale al quadrato del prezzo dell'azione (introducendo la non linearità) (impatto Delta).
Non importa cosa c'è dentro questi tipi di impatto. La cosa importante è che li abbiamo ridotti tutti a quattro tipi noti e, cosa più importante, speriamo che i loro parametri possano essere determinati sperimentalmente (finora penso solo questo).
E poi abbiamo avuto questa idea dell'intero processo. Tutti e quattro i tipi di impatto sono essi stessi funzioni del tempo, e cambiano relativamente lentamente rispetto al prezzo delle azioni. In quasi ogni momento, possiamo assumere che queste influenze non cambino e stabilire un prezzo di equilibrio per il titolo.
Qualsiasi notizia cambia queste influenze a passi da gigante, gettando nel sistema informazioni che stabiliscono un nuovo valore di equilibrio per il prezzo delle azioni. Inizia un processo transitorio che cerca di allineare il prezzo delle azioni alle nuove condizioni (eccolo, OOS nel sistema!). In parole povere, si tratta di una diffura lineare del secondo ordine. La linearizzazione del diphour si ottiene assumendo una piccola grandezza delle fluttuazioni, cioè delle deviazioni dai valori di equilibrio. Otteniamo qualcosa come un oscillatore parametrico (cioè il sottosistema Azione è un sistema aperto!).
Il nostro compito principale è quello di determinare i parametri di questi tipi di influenze il più presto possibile, e quindi determinare come il processo stesso si evolve nel tempo (previsione). La conclusione più importante è questa: il prezzo delle azioni cambia anche quando le influenze esterne sono costanti (nessuna notizia). In altre parole, le notizie non influenzano il titolo immediatamente, e l'influenza dell'ultima notizia avviene anche un tempo finito dopo la notizia stessa.
A proposito, la linearità del secondo ordine del diaframma rende facile l'introduzione di concetti di meccanica classica - la quantità di moto dell'azione e la funzione di Lagrange (energia). Nella sezione dell'invariabilità delle influenze esterne si può parlare anche di qualche parvenza della legge di conservazione dell'energia. In breve, è tutto fuori dalla meccanica. Naturalmente, questa è solo visibilità, dato che ho reso il prezzo del titolo fondamentalmente un processo stocastico. Sotto certe ipotesi non troppo restrittive su questo processo casuale è anche possibile derivare un'equazione di questo processo (cosa che sono riuscito a fare - anche se finora non ne vedo l'utilità).
Ragazzi, se qualcuno ha qualche segno di forte irritazione per tutta questa scolastica - fate domande, cercherò di chiarire. Lo schema ATS sarà un po' più tardi - se si ottiene almeno un po' di consenso sulle stronzate di cui sopra.
Coloro che amano criticare "solo perché sistemi così complessi non possono essere ridotti a una meccanica stupida" sono pregati di pensare seriamente agli argomenti. Non è affatto una "meccanica stupida", solo una lontana parvenza di essa. Le critiche ingiustificate saranno ignorate.
Se descriviamo questo schema dal punto di vista del mercato, allora dal flusso delle quotazioni usando le funzioni qL e qR stimiamo 2 forze opposte - ordini limite che impediscono il movimento e ordini di mercato che lo creano. Vengono poi confrontati utilizzando q0. Essenzialmente, se il lato del limite è più forte, dovremmo aspettarci un flat, e se il lato del mercato è più forte, dovremmo aspettarci un trend. Il blocco di adattamento cambia i parametri qL e qR in base all'errore di previsione.
Potrebbe essere logico dividere WL e WR in due blocchi. Essi corrispondono alla liquidità per comprare WLb, liquidità per vendere WLs, ordini di mercato per comprare WRb, ordini di mercato per vendere WRs. WRb interagisce con i WL e forma mosse verso l'alto, e i WR con WLb formano mosse verso il basso. Il grafico mostrerà 4 blocchi che interagiscono a coppie e poi i loro risultati interagiscono tra loro tramite q0. Quindi oltre alla nozione di trending/floating ci sarà anche la direzione del movimento. Cioè 4 componenti saranno estratti dal quoziente invece di 2. In parole povere, si tratta di forze di acquisto, forze di vendita, resistenza all'acquisto e resistenza alla vendita.
Se prendiamo un'analogia dalla fisica) è come se un corpo si muovesse su e giù in un mezzo denso a causa di impulsi applicati ad esso. Ma la densità del mezzo cambia ed è diversa nelle diverse direzioni.
La domanda riguarda queste funzioni qL e qR. Può dare come input non solo i quozienti, ma anche i loro attributi elementari, che sarebbe difficile per loro estrarre da soli, ma che possono essere decisivi nel loro lavoro. Prima di tutto, gli attributi temporali (ora del giorno, giorno della settimana). Forse gli attributi dei prezzi come la volatilità, raggiungendo gli estremi.
Un ottimo paragone con il movimento di un corpo in un mezzo denso sotto l'azione di forze diversamente dirette.
Come ho detto prima, abbiamo poi bisogno di risolvere problemi particolari, i principali dei quali sono:
Avendo rappresentato i blocchi WL e WR come WLs, WLb e WRs, WRb, possiamo poi collegarli come una struttura incrociata.