시장 거래자의 95%는 이론을 무시하고 심지어 경멸합니다. 시장에서 거래하는 사람들의 95%는 벌어들이는 것보다 더 많이 소모합니다. 추세가 보이지 않습니까? 다양한 G.P.Morgans 및 기타 Goldman Sachs가 최고의 수학자들을 노립니다. 예를 들어 Shiryaev의 강의를 참조하십시오. 링크는 이 스레드에서 더 높았습니다. 추세는 여전히 볼 수 있습니까? 글쎄, 신의 축복이 그녀를...
아발>> : 그들은 최고의 예측의 개념으로 운영되기 때문에: 내일의 최고의 가격 예측은 오늘의 가격이 될 것입니다. 그러한 예측이 최선이라는 증거가 될 수 있습니다. 우리가 어떤 종류의 프로세스와 분포를 예측하는지 선험적으로 알고 있는 경우에만 가능하지만 실제로는 그렇지 않습니다. 특정 예측/예측 기술이 비현실적인 가능한 모든 항목을 정렬하는 것 외에 최상의 예측(표준 편차 측면에서)을 제공한다는 것을 어떻게 증명할 수 있습니까? 그리고 돈을 벌기 위해 미래의 특정 시점에서 가격을 예측할 필요가 없습니다.
E[x(i+1)]=E[x(i)]일 때 두 가지 반대 경우를 제시했습니다. 그것이 마틴게일이라면 그것이 우리가 할 수 있는 최선의 예측입니다. 저것들. 아무도 이것이 좋은 예측이라고 말하지 않습니다. 그것은 나쁜 예측이지만, 당신이 할 수 있는 모든 것은 더 나쁘다. 이것이 최고이기 때문입니다. 검색이 필요하지 않으며 모든 것이 이미 입증되었습니다. 평균 회귀 프로세스의 경우 이것은 매우 좋은 예측이며 보장된 돈입니다.
"E[x(i+1)]=something"은 특정 순간의 가격 예측이 아니라 추세에 대한 평가입니다. E[x(i+1)]를 절대적으로 정확하게 추정했다고 해도 현재 i+1의 가격이 정확히 그 가격이 될 것이라는 사실은 전혀 아닙니다. 사실은 장기적으로 평균적으로 가격이 예측된 결과를 보여줍니다.
예, 하지만 더 넓을 수 있습니다. E[x(i+1)]=E[x(i)]는 마틴게일만이 아닙니다. E[x(i+1)]=E[x(i)]는 아파트이며 내일 가격은 오늘과 같습니다. 이것은 거래하기에 매우 재미있는 평균을 되돌리는 과정입니다. 아니면 수익성 있는 거래가 불가능한 랜덤 워크입니다. 저것들. 시장은 의사 고정 기간과 랜덤 워크의 교대 기간으로 볼 수 있습니다. 이 경우 항상 E[x(i+1)]=E[x(i)]이고 추세가 없습니다. 이것이 가설입니다.
mean-reverting은 마팅게일로 잘못 간주된 지역적 하위 및 슈퍼 마틴게일의 교대입니다.
사실, 나에게 추세란 현재 가치와 다른 최상의 추정치를 만드는 능력인 서브 또는 슈퍼 마틴게일입니다. 마틴게일 자체도 같은 추세지만 플랫이라고 합니다. :)
timbo писал(а)>> 시장 거래자의 95%는 이론을 무시하고 심지어 경멸합니다. 시장에서 거래하는 사람들의 95%는 벌어들이는 것보다 더 많이 소모합니다. 추세가 보이지 않습니까? 다양한 G.P.Morgans 및 기타 Goldman Sachs가 최고의 수학자들을 노립니다. 예를 들어 Shiryaev의 강의를 참조하십시오. 링크는 이 스레드에서 더 높았습니다. 추세는 여전히 볼 수 있습니까? 글쎄, 신의 축복이 그녀를...
