Временной ряд полезно в общем случае рассматривать ряд как смесь четырех компонент: 1. тренда или долгосрочного движения; 2. более или менее регулярных колебаний относительно тренда; 3. сезонной компоненты; 4. остатка или несистематический случайный эффект, белый шум.
Ряд удобно представлять в виде суммы этих четырех компонент, и одной из целей анализа является разложение ряда на его составляющие для отдельного изучения.
Сейчас нас будет интересовать 1-2 п.п.
И еще, необходимо прояснить понятие "стационарность",
Интересно, где же. "Строгая" стационарность (в узком смысле) - намного более ограничительное условие, чем стационарность в широком смысле. Но даже второй в ценах нет, откуда же взяться первой?
Временной ряд полезно в общем случае рассматривать ряд как смесь четырех компонент:
1. тренда или долгосрочного движения;
2. более или менее регулярных колебаний относительно тренда;
3. сезонной компоненты;
4. остатка или несистематический случайный эффект, белый шум.
Ряд удобно представлять в виде суммы этих четырех компонент, и одной из целей анализа
является разложение ряда на его составляющие для отдельного изучения.
Сейчас нас будет интересовать 1-2 п.п.
И еще, необходимо прояснить понятие "стационарность",
стационарность временного ряда(котировки валютной пары),
в широком смысле, стационарность означает, что среднее X = 0 и
это свойство не должно зависеть от временной точки, применительно,
скажем к EURUSD,чьи котировки мы рассматриваем за год, то
среднее X не должно зависеть от текущего месяца, недели, дня и т.д.
то есть среднее в июне должно быть равно среднему в октябре,
и в декабре...очевидно, что это не так и следовательно котировка
EURUSD не является стационарным временным рядом в широком смысле.
Но не исключено, что на каком то временном интервале, скажем недельном,
с каким то произвольным тайм-фреймом(M5,М15,...), будет наблюдаться стационарность
со средним равным X-B=0,где B произв. константа,скажем равная 1.3656;
Если вместо B подставить уравнение линейной регрессии X-(Ax-B)=0,
если угловой коэфф. А=0, то мы имеем дело с флэтом,
если A<>0, то тогда наблюдаем тренд.
В таком случае задача отличения флета от тренда сводится к
проверке гипотезы равенства А нулю(не нулю).
4つの時系列成分の混合物ということですね。これらを分離する方法をご存知でしょうか？頻繁に起こる定常性の例は非常に興味深い。どこかで見たことありませんか？
トレンド決定因子に対して、多かれ少なかれ規則的な変動を予測するために
回帰分析、スペクトル分析が使用可能であり、また使用されるべきである。
それ以外は、Box-Jenkins、Holt-Winters、Brownなどの方法が適しています。
IMHO
を適用してトレンドを強調するのは非常に良いことです。
頻出定常性」という概念には出会ったことがない。
定常性という概念に出会ったのは、広義と
厳密な意味での
厳密な意味では、定常性には、いくつかの
分散などの中心モーメントも
は、時点に依存しない。
しかし、この要件は明らかに私たちにそぐわない。
と拡大するフルティリティ、つまり振動の振幅が変化するときです。
は分散を変化させますが、平均は変化しません。
для прогнозирования более или менее регулярных колебаний относительно тренда-детерминированной
составляющей можно и нужно применять регрессионный анализ, спектральный анализ,
для всего остального годятся методы Бокса-Дженкинса, Хольта-Уинтерса, Брауна и пр.
ИМХО.
ああ、いろんな方法があるんだなあ、と。それなのに、誰もがとんでもない金持ちになっているわけではありません :)
Понятия "частой стационарности" не встречал,
встречал понятие стационарности в широком и в
строгом смыслах;
в строгом смысле стационарность требует чтоб несколько
центральных моментов, таком как дисперсия были тоже
не зависели от временной точки;
Но это требование очевидно нам не подходит, так как нас интресуют
и расширяющая флетовость, то есть когда меняется амплитуда колебания,
дисперсия, но не меняется при этом среднее;
厳密な定常性」という意味です。では、価格で探すのが現実的なのでしょうか？
ZZを描けば、トレンドが見えてくる。また、将来のトレンドが見えない人がいるというのは、別の問題です。ZZを除き、すべてのトレンドは解析的に計算され、数学的に定義されます。
厳密な定常性」という意味です。では、価格で探すのが現実的なのでしょうか？
>> はい
どこだろう。狭義の）"厳密な "定常性は、広義の定常性よりもはるかに厳しい条件である。しかし、後者でさえも価格には反映されていないのですから、前者はどこから来るのでしょうか。
да
何か事例があれば教えてください。(この話題には大いに関係があるだろう)
Интересно, где же. "Строгая" стационарность (в узком смысле) - намного более ограничительное условие, чем стационарность в широком смысле. Но даже второй в ценах нет, откуда же взяться первой?
TheVilkas氏は、厳密な定常性が存在すると考えている。そうではないとお考えですか？なぜ？