Fenomeni di mercato - pagina 26

 
paukas:
L'inerzia non funziona :)

Puoi approfondire il processo di pensiero?

Per esempio: Il lavoro è il prodotto della forza per lo spostamento. L'inerzia non è una forza, quindi non può funzionare. Pertanto, l'inerzia non funziona :)

 
paukas:
Gop-stop.))

E l'hanno legalizzato! Buon per i diavoli!)))
 
Candid:

Puoi approfondire il processo di pensiero?

Per esempio: Il lavoro è il prodotto della forza per lo spostamento. L'inerzia non è una forza, quindi non può funzionare. Di conseguenza, l'inerzia non funziona :)

La prova del topicstarter è una cosa sicura:

Se funzionasse, allora perché non ti vedo nella lista di Forbes? :))

 
Candid:

Puoi approfondire il processo di pensiero?

Per esempio: Il lavoro è il prodotto della forza per lo spostamento. L'inerzia non è una forza, quindi non può funzionare. Di conseguenza, l'inerzia non funziona :)

L'inerzia è una conseguenza di una forza, quindi funziona relativamente :)
 
paukas:

Una prova stoica del topicstarter:

Se ha funzionato, allora perché non ti vedo nella lista di Forbes? :))

Inerzia del pensiero. Se funzionasse berrei birra da due frigoriferi e non farei nulla :)
 
Candid:
Inerzia del pensiero. Se funzionasse, starei bevendo birra da due frigoriferi e non farei nulla :)

Avrei voluto vivere così!

Metterò un ordine su una rottura del minimo di oggi. Forse avrà l'inerzia di andare un altro 100 pips.

 
paukas:

Che io sia dannato!

Metterò un ordine su una rottura del minimo di oggi. Forse andrà solo altri 100 pips per inerzia.

Sei sicuro che si tratti di pip? Che ne dici di patatine con una birra?
 
paukas:

Avrei voluto vivere così!

Metterò un ordine per una ripartizione del minimo di oggi. Forse avrà l'inerzia di andare un altro 100 pips.

Vorrei aver previsto il prezzo così! Paukas ha previsto altri 60 pips! - Questo è il Fenomeno!

:)

 
IgorM:

Avrei dovuto prevedere il prezzo così! Paukas ha previsto altri 60 pips! - Eccolo, il Fenomeno!

:)

Cosa fare? I buchi sono buchi, ma bisogna mangiare. :))
 
alexeymosc:

Volevo mettere qualche parola.

Trovo il risultato molto curioso e inaspettato. (Se ho capito bene che la linea rossa mostra il BP cumulativo delle differenze sommate che non superano +- lambda?) Anche molto inaspettato. La seconda cosa che mi ha sorpreso è stata la differenza con i dati sui prezzi - molto evidente. Anche se vorrei chiedere che tipo di distribuzione hai specificato per i numeri casuali sintetici?

Sì, BP cumulativa (per questo esempio). Di nuovo (ho usato il mio post da un altro thread e l'ho modificato leggermente):

Modello di mercato

Dopo molte ricerche, ho adottato questa cosa dei "sistemi di controllo con struttura casuale" come versione operativa del modello di mercato. Secondo me (anche se non è matematica) - questo modello descrive adeguatamente il processo di citazione con tutte le sue sottigliezze.

La sua essenza è molto semplice. C'è un numero finito di strutture che descrivono la trasformazione dell'input in output. Ogni struttura di questo tipo implica un modello secondo il quale avviene la trasformazione. Il processo osservato è formato da una transizione (switch) tra le strutture. Tutto questo è mostrato nell'immagine qui sotto:


Ogni modello ha una serie di parametri, che possono anche cambiare ad ogni commutazione. Quindi, ho supposto che ci siano due processi principali, ogni processo ha la sua gerarchia, ogni elemento seduto in un nodo della gerarchia ha la sua struttura.

Interazioni di processo

Questi due processi competono l'uno con l'altro secondo la matrice di transizione (presumibilmente), cioè c'è un sistema "esterno" (convenzionalmente, naturalmente) al mercato che commuta la generazione di quotazioni tra questi processi. Più tardi, mostrerò più dettagliatamente, con riferimento a

Adattamento alla pratica.

Tutto è fantastico - ma è impossibile identificare esattamente un tale sistema. Pertanto, introduco il "modello combinato": A=W(1)MODELLO1(parametri)+ W(2)MODELLO2(parametri)+....+ W(n)MODELLOn(parametri). Dove W(n) sono alcuni pesi di partecipazione di questi modelli nella previsione. Può essere possibile partizionare esplicitamente i processi grazie alla trasformazione inventata. Ma questo è per dopo.

Con cosa sto lavorando?

Non lavoro direttamente con le citazioni - è un processo estremamente complicato. Introduco ogni sorta di trasformazioni complicate, ma quello che ho detto vale anche per loro. La complessità non va da nessuna parte - è ereditata. Non si può semplificare il processo. E se lo si semplifica, si può perdere il processo stesso. (cioè anche un po' più complicato di quello che ho descritto, ma ho mostrato il fenomeno e alcune osservazioni più interessanti)

Analisi dell'evoluzione delle serie temporali

Fase di base. In questa fase, identifico tutte le strutture possibili secondo alcuni criteri. Stimo le statistiche delle transizioni tra queste strutture. Viene determinata una matrice di frequenza di transizione per le strutture. In futuro, penso di utilizzare le cosiddette reti neurali a impulsi (o reti a onde). È una direzione molto promettente.

Algoritmo

(1) facendo alcune ipotesi sul comportamento, viene eseguita una stima probabilistica dello stato futuro del sistema in un dato momento sull'orizzonte di pianificazione. La rete neurale striscia attraverso la risultante matrice di valutazione delle probabilità p=f(time,cotir) dello stato iniziale e a sua volta fa un'ipotesi sulla presenza di un punto di entrata/uscita. Può dire molto accuratamente se ci sarà o meno un'entrata/uscita nell'orizzonte di pianificazione. Non resta che trovarlo.

(2) Viene dato un comando per costruire una previsione accurata. Viene eseguita:

- identificazione della struttura attuale "on"

- valutazione della scelta delle strutture future più probabili

- Identificazione dei parametri dei modelli futuri

(3) Viene eseguita una simulazione

(4) Poi la rete neurale stima i coefficienti del modello combinato.

La seconda cosa che volevo dire riguarda le ipotesi dell'autore di questo thread - transizioni markoviane. Penso che una certa non casualità possa essere trovata (se ci atteniamo al modello con la separazione degli incrementi dentro lambda e fuori lambda), perché c'è una certa autocorrelazione degli incrementi (presi modulo). E se per pensare al modello originariamente proposto, con trogoli su tutta la gamma di valori, non so, dovremmo provare.

La non casualità è già stata trovata, la prova di questo è la vasta ricerca di Alexey (Mathemat). Li confermo, tutto è corretto. Ma se la markovianness non è rispettata, allora tutto sarà molto più complicato, dovremo reinventare tutto :o(