E[x(i+1)]=E[x(i)]일 때 두 가지 반대 경우를 제시했습니다. 그것이 마틴게일이라면 그것이 우리가 할 수 있는 최선의 예측입니다. 저것들. 아무도 이것이 좋은 예측이라고 말하지 않습니다. 그것은 나쁜 예측이지만, 당신이 할 수 있는 모든 것은 더 나쁘다. 이것이 최고이기 때문입니다. 검색이 필요하지 않으며 모든 것이 이미 입증되었습니다. 평균 회귀 프로세스의 경우 이것은 매우 좋은 예측이며 보장된 돈입니다.
"E[x(i+1)]=something"은 특정 순간의 가격 예측이 아니라 추세에 대한 평가입니다. E[x(i+1)]를 절대적으로 정확하게 추정했다고 해도 현재 i+1의 가격이 정확히 그 가격이 될 것이라는 사실은 전혀 아닙니다. 사실은 장기적으로 평균적으로 가격이 예측된 결과를 보여줍니다.
당신은 내가 논쟁하지 않은 일반적인 진리를 나에게 설명합니다. 예를 들어, 증분이 독립적이고 분포가 이와 같은 것이라는 것을 선험적으로 알고 있다면 마틴게일/하위/수퍼가 이에 따릅니다. 내 말은 실제로 실제 프로세스를 martingale 중 하나에 귀속시키거나 이것이 독립적인 증분을 갖는 프로세스라고 말할 수 있는 방법이 없다는 것을 의미합니다.
가격만 고려한다면(그렇다면 상황은 약간 잘못된 동전과 같습니다) 통계적 방법을 사용하여 올바른 동전과 구별하는 것은 불가능합니다. 그러나 추가 정보가 포함되면 상황이 훨씬 더 좋아집니다.
네, 하지만 다른 얘기를 하고 있습니다. 생성된 특정 랜덤 워크를 수행해 보겠습니다. 특정 시점에 결정적 종속성을 도입하여 시스템적으로 변경할 수 있습니다. 이 경우 새 행은 동일한 방식으로 배포되며 이러한 종속성을 추가하는 방법을 모르면 새 행에서 어떤 것이 있다고 말하는 것이 거의 불가능합니다. martingale과의 외부 유사성은 많은 경우에 종속성이 없다는 점에 대해 아무 말도 하지 않습니다.
다음과 같은 오해를 풀고 싶습니다. "E(x[i+1]=E(x[i])에 대한 최상의 예측값"). 주어진 아이덴티티가 특수한 경우라서 오해가 생기는 이유 Markov 경우에 대한 자기회귀 방정식. 미래의 프로세스 계열의 값은 현재 상태에만 영향을 미칩니다. 즉, 시스템이 "기억"합니다. 오늘만, 그리고 그녀에게는 현재 상태로부터의 경로가 중요하지 않습니다. 이것은 랜덤 프로세스의 소위 Markov 속성입니다. 그리고 "non-Markovian"의 경우, 즉 시스템이 자신의 경로를 "기억"할 때 현재 상태 및 메모리 깊이는 p=(1,2,3,...) 즉, 계수 자기상관 AR(i)은 i<=p에 대해 0이 아니며 방정식 예측은 X(i+1)=AR(1)*x(i)+AR(2)*x(i-1)+....+AR(p)*x(i-p+1 ) ; (하나)
그리고 조건 X(i+1)=X(i)는 (1)에서 볼 수 있듯이 충족될 것입니다. p=1이고 AR(1)=1이면 실행됩니다.
mean-reverting은 마팅게일로 잘못 간주된 지역적 하위 및 슈퍼 마틴게일의 교대입니다.
사실, 나에게 추세란 현재 가치와 다른 최상의 추정치를 만드는 능력인 서브 또는 슈퍼 마틴게일입니다. 마틴게일 자체도 같은 추세지만 플랫이라고 합니다. :)
어, 안돼요... 중상모략에 대해서는 재치있지만 그렇지 않습니다. mean-reverting으로 약간 속임수를 썼습니다. 사실 E[x(i)]=constant여야 합니다. 당연히 E[x(i+1)]=E[x(i)]를 취소하지 않습니다.
