Estatísticas como uma forma de olhar para o futuro! - página 14
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Eu não entendo porque você é contra o tempo no modelo. você não pode tirar tempo do modelo. A previsão de sexta-feira a segunda-feira é diferente de quinta a sexta-feira, é um horizonte diferente (hora diferente de previsão). E há fatores a serem levados em conta quando o mercado abre e fecha, não é por causa do tempo a que estamos acostumados, mas (o tempo) está diretamente relacionado a ele. Esta regra é incorreta para fazer previsões sem dizer em que intervalo de tempo elas serão feitas.
Por exemplo: +10 pips em um minuto, e +10 pips em um ano :-)
Vejamos, vamos supor, no vermelho, que você assumiu erroneamente que esta teoria é adequada para prever o preço. E eu não acho que seja de forma alguma. Quero desvendar isso. Então eu pergunto por que, de repente, esta teoria? Se a premissa estiver lá (além das semelhanças no nome e objetivo da tarefa em questão), então eu estarei errado. Portanto, já estou na discussão.
Certo, eu definitivamente simpatizo com você! Aqui estou eu também, o tempo todo eu faço tais perguntas a Prival: bem, por que ele decidiu que as leis do mercado se encaixam no sistema de equações diferenciais newtonianas? Por que, de repente, o preço deveria ser como um avião na tela do radar e mover-se como um corpo maciço sob a ação de uma força forçadora? Deixe-o dar a razão de sua abordagem... Até agora, ainda não o fez. Apenas, finge não notar (não entende) e apenas cita fotos bonitas e perguntas sobre a Matrix.
Quanto a mim, sei que nos anos 50 Kolmogorov provou o teorema de que qualquer dependência funcional de n variáveis pode ser aproximada com dada precisão por um conjunto de adições elementares ponderadas. Tudo o que resta é encontrar os pesos das entradas dessas víboras. Você vê? Nesta formulação, não preciso saber o tipo de dependência da função e não preciso desenhar um hiperplano em minha mente! É suficiente fundamentar o algoritmo de encontrar os pesos dos vendedores e eles o farão e me servirão em uma bandeja de prata. Este é um ponto fundamental, esta é a principal diferença dos modelos autoregressivos e similares. Eu não preciso de um modelo, se houver, ele será encontrado, mesmo que não esteja parado (apenas requalifique o NS).
Foi isto que determinou minha escolha em favor da NS e a direção de minha pesquisa.
Não, bem, vamos prever o tempo lá fora. Somente como você então irá gerar sinais comerciais com base nessas previsões?
+5
Eu, por exemplo, não vejo muito sentido em mecanismos complexos de coaching, incluindo NS, em indicadores que são essencialmente transformações de preços. Qual é o objetivo disso? Dê aos NS os mesmos dados a serem inseridos no indicador e os NS se adaptarão à funcionalidade do indicador. Então, por que incomodá-lo com dados extras?
bstone, imagine um pôquer comum... se você olhar para ele de um certo ângulo, você pode ver uma vara reta e nunca adivinhar o que realmente é. A tarefa de pré-preparação dos dados alimentados às entradas NS, é simplificar ao máximo o trabalho que terá que ser feito nos dados de entrada, e apresentá-los na forma mais digerível para eles. E isto é muito importante! É preciso, como Viy da Gogol, levantar as pálpebras e mostrar o objeto. Ha, você vai dizer! - Tudo foi feito por ela, então qual é o objetivo disso? E você estaria errado. Ela precisa ser alimentada com um cardápio de restaurante. É um aristocrata da matemática.
Oh, que persistência. Presumo que seu conhecimento da teoria de sistemas dinâmicos é extremamente modesto. Caso contrário, você saberia que a teoria dos sistemas dinâmicos permite expressar até mesmo sistemas tão complexos e inerentemente caóticos como a auto-organização.
Bem, vamos voltar ao básico primeiro. O que é um sistema como entendido pela teoria acima mencionada? Um sistema é qualquer objeto da natureza cujo estado muda no tempo de acordo com uma determinada lei. Se o mercado não é um sistema desse tipo, então, como foi corretamente apontado - não temos nada a fazer aqui. Mas nós somos bons otimistas, não somos?
Por um sistema dinâmico entendemos um sistema, cujo estado é determinado exclusivamente pelas condições iniciais e pelo tempo. De tal forma, não faz sentido puxá-lo para o mercado e ninguém aqui, espero, o faz.
Entretanto, certas classes de sistemas dinâmicos são perfeitamente adequadas para modelar sistemas caóticos capazes de auto-organização. E se for possível resolver habilmente o problema de identificar os parâmetros de sistemas dinâmicos adequados, eles podem desempenhar com sucesso o papel de um modelo do sistema caótico em estudo.
