Il mercato è un sistema dinamico controllato. - pagina 60
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Puoi farlo, ma devi anche pensare a come regolare i parametri usando qualche algoritmo.
Ci sono 9000 algoritmi diversi, ma tutti hanno una cosa in comune in termini puramente matematici: per arrivare all'optimum, è necessario conoscere il gradiente della funzione ottimizzata da parametri regolati. Naturalmente, si può usare PF come criterio e anche calcolare tutte le derivate in tempo reale (usando la differenziazione automatica non è così difficile). Ma c'è un problema: il valore del fattore di profilo dipende selvaggiamente dalla serie di prezzi stessa, che è nota per avere il carattere di un processo rumoroso. La fluttuazione di 1 sola candela di pochi punti può risultare in 1 affare in più o 1 affare mancante con un risultato imprevedibile, che avrebbe un effetto drammatico sul fattore di profitto (non dimenticate che dobbiamo ottimizzare la struttura del modello sul più breve intervallo di tempo possibile, perché inizialmente assumiamo che il modello abbia parametri variabili). Così il criterio è molto poco liscio e l'algoritmo di ottimizzazione può semplicemente bloccarsi in qualche optimum locale condizionato, ripeto, dalla semplice fluttuazione del prezzo.
La norma del vettore di errore (punto 3), d'altra parte, non ha un tale svantaggio: un cambiamento di 1 punto nel prezzo di 1 candela comporterà un cambiamento altrettanto insignificante nella funzione di penalità. Lo stesso vale per le voci 1 e 2, mentre la voce 4 è del tutto indipendente dal prezzo.
In breve, il criterio deve essere il più stabile possibile alle condizioni iniziali (che nel nostro caso è il campione di ottimizzazione), o l'algoritmo deve avere qualche controllo di globalità dell'ottimo trovato. Altrimenti invece dell'ottimizzazione avremo il caos.
E certamente non il punto 2, che richiede un adattamento a una distribuzione normale. Questo è, perdonatemi, senza senso.
In senso stretto, il rumore deve essere "rosso".
Questo è il rumore intrinseco di qualsiasi sistema dinamico "corretto".
Alzate l'amplificatore al massimo volume senza alcun ingresso musicale e sentirete SHHHHHHHHH)).
Qui ti contraddici già: se il processo è rappresentato come segnale+rumore, allora il residuo dovrebbe idealmente essere esattamente rumore termico, portando esattamente 0 informazioni. In effetti, questa premessa è stata generalmente accettata per cinquant'anni: ottenere l'output del LGBT (pp. 1 e 2) <=> il modello descrive adeguatamente la componente deterministica.
E per favore elaborate il punto 3, da quando il minimo di errore è diventato inutile dal punto di vista dell'adattamento?
1) Il processo è rappresentato come una miscela x(t) = s(t) + n(t) Non abbiamo alcuna conoscenza a priori sulla natura dell'interferenza n(t), e tanto meno che n(t) sia un rumore termico. D'altra parte, un tentativo di guidare l'interferenza n(t) nei limiti postulati porterà a una distorsione del segnale s(t)
2) La minimizzazione della norma del vettore di errore è accettabile per descrivere oggetti statici. Nel nostro caso di un sistema dinamico, è necessario utilizzare almeno il secondo momento, che corrisponde al controllo dell'accelerazione.
In senso stretto, il rumore deve essere "rosso".
Questo è il rumore intrinseco di qualsiasi sistema dinamico "corretto".
Alzate l'amplificatore al massimo volume senza alcun ingresso musicale e sentirete Ssshhhhhhhhhhhhhhhhhh)).
In senso stretto, il rumore non deve essere, ma può essere qualsiasi cosa, incluso "rosso" e "rosa" e "bianco"... e "grigio-marrone-mirtillo" -- qualsiasi cosa.
Se rappresentiamo i blocchi WL e WR come WLs, WLb e WRs, WRb, allora possiamo collegarli come una struttura reticolata.
I canali indipendenti WL e WR
come struttura P-canonica
come struttura V-canonica
Matematicamente sono equivalenti. Quale di loro usare, apparentemente, dipende dalla convenienza dell'interpretazione.
1) Il processo è rappresentato come una miscela di x(t) = s(t) + n(t) Non abbiamo alcuna conoscenza a priori sulla natura del rumore n(t), e certamente non che n(t) sia rumore termico. D'altra parte, un tentativo di guidare l'interferenza n(t) nei limiti postulati porterà a una distorsione del segnale s(t)
Suggerisci un'altra distribuzione di n(t)? Sarei solo contento.
Ma se non è così, qualche ipotesi sulla distribuzione deve essere fatta comunque. Almeno la distribuzione normale può essere in qualche modo giustificata: in assenza di influenze esterne (cioè componente deterministica) i movimenti del mercato saranno determinati dalla somma delle azioni di un gran numero di agenti, quindi in virtù della TPT, a condizione che le decisioni degli operatori in comune e in blocco siano prese indipendentemente l'una dall'altra, si ottiene un rumore gaussiano. (Il bianco è, ovviamente, un'idealizzazione, quindi il rumore reale uscirà colorato. Ma questo non significa che non si possa cercare di ridurre il tempo di correlazione). Poiché non c'è una componente deterministica, il residuo del nostro sistema dovrebbe idealmente coincidere con il processo di input...
2) La minimizzazione della norma del vettore di errore è accettabile per descrivere oggetti statici. Nel nostro caso di un sistema dinamico, è necessario utilizzare almeno il secondo momento, che corrisponde al controllo dell'accelerazione.
