Construindo um sistema comercial usando filtros digitais de baixa passagem - página 8
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Por que isso mata a tendência? Parece que esta questão já foi discutida em outro tópico. A tendência continua a ser uma tendência após a transformação reversa dos retornos.
Prival, você o reduziu à BGS. OK. Você me diz - é estacionário ou não?
Estacionário tanto no sentido estreito quanto no sentido amplo. Can = constante, sko = constante.
Sinal de GBS -> ACF = função delta
Por que isso mata a tendência? Parece que esta questão já foi discutida em outro tópico. A tendência continua a ser uma tendência após uma conversão inversa dos retornos.
Sim, o inverso reconstrói com precisão à constante inicial, mas não há tendência em retornos, há apenas ruído. É por isso que se o aplicarmos, é um impasse, não há nada para analisar. Devemos reduzi-lo a estacionário de outra forma, como disse anteriormente neste tópico.
P.S. E como você determinou que o que saiu é BGS (estritamente)?
P.S. E como você determinou que o que saiu é BGS (estritamente)?
Espectro ACF + ACF.
E se eu estiver certo de que é um GSC, então ele também é estacionário no sentido amplo, porque todos os seus parâmetros são determinados pelos dois números MAJ e sko, e se eles não mudam com o tempo (os desvios devem estar dentro do intervalo de confiança das estimativas de MAJ e sko para a amostra final), então o processo também é estacionário no sentido amplo.
Não me importa se a tendência é a de ser morto. Não é disso que se trata. É um teste. É a estacionaridade no sentido restrito que me interessa (MO+SCO+ACF=const, e eu não me importo com o resto). Prival, esta esta estacionariedade (estreita) tem que ser rigorosamente provada. Não de forma puramente visual, mas estritamente.
Uau, isso é uma merda séria. Uma parada, isto é muito sério. Não me importa se a tendência é a de ser morto. Isso não é o que é útil aqui. Em testes. É a estacionaridade no sentido restrito que é importante para mim (MO+SCO+ACF=const). Prival, esta esta estacionariedade tem que ser rigorosamente provada. Não de forma puramente visual, mas estritamente.
OK. Bem, tentarei verificar amanhã pelo critério Neumann da Pearson. Mas ainda não está claro para mim como fazer isso sem uma tendência ? Alexey, a metodologia de modelagem não é clara.
Isto é, há apenas um problema - a correta análise espacial de uma série não estacionária.
Absolutamente certo. Um problema, mas muito grande.
Rapazes, de fato (olhei tudo o que foi escrito até o final do ramo) a série de primeiras diferenças não é realmente estacionária, embora tenha muitos dos atributos de estacionariedade. A questão é que ela tem ciclicidades. Estas ciclovias levam não somente a mudanças em Mo, mas também, o que é mais triste, a mudanças na dispersão nos pontos de contagem. Não é fácil parar uma série desse tipo.
Isto é, há apenas um problema - a correta análise espacial de séries não estacionárias.
Absolutamente certo. Um problema, mas muito grande.
Rapazes, de fato (olhei tudo o que foi escrito até o final do ramo) a série de primeiras diferenças não é realmente estacionária, embora tenha muitos dos atributos de estacionariedade. A questão é que ela tem ciclicidades. Estas ciclovias não só levam a mudanças de mo, mas, o que é pior, a mudanças na dispersão em pontos de referência.
As ciclovias devem aparecer no espectro, mas não parecem aparecer visualmente. Era para isso que eu estava construindo o espectro. Você poderia explicar como você determinou a presença de ciclos? Tenho que ir trabalhar agora, vou tentar afixar o cheque que prometi à noite.
Este tem sido um tópico de discussão por muito tempo. Surge em vários lugares com uma consistência deprimente. Por exemplo.
ou aqui.
Descrevi como recebi as fotos em http://forum.fxclub.org/blog.php?b=685 - não quero repeti-las.
Não sei o que deveria aparecer no espectro ali, pois não sou especialista em DSP, mas posso ver que o sinal está instável como está.