Agora imagine que existem técnicas para passar do espaço de fase do sistema original para o espaço de fase dos sistemas auxiliares que podem ser analisados pelos métodos existentes.
Meu humilde conhecimento me permite ver meu arrojado blá blá blá blá sobre as propriedades mágicas da teoria, mas não me permite ver que o preço tem algo a ver com essa teoria.
As leis de Mendel também podem prever, mas elas não se aplicam ao preço como eu o entendo. Como o absurdo que você escreveu se aplica ao preço? Não estou descontando nem as leis de Mendel nem a Teoria de Sistemas Dinâmicos, mas por que você optou por usar a Teoria de Sistemas Dinâmicos em vez das leis de Mendel?
Pessoalmente, acredito que a questão da aplicabilidade de uma teoria ao preço começa com a questão da abrangência e abrangência "se habilidosamente". O feitiço "existem metodologias" torna automaticamente uma teoria adequada para prever o preço?
Além de ressaltar que sou pouco profissional, existe algum outro argumento de que "certas classes de sistemas dinâmicos são perfeitamente adequados para modelagem de preço", porque o preço tem exatamente as propriedades (aqui você lista as propriedades) que a teoria permite? Você pode especificar quais suposições devem ser feitas na entrada da teoria para estas "classes separadas de sistemas dinâmicos"?
Não, bem, vamos prever o tempo lá fora. Somente como você então irá gerar sinais comerciais com base nessas previsões? - Você está distorcendo minhas palavras. Entendo seu ponto de vista. Não quero me afastar de meu interesse pessoal - que preço e alguma teoria de predição têm em comum. Portanto, vamos deixar esse ponto para mais tarde.
Por exemplo, não vejo muito sentido em treinar mecanismos complexos, incluindo NS, sobre indicadores que são essencialmente transformações de preço. Qual é o objetivo disso? Dê aos NS os mesmos dados a serem inseridos no indicador e os NS se adaptarão à funcionalidade do indicador. Então, por que incomodá-lo com dados desnecessários? - Exatamente, eu também não quis dizer indicadores.
Sobre todos aqueles ressaltos com distribuições de probabilidade ainda não vi nada de útil que pudesse funcionar no mercado, a partir de modelos baseados em estatísticas puras. Por que você acha que existem tantos modelos assim: AR, ARM, ARMA, GARCH, EGARCH... a lista vai para várias dúzias. Eles simplesmente não funcionam, embora resolvam uma tarefa muito mais simples - a previsão da volatilidade. - Oh, sim, eles fazem! Eles o fazem, mas apenas prevêem a volatilidade do retorno da carteira. Eles o fazem, porque assumem uma distribuição normal de retornos para essa carteira, o que é verdade apenas teoricamente, com novas advertências sobre a independência dos instrumentos. Mas para prever o preço com esses modelos, é preciso concordar que o preço tem algo em comum com a lei de distribuição normal, ou, mais estritamente, com as estatísticas paramétricas. É por isso que duvido que um método adequado para modelar a volatilidade da carteira seja adequado para prever o preço - por causa da suposição inaplicável na qual o preço tem que ser empurrado.
Realmente, eu definitivamente gosto de você! Eu também continuo fazendo estas perguntas a Prival: por que ele pensaria que as leis do mercado se encaixam em um sistema de equações diferenciais newtonianas? Por que, de repente, o preço deveria ser como um avião na tela do radar e mover-se como um corpo maciço sob a ação de uma força forçadora? Deixe-o dar a razão de sua abordagem... Até agora, ainda não o fez. Apenas, finge não notar (não entende) e apenas dá belas fotos e perguntas sobre a Matrix.- Exatamente, e aqui todos se mantêm em silêncio, como se fosse uma questão de curso, que o preço está pronto para saltar em qualquer teoria, desde que seja abraçado lá por mãos hábeis.
Quanto a mim, sei que em 50 do século passado, Kolmogorov provou teorema de que qualquer dependência funcional de n variáveis pode ser aproximada com dada precisão por um conjunto de adições elementares ponderadas. - Minha intuição é que estamos falando de qualquer dependência funcional com certos parâmetros, mesmo que não os conheçamos. O preço não tem tal propriedade, ele não cabe no leito das estatísticas paramétricas, por isso duvido que exista qualquer dependência funcional. Infelizmente as estatísticas paramétricas só são fortes onde o sistema tem certos parâmetros, só então ele nos dá belos resultados.
bstone, imagine um pôquer comum... se você olhar para ele de um certo ângulo, você pode ver uma vara reta e nunca adivinhar o que realmente é. A tarefa de pré-preparação dos dados alimentados às entradas NS, é simplificar ao máximo o trabalho que terá que ser feito nos dados de entrada, e apresentá-los na forma mais digerível para eles. E isto é muito importante! Como a Viy da Gogol, ela precisa levantar suas pálpebras e mostrar o objeto. Ha, você vai dizer! - Tudo foi feito por ela, então qual é o objetivo disso? E você estaria errado. Ela precisa ser alimentada com um cardápio de restaurante. É um aristocrata da matemática.
