Metodi a grappolo di previsione del mercato. - pagina 9
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Quindi, vorrei riportare questo thread in carreggiata. Qui vorrei, con il vostro aiuto, signori,identificare i punti di forza e di debolezza degli approcci esistenti dei cluster alla previsione del mercato e delineare nuovi approcci, forse più promettenti.
Spiegherò sulle mie dita (per coloro che non lo sanno) qual è l'approccio a grappolo in relazione al mercato.
Ma prima, sulle dinamiche del mercato.
Il prezzo può sperimentare grandi e davvero imprevedibili (per la maggior parte delle persone) picchi (1) in eventi forti (notizie importanti su: decreti economici, cataclismi, grandi eventi economici e politici, ecc.) In questo caso c'è un rilassamento delle fluttuazioni causate da questo con un tempo proporzionale a ~1/N. Il mercato, tuttavia, "vive di vita propria" (dove avvengono processi di auto-organizzazione), sperimentando (2) i propri (non causati da influenza esterna) e talvolta anche i più piccoli salti, che sono caratterizzati da un'altra legge di rilassamento. caratterizzato da un'altra legge di rilassamentoSqrt(1/N), che, notiamo, avviene molto più spesso del rilassamento ~1/N, quindi, per quanto ci sembri insolito,il mercato funziona principalmente secondo le sue proprie leggi .
Il primo tipo di salto non avviene immediatamente (perché molte persone sono coinvolte nella sua realizzazione), il che impone alcune caratteristiche specifiche sull'intervallo della storia della citazione, che si inserisce tra il momento in cui accade un evento forte e l'impennata causata da esso. Inoltre, la parte di storia precedente al secondo tipo di salto dovrebbe contenere alcune caratteristiche specifiche (oscillazione ritardata del mercato e sua caduta dal successivo stato di equilibrio instabile).
Ora il clustering.
Quindi, l'ipotesi iniziale è che ci sia una piccola parte di storia delle quotazioni che precede il salto di prezzo (più la storia del volume che va lì) dove l'informazione sul prossimo salto è codificata.
Inoltre, c'è una parte puramente tecnica. Viene introdotto uno spazio di alcuni parametri o stati, come ad esempio: (1) una banale immagine geometrica sotto forma di un modello a candela, o (2) lo spazio dei diversi modi di frequenza ottenuti dalla decomposizione di Fourier di questo grafico (serie temporale), o (3) la decomposizione dello spettro mediante funzioni di velluto ortogonali (che è molto meglio dato che il grafico è breve) o (4) la decomposizione dello spettro mediante qualche altra funzione ortogonale, ecc.
Poi un enorme - statisticamente significativo insieme di tali sezioni (salti precedenti) sono presi e analizzati per la loro occupazione di questo spazio di stati. E se sono significativamente concentrati in alcune parti di questo spazio (e le altre parti della storia - che non precedono i salti - non ci arrivano), allora questo sarà il cluster (o insieme di cluster di tipo 1 e 2), che permette di fare una previsione.
Le informazioni sul prossimo salto sono codificate in TUTTA la storia, perché il processo non è markoviano. In pratica, questo significa quanto segue: se prendiamo la varianza media del processo in una finestra scorrevole di osservazioni per un enorme archivio di dati, questa varianza è praticamente una costante. Se inizia a diminuire, aspettatevi un picco.
Ho lavorato in questa direzione, ma mi sono reso conto che è un compito estremamente impegnativo in termini di risorse.
È più facile passare a modelli di moto browniano, introducendo preliminarmente pseudo-stati nella serie temporale delle quotazioni a intervalli di tempo esponenziali. Cioè, convertire un processo non markoviano in uno markoviano. Non si può fare completamente, ma le equazioni di diffusione cominciano a funzionare.
TUTTI.
Ho iniziato a leggere il thread e dalle prime parole ti è stata data la giusta direzione, cioè ClusterDelta. Gli altri, che scrivono di processi di mercato casuali, statistiche e altre sciocchezze, conoscono il mercato solo dal lato delle serie non stazionarie e basta. È qui che finisce la loro conoscenza del mercato e, purtroppo, è limitata. Ma allo stesso tempo iniziano a fare conclusioni sicure sul mercato, conoscendone solo una parte.
E nessuno pensa che prima che il prezzo giri, ci saranno precondizioni e modelli nei TF inferiori al cluster, dove il volume, il delta e l'OM prendono parte oltre al prezzo. Si scopre che questa informazione è la forza trainante per il prezzo in futuro. Ma come fanno a saperlo, gli statistici? Fanno eccezione i propri parametri statistici di quotazioni, distribuzioni, leggi di Markov e non-Markov... Non riescono proprio a vedere da dietro gli alberi dei loro boschi, ma ciò che il mercato è veramente e ciò che lo guida.......
Nel progetto ClusterDelta, stanno analizzando le paternità di inversione o continuazione, ecc... Anche lì non è tutto liscio e senza ambiguità, ma è almeno una possibilità di essere un passo avanti a queste persone statistiche. Perché secondo il modello causale della formazione del prezzo, il volume e il delta sono la causa dei futuri cambiamenti di prezzo. L'importante è interpretarlo correttamente.....
Ho iniziato a leggere il thread e dalle prime parole ti è stata data la giusta direzione, cioè ClusterDelta. Gli altri, che scrivono di processi di mercato casuali, statistiche e altre sciocchezze, conoscono il mercato solo dal lato delle serie non stazionarie e basta. È qui che finisce la loro conoscenza del mercato e, purtroppo, è limitata. Ma allo stesso tempo iniziano a fare conclusioni sicure sul mercato, conoscendone solo una parte.
E nessuno pensa che prima che il prezzo giri, ci saranno precondizioni e modelli nei TF inferiori al cluster, dove il volume, il delta e l'OM prendono parte oltre al prezzo. Si scopre che questa informazione è la forza trainante per il prezzo in futuro. Ma come fanno a saperlo, gli statistici? Fanno eccezione i propri parametri statistici di quotazioni, distribuzioni, leggi di Markov e non-Markov... Non riescono proprio a vedere da dietro gli alberi dei loro boschi, ma ciò che il mercato è veramente e ciò che lo guida.......
Nel progetto ClusterDelta, stanno analizzando le paternità di inversione o continuazione, ecc... Anche lì non è tutto liscio e senza ambiguità, ma è almeno una possibilità di essere un passo avanti a queste persone statistiche. Perché secondo il modello causale della formazione del prezzo, il volume e il delta sono la causa dei futuri cambiamenti di prezzo. L'importante è interpretarlo correttamente.....