서브 마틴게일은 확실히 트렌드입니다. E[x(i+1)]>E[x(i)] 그 성질은 다를 수 있지만 일반적인 정의에서는 그렇게 중요하지 않습니다. 유일한 질문은 시장에서 서브 마틴게일을 얼마나 자주 보는가입니다. 이 짐승을 보았고 그것을 유일하게 식별했다고 주장하는 작품이 있습니다. 그러나 아주 드물게.
Avals>> : 네, 하지만 다른 얘기를 하고 있습니다. 생성된 특정 랜덤 워크를 수행해 보겠습니다. 특정 시점에 결정적 종속성을 도입하여 시스템적으로 변경할 수 있습니다. 이 경우 새 행은 같은 방식으로 배포되며 이러한 종속성을 추가하는 방법을 모르면 새 행에서 어떤 것이 있다고 말하는 것이 거의 불가능합니다. martingale과의 외부 유사성은 많은 경우에 종속성이 없다는 점에 대해 아무 말도 하지 않습니다.
어, 안돼요... 중상모략에 대해서는 재치있지만 그렇지 않습니다. mean-reverting으로 약간 속임수를 썼습니다. 사실 E[x(i)]=constant여야 합니다. 당연히 E[x(i+1)]=E[x(i)]를 취소하지 않습니다.
서브 마틴게일은 확실히 트렌드입니다. E[x(i+1)]>E[x(i)] 그 성질은 다를 수 있지만 일반적인 정의에서는 그렇게 중요하지 않습니다. 유일한 질문은 시장에서 서브 마틴게일을 얼마나 자주 보는가입니다. 이 짐승을 보았고 그것을 유일하게 식별했다고 주장하는 작품이 있습니다. 그러나 아주 드물게.
아, 물론 우리는 일반화된 Orshtein-Uhlenbeck 프로세스에 대해 이야기하고 있습니다. 글쎄, 당신은 그렇게 할 수 있습니다. 아마도 여기에는 시장에 대한 물리적 의미가 있습니다.
이 모든 이론은 매우 이론적입니다)))), 그러나 실제로는 부적합합니다.
그들은 최고의 예측의 개념으로 운영되기 때문에: 내일의 최고의 가격 예측은 오늘의 가격이 될 것입니다. 그러한 예측이 최선이라는 증거가 될 수 있습니다. 우리가 어떤 종류의 프로세스와 분포를 예측하는지 선험적으로 알고 있는 경우에만 가능하지만 실제로는 그렇지 않습니다. 특정 예측/예측 기술이 비현실적인 가능한 모든 항목을 정렬하는 것 외에 최상의 예측(표준 편차 측면에서)을 제공한다는 것을 어떻게 증명할 수 있습니까? 그리고 돈을 벌기 위해 미래의 특정 시점에서 가격을 예측할 필요가 없습니다.
E[x(i+1)]=E[x(i)]일 때 두 가지 반대 경우를 제시했습니다. 그것이 마틴게일이라면 그것이 우리가 할 수 있는 최선의 예측입니다. 저것들. 아무도 이것이 좋은 예측이라고 말하지 않습니다. 그것은 나쁜 예측이지만, 당신이 할 수 있는 모든 것은 더 나쁘다. 이것이 최고이기 때문입니다. 검색이 필요하지 않으며 모든 것이 이미 입증되었습니다. 평균 회귀 프로세스의 경우 이것은 매우 좋은 예측이며 보장된 돈입니다.
"E[x(i+1)]=something"은 특정 순간의 가격 예측이 아니라 추세에 대한 평가입니다. E[x(i+1)]를 절대적으로 정확하게 추정했다고 해도 현재 i+1의 가격이 정확히 그 가격이 될 것이라는 사실은 전혀 아닙니다. 사실은 장기적으로 평균적으로 가격이 예측된 결과를 보여줍니다.
예, 하지만 더 넓을 수 있습니다. E[x(i+1)]=E[x(i)]는 마틴게일만이 아닙니다.
