非定常グラフが非定常である理由や、油が油である理由とは? - ページ 34

 
Avals >>:

использует зависимость волатильности от предыдущих значений при прогнозе.

では、「時系列記憶」みたいなものでしょうか?この理論にはそのような用語すらなく、依存性は一般にARCH過程そのものの定義によって導入される。つまり、自明でない依存性と点があることが最初に想定されるのである。

ボラティリティと分散は一定ではなく、時間とともに変化し、以前の値に依存するという事実は単純で明白である。しかし、あなたは分散が不変であると主張しています。何か役に立つことがあれば、そのように考えることもできますが :)

私は超能力者ではないので、「こういう系列のこういう変数が定数だ」と言う。そのためには、いろいろな方法があるんです。クォータリーウォークでは分散が非定常であることに異論はありませんが、差分については形式的に定常性を認めてもよいでしょう。
驚くかもしれませんが、これは決してARCHモデルと矛盾するものではありません

記憶という言葉が嫌いな人は、Shiryaevの「結果」みたいなものにしてください。

そうですね、いい言葉です。ただ、シリヤエフではなく、あなた個人を指しているのか、はっきりさせてください。

 
Farnsworth писал(а)>>

ということは、「時系列記憶」みたいなもの?この理論にはそのような用語すらなく、依存性は一般にARCHプロセス自体の定義によって導入される、つまり自明でない依存性があることが最初に想定され、完全停止しているのである。

私は超能力者ではないので、「こういう系列のこういう変数が定数だ」と言う。そのためには、いろいろな方法があるんです。クォータリーウォークでは分散が非定常であることに異論はありませんが、差分については形式的に定常性を認めることができます。
驚くかもしれないが、これはARCHモデルと何ら矛盾するものではない。



まあ、差分に対して定常性を認めてもいいなら、それは一般にあなたの勝手ですが。誰が禁止しているのか?:)
 
Farnsworth писал(а)>>

そうですね、いい言葉です。ただ、シリヤエフではなく、あなた個人を指しているのか、はっきりさせましょう。

すでに何度も説明しています。ボラティリティが以前の時点の値に依存することを意味する。
 
gpwr >>:


  1. Дилетанский: читаем разные умные книги, находим примеры разных систем типа пересечения средних, отскока от каналов, пробоя каналов, уровней поддержки и сопротивления и т.п. Кодируем их и удостоверяемся что они не работают. Добавляем разные фильтры используя сотню индикаторов и получаем что-то работающее на коротких отрезках времени, а потом слив. Приходим к мысле что рынок изменяется по времени и надо параметры торговой системы адаптировать. Переходим к следующим двум возможным вариантам.
  2. Пытаемся подогнать модель рынка, типа линейной авторегриссионной модели, многослойной нейронной сети или другой нелинейной функции. Коэффициенты модели автоматически подстраиваются под рынок.
  3. Сдаёмся с линейными и нелинейной моделями. Находим сходные участки истории и предполагаем что цена будет изменяться таким же образом как на в похожем отрезке в прошлом (метод ближайщих соседей)

どの点にも問題がある。3については、まったく効果がないと思います。ここで、とても簡単な実験をしてみましょう。

1.今」からどの程度の長さのプロットをとるか。そして、何でもいいからアナログを探す、例えば、相関関係。相関がある基準より大きい場合、この区間を計算に使用する。

2. 発見された「アナログの今」から、「未来」のその瞬間にあったものを見て、「今」に関して対称な非常に単純な「伝達関数」(逆カンマでマーク)を構築する。


このような「伝達関数」の行列を、ある基準と区間(例として)について得ることができる。


3.すべての関数を現状に当てはめて、理論的な実感をたくさん得てください。


例として次のような写真があります。


ただ、このような列では、「最近隣」は、どうにも機能しないようです。

 
Avals >>:

ну если вам можно признать для разностей стационарность, то это в общем ваше дело. Кто же запретит? :)

引用の分散を変更する処理を、こんな風に混同してませんか(これもできることはたくさんあるんですよ)。


オリジナルシリーズの帰還者たちと?

 
Avals >>:
я уже пояснял и не раз. Это значит что волатильность зависит от значений в предыдущие моменты времени.

A-A-A-A!!!やったぞ!

分散が定常であれば、プロセスの実装は以前の値には依存できず、プロセスは一型定数しか出力されないとお考えですか?:о)))))))

ほら、でも全然そんなことないですよ、科学的には静止していても全く問題ないんです。さらに、これらのプロセスの数学的定義である3つの条件を読んでみましょう :o)

 

定常性 - 分布の一般集団のサブサンプルによって保存されること。価格系列のボラティリティの場合はそうではなく、十分に長い期間にわたって、他の時期とは異なる分布を持つ時期があります。例えば、前回の危機の際には、ボラティリティはその平均値も極値も著しく高くなった。この期間のボラティリティの分布を構築すると、他の期間で構築した分布と一致するのでしょうか?

 
Avals >>:

стационарность - сохранение подвыборками генеральной совокупности распределений. Для волатильности ценовых рядов это не так, бывают периоды когда волатильность достаточно продолжительное время имеет иное распределение чем в другие моменты. Например, в период последнего кризиса вола была значительно выше, как средние ее значения, так и экстремальные. Если построить распределение волы за этот период, то оно будет совпадать с распределениями, построенными за другие периоды?

反論はしません、すべて正しく書かれています。しかし、「価格のばらつき」と「価格の増分のばらつき」は別物です。後者は、多少の留保はあるが、定常的なプロセス(増分という意味)と見なすことができる。しかし、モデルを使って物価上昇を予測しても、分布の形が大きく異なるので意味がなく、初期(予測)系列とモデル系列の分布が一致しなければ、安定した予測は原理的に不可能である。しかし、RMSの価格については、少し異なる状況です。

一般的には、コンセンサスを取ることをお勧めします :o)

 
Farnsworth писал(а)>>

反論はしません、すべて正しく書かれています。しかし、「価格のばらつき」と「価格の増分のばらつき」は別物です。後者は、多少の留保はあるが、定常的なプロセス(増分という意味)と見なすことができる。しかし、モデルを使って物価上昇を予測しても、分布の形が大きく異なるので意味がなく、初期(予測)系列とモデル系列の分布が一致しなければ、安定した予測は原理的に不可能である。しかし、RMSの価格については、少し異なる状況です。

一般的に、私はコンセンサスを提案します :o)


ok :)