Dalla teoria alla pratica - pagina 1033

 
Alexander_K:

Aspetterò che qualche pazzo pubblichi una formula per la felicità e i profitti facili.

L'attesa è anche un business, non importa come la si guardi.

Se qualcuno l'ha capito, sicuramente non è un pazzo.
 
Aleksey Ivanov:

Naturalmente. Aprono posizioni lunghe sulla tendenza al rialzo dell'economia, che loro stessi fanno girare interamente con la tecnologia che controllano, e poi (semplicemente creando un deficit di offerta di denaro) causano una recessione e una depressione aprendo posizioni corte in anticipo. E i professori di economia sono pagati per scrivere lunghi trattati sulla natura naturale (e i suoi meccanismi "oggettivi" di guida) dello sviluppo economico ciclico con alti e bassi alternati.

Il suo approccio è abbastanza comprensibile. È psicologicamente conveniente, ma praticamente inutile - ogni cambiamento in qualsiasi mercato è vantaggioso per i banchieri. Come si può utilizzare questa conoscenza?

Grosso modo, coloro che "sanno" cosa e come i Rothschild stanno facendo con l'oro usano questa "conoscenza" solo per scrivere testi rilevanti, non per commerciare l'oro.

 
Aleksey Nikolayev:

È chiaro che qualsiasi teoria utile alla speculazione sarà alla fine superata dal mercato e diventerà inutile. Ma cosa succederebbe se i matematici inventassero una teoria che rende gli speculatori completamente inutili? Ora sono attratti dall'economia in ogni modo possibile - dando, per esempio, un premio Nobel per questa scienza.

Ecco un interessante articolo sulla "stazionarietà" e la "memoria"

https://medium.com/pit-ai-technologies/non-stationarity-and-memory-in-financial-markets-4b8d1200667c

Non-Stationarity and Memory In Financial Markets
Non-Stationarity and Memory In Financial Markets
  • 2018.10.15
  • Yves-Laurent Kom Samo
  • medium.com
Why you shouldn’t trust any stationarity test, and why memory has nothing to do with non-stationarity.
 
Maxim Dmitrievsky:

Ecco un interessante articolo sulla "stazionarietà" e la "memoria"

https://medium.com/pit-ai-technologies/non-stationarity-and-memory-in-financial-markets-4b8d1200667c

Grazie, Max! Molto interessante - mi siedo per leggerlo.

 
Maxim Dmitrievsky:

Ecco un interessante articolo sulla "stazionarietà" e la "memoria"

https://medium.com/pit-ai-technologies/non-stationarity-and-memory-in-financial-markets-4b8d1200667c

Bayan.

 
Alexander_K:

Grazie, Max! È molto interessante - sono seduto qui a leggerlo.

E non dovresti leggerlo affatto - a te, "fisico", non interessa la non stazionarietà

 
Maxim Dmitrievsky:

Ecco un interessante articolo sulla "stazionarietà" e la "memoria"

https://medium.com/pit-ai-technologies/non-stationarity-and-memory-in-financial-markets-4b8d1200667c

Finora ho capito solo che è per serie descritte da modelli di regressione. Questa è una classe piuttosto ristretta di processi. Come scrive giustamente SanSanych, per usarli non basta calcolare i coefficienti - bisogna calcolare i loro intervalli di confidenza.

Il suo esempio con la non stazionarietà erroneamente definita è abbastanza artificiale - è chiaro, per esempio, che nessuno giudicherà il movimento annuale da un solo giorno.

Non ho ancora letto della memoria.

 
Alexander_K:

Grazie, Max! Molto interessante - seduto a leggere.

Per favore, è proprio quello che stavi facendo tu, se non mi sbaglio.

La memoria non ha niente a che fare con l'asimmetria/curtosi

e poi continua.

Come discusso in precedenza, è possibile generare serie temporali che sono gaussiane (quindi né skewed né leptokurtic), stazionarie, e hanno memorie arbitrariamente lunghe

 
Maxim Dmitrievsky:

Per favore, si tratta di quello che stavi facendo, se non mi sbaglio.

La memoria non ha niente a che fare con l'asimmetria/curtosi

Esattamente questo... Quindi ero sulla strada sbagliata, cosa che si è rivelata essere il caso.

 

Penso che questo spieghi perché il mercato è difficile da guadagnare