E[x(i+1)]=E[x(i)]는 아파트이며 내일 가격은 오늘과 같습니다. 이것은 거래하기에 매우 재미있는 평균을 되돌리는 과정입니다.
아니면 수익성 있는 거래가 불가능한 랜덤 워크입니다.
저것들. 시장은 의사 고정 기간과 랜덤 워크의 교대 기간으로 볼 수 있습니다. 이 경우 항상 E[x(i+1)]=E[x(i)]이고 추세가 없습니다. 이것이 가설입니다.
mean-reverting은 마팅게일로 잘못 간주된 지역적 하위 및 슈퍼 마틴게일의 교대입니다.
사실, 나에게 추세란 현재 가치와 다른 최상의 추정치를 만드는 능력인 서브 또는 슈퍼 마틴게일입니다. 마틴게일 자체도 같은 추세지만 플랫이라고 합니다. :)
시장 거래자의 95%는 이론을 무시하고 심지어 경멸합니다. 시장에서 거래하는 사람들의 95%는 벌어들이는 것보다 더 많이 소모합니다. 추세가 보이지 않습니까? 다양한 G.P.Morgans 및 기타 Goldman Sachs가 최고의 수학자들을 노립니다. 예를 들어 Shiryaev의 강의를 참조하십시오. 링크는 이 스레드에서 더 높았습니다. 추세는 여전히 볼 수 있습니까? 글쎄, 신의 축복이 그녀를...
E[x(i+1)]=E[x(i)]일 때 두 가지 반대 경우를 제시했습니다. 그것이 마틴게일이라면 그것이 우리가 할 수 있는 최선의 예측입니다. 저것들. 아무도 이것이 좋은 예측이라고 말하지 않습니다. 그것은 나쁜 예측이지만, 당신이 할 수 있는 모든 것은 더 나쁘다. 이것이 최고이기 때문입니다. 검색이 필요하지 않으며 모든 것이 이미 입증되었습니다. 평균 회귀 프로세스의 경우 이것은 매우 좋은 예측이며 보장된 돈입니다.
"E[x(i+1)]=something"은 특정 순간의 가격 예측이 아니라 추세에 대한 평가입니다. E[x(i+1)]를 절대적으로 정확하게 추정했다고 해도 현재 i+1의 가격이 정확히 그 가격이 될 것이라는 사실은 전혀 아닙니다. 사실은 장기적으로 평균적으로 가격이 예측된 결과를 보여줍니다.
당신은 내가 논쟁하지 않은 일반적인 진리를 나에게 설명합니다. 예를 들어, 증분이 독립적이고 분포가 이와 같은 것이라는 것을 선험적으로 알고 있다면 마틴게일/하위/수퍼가 이에 따릅니다. 내 말은 실제로 실제 프로세스를 martingale 중 하나에 귀속시키거나 이것이 독립적인 증분을 갖는 프로세스라고 말할 수 있는 방법이 없다는 것을 의미합니다.
내 말은 실제로 실제 프로세스를 martingale 중 하나에 귀속시키거나 이것이 독립적인 증분을 갖는 프로세스라고 말할 수 있는 방법이 없다는 것을 의미합니다.
가격만 고려한다면(그렇다면 상황은 약간 잘못된 동전과 같습니다) 통계적 방법을 사용하여 올바른 동전과 구별하는 것은 불가능합니다. 그러나 추가 정보가 포함되면 상황이 훨씬 더 좋아집니다.
가격만 고려한다면(그렇다면 상황은 약간 잘못된 동전과 같습니다) 통계적 방법을 사용하여 올바른 동전과 구별하는 것은 불가능합니다. 그러나 추가 정보가 포함되면 상황이 훨씬 더 좋아집니다.
생성된 특정 랜덤 워크를 수행해 보겠습니다. 특정 시점에 결정적 종속성을 도입하여 시스템적으로 변경할 수 있습니다. 이 경우 새 행은 동일한 방식으로 배포되며 이러한 종속성을 추가하는 방법을 모르면 새 행에서 어떤 것이 있다고 말하는 것이 거의 불가능합니다. martingale과의 외부 유사성은 많은 경우에 종속성이 없다는 점에 대해 아무 말도 하지 않습니다.