É com isto que eu não posso concordar. A propriedade bem estudada da NS que torna sua aplicação tão atraente em campos bastante diferentes é sua capacidade de aprender e, posteriormente, aproximar-se com sucesso de uma dependência não-linear de qualquer complexidade.
O que eu posso concordar é que se treinarmos uma rede através do input, digamos a diferença de preço aberta anterior e dois indicadores que usam o preço das 50 barras anteriores em seus cálculos, os NS mostrarão melhores resultados do que o obtido pelos NS, cujo input somente a diferença de preço aberta anterior. Mas, de fato, se treinamos tal rede através da entrada das 50 citações anteriores, então, em teoria, ela deveria aprender a dependência combinada da saída das entradas, que ocorre ao aplicar os indicadores.
Entretanto, é óbvio que é tecnicamente muito mais difícil treinar uma rede com 50 entradas do que uma com 3 entradas. Mas isto não significa que os indicadores sejam úteis por si mesmos. Elas são apenas muletas que ajudam a evitar dificuldades técnicas, mas no final reduzem significativamente as capacidades da NS. Não é assim?
Meu humilde conhecimento me permite ver meu arrojado blá blá blá blá sobre as propriedades mágicas da teoria, mas não me permite ver que o preço tem algo a ver com esta teoria.
Pelo amor de Deus! De que outra forma você pode perguntar isso? Eu já disse que o mercado é um sistema. Imagine que os preços de todos os instrumentos negociados no mercado são os parâmetros deste sistema. E todos eles evoluem de acordo com alguma lei desconhecida. Agora você vê o que o preço tem a ver com a teoria dos sistemas?
Teoria de sistemas dinâmicos, não as leis de Mendel?
Além de apontar minha inépcia profissional, existem outros argumentos a favor do fato de que "certas classes de sistemas dinâmicos são perfeitamente adequados para modelar o preço", porque o preço tem exatamente tais propriedades (aqui você lista as propriedades), o que a teoria admite? Você pode indicar quais suposições devem ser feitas na entrada da teoria para estas "classes separadas de sistemas dinâmicos"?
Bem, vou dizer novamente pela terceira vez. A teoria dos sistemas aplica-se ao mercado porque o mercado é um sistema cujos parâmetros (preços) evoluem de acordo com alguma lei. Isso não significa que dá a resposta a todas as perguntas, mas se existe uma teoria coerente que se encaixa no sistema em questão, por que não usá-la? Ou é melhor reinventar as bicicletas, apontar o dedo no céu e prever o tempo?
Vita писал(а) >>
Não quero me afastar de meu interesse em qual preço e algum tipo de teoria de predição têm em comum. Portanto, vamos deixar esse ponto para mais tarde.
Isso é ótimo! Eles o fazem, mas apenas prevendo a volatilidade dos retornos de carteira, pois assumem uma distribuição normal desses retornos de carteira, o que só é teoricamente verdadeiro, com novas advertências sobre a independência dos instrumentos. Mas para prever o preço com estes modelos, é preciso aceitar que o preço tem algo em comum com a lei de distribuição normal ou, mais estritamente, com as estatísticas paramétricas. É por isso que duvido que um método adequado para modelar a volatilidade da carteira seja adequado para prever o preço - devido à suposição inaplicável na qual o preço tem que ser empurrado.
Aí está. Você também não entrou na essência desta questão o suficiente. Exatamente todos esses modelos funcionam "mais ou menos" porque levam em conta o fato de que a volatilidade não se enquadra dentro de uma distribuição normal. Sobre os retornos de portfólio - isso não é relevante em absoluto. A previsão da volatilidade não tem nada a ver com os retornos das carteiras e sua distribuição. Outra coisa é que as previsões de volatilidade são usadas principalmente para avaliar o risco de uma carteira, mas isso é outra história.
Não, não, estamos falando de qualquer um!
mas sobre a dependência funcional - ou seja, uma lei paramétrica. No entanto, este não é nem mesmo o ponto. Por que devemos assumir que existe alguma dependência funcional por trás do preço ? Não há nenhuma suposição. Apenas uma crença na natureza mecanicista do mundo e a inveja dos louros de Nostrodamus.