Principi di lavoro con un ottimizzatore e modi di base per evitare di inserirsi. - pagina 5
Ti stai perdendo delle opportunità di trading:
- App di trading gratuite
- Oltre 8.000 segnali per il copy trading
- Notizie economiche per esplorare i mercati finanziari
Registrazione
Accedi
Accetti la politica del sito e le condizioni d’uso
Se non hai un account, registrati
tutti questi metodi sono sciamanesimo, proprio come l'AT senza capire perché dovrebbe funzionare su una gamma di prezzi e non sulle temperature per esempio))
Nell'argomento Econometria: Previsione un passo avanti ho mostrato in cifre che questo non è sciamanesimo. Il punto di questa prova: dopo aver modellato il residuo GARCH, lo spread residuo instabile diminuisce e diventa frazioni di pips invece di decine di pips.
Si può comprare qualcosa al negozio per "residui instabili in frazioni di pip"? :)
Sono completamente d'accordo con te e completamente in disaccordo (scusa il gioco di parole) Mi spiego: prendiamo come assioma l'affermazione da te proposta e consideriamo che sia a priori (per l'esperienza, perdona una libera interpretazione) - vera. In questo caso, il nostro compito è quello di trovare un componente deterministico e sulla sua base costruire un modello che ci darà mo nei limiti delle nostre esigenze. Lo troviamo (estrapolare, usare Ito e necessariamente Stratonovich - lo usiamo appunto, scrivere una rete neurale o trovare regolarità espresse come differenza tra due medie IMHO molto più conveniente di Stratonovich e altre danze stocastiche, il significato è lo stesso comunque) - chi ha abbastanza fantasia e cosa è più vicino a chi. Ora abbiamo una funzione che, come abbiamo definito, è deterministica (si noti che abbiamo fatto un esperimento e ora affermiamo che è deterministica a posteriori). Tutto nella nostra logica va bene: si accetta un modello a priori e sulla sua base si costruisce una funzione a posteriori che estrae le regolarità deterministiche a posteriori. L'unica cosa è che i modelli che ricaviamo sono a posteriori. Non potremo mai, mai, mai fare nulla al riguardo. Il nostro compito è quello di trovare un algoritmo che (se accettiamo la tua ipotesi come assiomatica) sarà dinamico-variante a seconda dei nostri dati in tempo reale(perché qualsiasi determinismo nella non stazionarietà è anche non stazionario).
Offtop: circa mezzo anno fa ho chiesto sul forum quale fosse la differenza tra Kiwi (neozelandese) e tutte le altre coppie - sono riuscito a ottenere un modello che porta un ottimo profitto (di nuovo aposteriori) su tutte le coppie tranne Kiwi. Nessun raccordo, nessun Ito-Stratonovich, nessuna autodistruzione. Esclusivamente prezzi di apertura, nessuna ottimizzazione. Il modello è sorprendentemente semplice e diretto basato sulla più semplice statistica delle candele(che non può funzionare nel mercatoin linea di principio - questo è ciò che mi ha sorpreso), inoltre i modelli casuali generati portano anche profitto. Ma le valute delle materie prime e le valute delle piccole economie (quelle soggette a tendenze) erano completamente fuori dal presunto schema trovato. Questa è l'unica ragione per cui sono d'accordo con te - possiamo ammettere che c'è del determinismo, anche se contraddice il senso comune (scusa il gioco di parole), è questo determinismo che a volte impedisce ... Tutto ciò che è stato detto è puramente IMHO senza alcuna pretesa di verità.
Perché un modello ha bisogno di stazionarietà? Supponiamo di avere un modello di lavoro. La distribuzione della sua comparsa nel tempo è rigidamente nonnormale. Le caratteristiche principali di questo modello sono anche non stazionarie e fluttuanti nel tempo. E allora? La condizione principale è solo una: che continui ad apparire e non a scomparire. Semplicemente il nostro MO sarà non stazionario, ma ancora positivo, e questa è la cosa principale. Un'altra questione è che la non stazionarietà complica seriamente la ricerca di questi modelli. Non possiamo fare affidamento sui metodi standard della statistica per identificarlo e utilizzarlo. Per esempio, se è apparso ogni giorno nell'ultimo anno, e oggi improvvisamente è scomparso, la statistica dirà - il modello non funziona più. Ma questo non è vero, perché appare quando gli piace, e non è obbligato a generare caratteristiche stazionarie. Questa è la sua proprietà, a livello fondamentale, che determina la necessità di riottimizzare gli algoritmi. Perché in un modo o nell'altro, stiamo lavorando con parametri fissi che corrispondono perfettamente a un dato modello solo sulla storia. Domani sarà leggermente diverso, il che significa che ci sarà uno spostamento dall'estremo del nostro montaggio.
E si tratta solo di sopravvivere al turno di domani. E possiamo sopravvivere usando regolarità relativamente stabili, o (e) metodi sufficientemente rozzi (semplici) per identificarle e trattarle che la loro stima approssimativa permetterebbe alla regolarità stessa di cambiare entro limiti sufficientemente ampi.
Questa è la mia logica, perché i metodi semplici sono di solito più efficaci di quelli complessi, e perché diventa possibile fare soldi nel mercato in primo luogo.
si può comprare qualcosa al negozio su "equilibri instabili in frazioni di pip"? :)
Tutto è ottimo tranne una cosa: non soddisfa il requisito della reversibilità del modello. Prendete una parte del quoziente (una tendenza per esempio) e lavorate con essa. Schema di TA standard. E il residuo? Questo residuo potrebbe iniziare a stravolgere tutto nel nostro modello? Come possiamo essere sicuri se non consideriamo affatto il residuo?
Nessuna certezza - Dio non voglia.
Quindi è un segno della fine del modellismo - posso ignorarlo e lasciarlo alla cassiera
State discutendo la stessa cosa in ogni thread: il vostro modello. Sembra che tutti abbiano già commentato più di una volta))
Nessuna fiducia, Dio non voglia.
A proposito, si possono fare soldi con uno zigzag :) A proposito di zigzag