다음과 같은 오해를 풀고 싶습니다.
"E(x[i+1]=E(x[i])에 대한 최상의 예측값").
주어진 아이덴티티가 특수한 경우라서 오해가 생기는 이유
Markov 경우에 대한 자기회귀 방정식. 미래의 프로세스
계열의 값은 현재 상태에만 영향을 미칩니다. 즉, 시스템이 "기억"합니다.
오늘만, 그리고 그녀에게는 현재 상태로부터의 경로가 중요하지 않습니다.
이것은 랜덤 프로세스의 소위 Markov 속성입니다.
그리고 "non-Markovian"의 경우, 즉 시스템이 자신의 경로를 "기억"할 때
현재 상태 및 메모리 깊이는 p=(1,2,3,...) 즉,
계수 자기상관 AR(i)은 i<=p에 대해 0이 아니며 방정식
예측은 X(i+1)=AR(1)*x(i)+AR(2)*x(i-1)+....+AR(p)*x(i-p+1 ) ; (하나)
그리고 조건 X(i+1)=X(i)는 (1)에서 볼 수 있듯이 충족될 것입니다.
p=1이고 AR(1)=1이면 실행됩니다.
mean-reverting은 마팅게일로 잘못 간주된 지역적 하위 및 슈퍼 마틴게일의 교대입니다.
사실, 나에게 추세란 현재 가치와 다른 최상의 추정치를 만드는 능력인 서브 또는 슈퍼 마틴게일입니다. 마틴게일 자체도 같은 추세지만 플랫이라고 합니다. :)
어, 안돼요... 중상모략에 대해서는 재치있지만 그렇지 않습니다. mean-reverting으로 약간 속임수를 썼습니다. 사실 E[x(i)]=constant여야 합니다. 당연히 E[x(i+1)]=E[x(i)]를 취소하지 않습니다.
서브 마틴게일은 확실히 트렌드입니다. E[x(i+1)]>E[x(i)] 그 성질은 다를 수 있지만 일반적인 정의에서는 그렇게 중요하지 않습니다. 유일한 질문은 시장에서 서브 마틴게일을 얼마나 자주 보는가입니다. 이 짐승을 보았고 그것을 유일하게 식별했다고 주장하는 작품이 있습니다. 그러나 아주 드물게.
네, 하지만 다른 얘기를 하고 있습니다.
생성된 특정 랜덤 워크를 수행해 보겠습니다. 특정 시점에 결정적 종속성을 도입하여 시스템적으로 변경할 수 있습니다. 이 경우 새 행은 같은 방식으로 배포되며 이러한 종속성을 추가하는 방법을 모르면 새 행에서 어떤 것이 있다고 말하는 것이 거의 불가능합니다. martingale과의 외부 유사성은 많은 경우에 종속성이 없다는 점에 대해 아무 말도 하지 않습니다.
우리는 같은 것에 대해 이야기하지만 다른 단어로 이야기하고 있습니다.
어, 안돼요... 중상모략에 대해서는 재치있지만 그렇지 않습니다. mean-reverting으로 약간 속임수를 썼습니다. 사실 E[x(i)]=constant여야 합니다. 당연히 E[x(i+1)]=E[x(i)]를 취소하지 않습니다.
서브 마틴게일은 확실히 트렌드입니다. E[x(i+1)]>E[x(i)] 그 성질은 다를 수 있지만 일반적인 정의에서는 그렇게 중요하지 않습니다. 유일한 질문은 시장에서 서브 마틴게일을 얼마나 자주 보는가입니다. 이 짐승을 보았고 그것을 유일하게 식별했다고 주장하는 작품이 있습니다. 그러나 아주 드물게.
아, 물론 우리는 일반화된 Orshtein-Uhlenbeck 프로세스에 대해 이야기하고 있습니다. 글쎄, 당신은 그렇게 할 수 있습니다. 아마도 여기에는 시장에 대한 물리적 의미가 있습니다.