No, beh, c'è un segnale di ingresso e la sua stima nello schema, e la differenza tra loro è presente, che differenza fa se l'oggetto è statico o no? Voglio che il sistema dia lo stesso dell'oggetto reale se possibile, cioè la differenza dovrebbe essere minima. Vogliamo controllare con l'accelerazione? Accomodatevi, ma chi si assicurerà che l'errore di zero e primo momento non si accumuli? E lo farà di sicuro, perché abbiamo un segnale utile a bassa frequenza, quindi ogni volta che prendiamo velocità e accelerazione, spremiamo il segnale utile e moltiplichiamo il rumore.
Sono d'accordo, gli scambi sono discreti e introduce un certo ritardo se il criterio si basa solo sul loro risultato. Ma non siamo ancora arrivati agli accordi) In questo caso PF è solo un rapporto di incrementi di prezzo nella direzione della previsione/aumenti di prezzo nella direzione opposta. In generale, dipende da cosa stiamo prevedendo
Quindi è come una percentuale dei segni incrementali indovinati... è un compito ingrato, mi sembra... non può uscire dal rumore qui, deve lavorare entro il 50-55% da qualche parte. Prendo nota però.
Qualsiasi notizia cambia queste esposizioni a passi da gigante, gettando nel sistema informazioni che stabiliscono un nuovo valore di equilibrio per il prezzo delle azioni. Si avvia 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 di oscillazione, cioè deviazioni dai valori di equilibrio. Otteniamo qualcosa come un oscillatore parametrico (cioè il sottosistema Azione è un sistema aperto!).
Alexey, ho modellato un tale sistema, ma non di ordine 2, ma di ordine 4 in una volta (ho incluso 2 filtri di ordine 2 in parallelo). L'ingresso è un flusso di impulsi omogeneo con un'intensità distribuita in modo dimostrabile + LGBT. Il rapporto tra dispersione del segnale e dispersione del rumore è ~ 20.
Risulta molto simile:
E puoi anche vedere delle onde Elliott molto naturali sullo zoom, è così che vengono scelti i parametri dell'oscillatore).
Potete offrirmi un'altra distribuzione di n(t)? Ne sarei felice.
Ma se non è così, qualche ipotesi sulla distribuzione deve essere fatta comunque. Almeno la distribuzione normale può essere in qualche modo giustificata: in assenza di influenze esterne (cioè componente deterministica) il movimento del mercato sarà determinato dalla somma delle azioni di un gran numero di agenti, quindi in virtù della TPT, a condizione che le decisioni dei commercianti in comune e dell'intera massa siano prese indipendentemente l'una dall'altra, otteniamo solo rumore gaussiano. (Il bianco è, ovviamente, un'idealizzazione, quindi il rumore reale uscirà colorato. Ma questo non significa che non si possa cercare di ridurre il tempo di correlazione). Poiché non c'è una componente deterministica, il residuo del nostro sistema dovrebbe idealmente coincidere con il processo di input...
Vi sbagliate. In realtà, ai fini dell'adattamento, una tale assunzione non è necessaria. Ma nel caso di un modello non adattivo, bisogna fare delle ipotesi, postularle per avere del terreno sotto i piedi.
No, beh, c'è un segnale di ingresso e la sua stima nello schema, e la differenza tra loro è presente, che differenza fa se l'oggetto è statico o no? Voglio che il sistema dia lo stesso dell'oggetto reale se possibile, cioè la differenza dovrebbe essere minima. Vogliamo controllare con l'accelerazione? Accomodatevi, ma chi farà in modo che l'errore di zero e di prima coppia non si accumuli? E lo farà di sicuro, perché abbiamo un segnale utile a bassa frequenza, quindi ogni volta che prendiamo velocità e accelerazione, spremiamo il segnale utile e moltiplichiamo il rumore.
La differenza è molto significativa.
L'astatismo dell'ennesimo ordine assicura un errore di sistema nullo fino al (n-1)-esimo coefficiente di errore.
Cioè, con il controllo dell'accelerazione, l'errore sarà in accelerazione, mentre gli errori in velocità e posizione saranno zero. In questo caso, nessun accumulo di errori è fuori questione.
alsu: Понимаю, что можно свести к эквивалентному, но не логичнее ли изначально представлять реакцию по степеням воздействия, а не наоборот?
Questo è il modo in cui il modello è costruito. Il modello avrebbe dovuto essere chiuso in relazione al prezzo delle azioni. E allo stesso tempo, dobbiamo unificare tutte le influenze per dimensione.
Beh, come in meccanica: tutto è descritto in forma chiusa, attraverso la velocità e l'accelerazione del punto materiale il cui moto ci interessa.
Ma qui sono fondamentalmente in disaccordo: infatti, il nostro sistema ricicla solo l'energia in entrata in energia in uscita per "annichilazione", scusate la terminologia frizzante. Nel momento in cui il venditore e l'acquirente si accordano su un accordo, una piccola parte dell'energia in entrata si dissipa dal sistema, lasciando dietro di sé solo un aumento dell'entropia. E il flusso di energia attraverso il sistema, grosso modo, il volume delle transazioni è una quantità tutt'altro che conservata, ma è ciò che permette al sistema di esistere.
Beh, sì, ho esagerato un po' con la legge di conservazione. Naturalmente, in termini generali - tenendo conto del lavoro di tutte le "forze".
Permettetemi di ricordarvi ancora una volta che, sotto certi presupposti, l'azione diventa molto simile a un oscillatore parametrico. Cioè il sistema è in principio non chiuso e lo scambio di energia con l'ambiente esterno avviene non solo attraverso la dissipazione, ma anche attraverso i cambiamenti dei parametri.
P.S. Ho visto il tuo schema e le tue foto. Hai fatto in fretta...