Econometria: bibliografia - pagina 6
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Beh, i libri sono fantastici - ma non c'è tempo per esaminarli tutti - scegliete un algoritmo decente per la predizione - e lo scriveremo in codice e lo controlleremo. E possiamo parlarne all'infinito.
Se sei specifico sull'esempio.
Differenziando avete eliminato la tendenza. Il tuo esempio racconta una storia diversa. La tendenza che avete rimosso può essere prevista perché l'errore di previsione sarà stazionario (mo e sko sono approssimativamente costanti). Questo è il mercato ora, ma sei mesi fa era necessario un secondo differenziale.
Ho scritto che ho fatto un test di radice unitaria prima di questo. L'ipotesi che la serie TS è respinta, quindi la serie non è TS, e da quello che so posso dire che la serie DS. Non sento molto, non so molto. È chiaro che è difficile misurare accuratamente qualcosa con relazioni lineari se la natura del processo è non lineare, quindi ora chiedo al capo del dipartimento di parlarmi delle wavelets. C'è una certa non linearità (frattalità) lì.
E i dati con tale stima di ACF e CHAFC non possono essere modellati, all'interno dei modelli che conosco. Questo è tutto, se mi dici quale modello applicare per loro ti sarò grato e lo includerò nel mio lavoro di corso.
Per essere specifici sull'esempio.
Differenziando avete eliminato la tendenza. Il tuo esempio racconta una storia diversa. La tendenza che avete rimosso può essere prevista perché l'errore di previsione sarà stazionario (mo e sko sono approssimativamente costanti). Questo è il mercato ora, ma sei mesi fa era necessario un secondo differenziale.
Questo nel caso sia TS, allora sì, il compito è semplice, la tendenza è lineare e tutto va bene. Lavoriamo, prevediamo che tutto vada bene. Ma qui DS (ho controllato, potete farlo voi stessi, post sopra) è per questo che siamo passati alle differenze, la tendenza qui è stocastica, e quindi l'errore è stazionario rispetto alla tendenza stocastica. Questo è ciò che dimostra, e anche l'incremento del prezzo in pip è stazionario, e non il fatto che sia casuale, sembra solo casuale. Penso che sia per questo che a volte si può guadagnare sul Forex per caso, entrando in algoritmi, ecc. facendo un sistema si inizia ad allontanarsi dal caso e quindi si perde il depo.
Ho letto recentemente il libro di Shiryaev, non ricordo il volume, credo fosse il 2. Quindi l'esempio ha una funzione che è deterministica, ma ad alcuni valori si comporta quasi come una funzione casuale (rumore bianco nell'esempio). E si spiega che la stocastica non è la stessa cosa del caos, ma a volte hanno un alto grado di somiglianza e possono essere difficili da distinguere. Voglio dire che in pratica i commercianti commerciano in modo diverso (migliaia di algoritmi di strategie), si genera il caos nel mercato, e in questo caso la casualità è più vicina degli algoritmi, ma allo stesso tempo non c'è casualità pura ma pseudocasualità. Ho deciso per me stesso di lavorare con dinamiche non lineari ecc. nel prossimo futuro.
Se sto affermando qualcosa di sbagliato, per favore correggetemi, solo correttamente, in modo che io possa assimilare.
2orb. C'è una funzione logistica che genera il caos matematico. È perfettamente approssimato da una rete neurale, perché è una FUNZIONE. E cercare di approssimare la serie di prezzi, penso di poter continuare.
Se la memoria non mi inganna:
x_(n + 1) = x_n * ( a - x_n )
P.S. Ho quasi capito bene (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D2%E5%EE%F0%E8%FF_%F5%E0%EE%F1%E0) - vedi la figura a destra. I link non vengono inseriti per qualche motivo.
Questo nel caso sia TS, allora sì, il compito è semplice, la tendenza è lineare e tutto va bene. Lavoriamo, prevediamo che tutto vada bene. Ma qui DS
TS e DS sono un'invenzione della dissertazione russa.
Il problema è diverso. Estraiamo la componente deterministica dal quoziente e guardiamo il residuo. Se il residuo è stazionario, la componente deterministica può essere estrapolata. In caso contrario, estrarre la componente deterministica dal residuo .... È possibile ottenere un sistema funzionante in questo modo? Non nel caso generale, non ne ho la prova. Ma negli allegati allegati si sostiene che tutto funzionerebbe bene se non ci fossero pieghe nell'andamento. Ma qualche suggerimento viene dato anche per questo caso per superare questo fastidio.
A giudicare dai post, la squadra non capisce cosa sia un "breakpoint". Il modello è montato. Ad ogni nuova barra si riadatta e la nuova corrisponde alla precedente. E poi il nuovo modello con i suoi parametri non coincide con quello precedente. Significa che il kotier all'interno del campione è cambiato in modo tale che i parametri del modello sono cambiati. Se i parametri sono buoni, possiamo regolarli e sperare che tutto vada bene nella prossima barra. Ma a volte il quoziente cambia in modo che la forma funzionale deve essere cambiata. Inoltre, la rottura molto probabilmente non viene diagnosticata dopo l'arrivo di una barra ma ha bisogno di diverse barre, cioè abbiamo subito una perdita e qui inizia la canzone su SL.
Ecco un allegato su questo problema. Per come la vedo io - questo è il problema principale del trading - questa ripartizione.
2orb. C'è una funzione logistica che genera il caos matematico. È perfettamente approssimato da una rete neurale, perché è una FUNZIONE. E cercare di approssimare la serie di prezzi, penso di poter continuare.