Obtenção de uma BP estacionária a partir de um preço BP - página 14
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Bem, o DFT gera 2 matrizes de coeficiente para pecados e cossenos + o valor médio de Ak0. Como estamos usando DFT em cada amostra, Ak0 é na verdade um LMA com período = tamanho da janela. De forma correspondente, precisamos extrapolar os muwings a fim de reconstruir as harmônicas em torno deles
Utilizei lá a transformada cosina, pode-se utilizar a transformada Hartley (seus coeficientes também têm estacionaridade, Hartley também tem fórmula de transição para a transformada de Fourier e de volta). Parece-me necessário prevê-los separadamente, o que aumenta o erro. Mas talvez eu não entenda algo.
O que você está!!!!! Olhe para seu avatar de fora - Deus nos livre de sonhar com isso. Eu só quero esclarecer. Essa não é uma definição correta. Um mais correto é dado, por exemplo, neste site, na seção de AT. Existem definições simplesmente estabelecidas que não precisam ser alteradas e escondidas com quem sabe o quê. Além disso, nenhuma das ferramentas (incluindo a sua, apresentada neste ácaro) não se encaixa na definição deste maldito wikipendia (simplesmente não há uma análise real do comportamento dos preços e, além disso, nenhuma regularidade, que descreve). Qualquer coisa que tenha a ver com preço cai sob esta definição. Por exemplo, FA (sim, sim, é verdade), matemática financeira estocástica perfeitamente auto-suficiente, descrita por exemplo por Shiryaev em dois volumes (fatos e modelos), "sistemas de controle estocástico com estrutura fixa/randoméstica" que também são auto-suficientes. Todas as séries de preços acima funcionam com preços, mas trabalham com princípios completamente diferentes de TA.
Se você definir TA por métodos de análise, eu concordo. Eu simplesmente defini TA pelo objeto de análise. Isso é tudo. E dizer que um está certo e o outro está errado é estranho. Ambos estão corretos, mas descrevem o assunto a partir de diferentes pontos de vista. Como em um banco de dados relacional - um objeto - muitas relações.
Não, não, não! o ego apertado não! A propósito, eu nunca disse nada sobre seus conhecimentos ou chamei você de nomes ... :о) E como eu poderia saber o que seu subconsciente está escondendo?
... você parece bastante patético. O conhecimento e a compreensão do assunto é insignificante - eu tenho todos os movimentos escritos!!! ))) Mas esqueça ... por que se preocupar? Sou apenas isso - pela verdade histórica.
Se fosse irrelevante - eu já o teria esquecido há muito tempo.
Não importa realmente. A essência do que fazemos não depende das sutilezas da classificação. É apenas de uma maneira, de uma maneira, de outra. Tudo isso são apenas palavras.
GOES!!!! ACORDO!!! NEM MAIS UMA PALAVRA!!!! Sou geralmente pacífico, talvez um pouco nerd, mas pacífico. :о))))
Paz.
Viva. E é isso - o assunto está encerrado.
Se você definir TA por métodos de análise, eu concordo. Eu simplesmente defini TA pelo objeto de análise.
E, como sempre, independentemente disso - o bom senso vence. :о)
O problema com o TS adaptativo é que eles também são requalificados de acordo com algum algoritmo, que está embutido neles, mas pode não coincidir com o algoritmo das mudanças do mercado. Ou seja, o algoritmo das mudanças de mercado pode coincidir com o algoritmo da reciclagem de TS em algum período de tempo, mas então ele pode "desaparecer". O mercado não muda de acordo com um determinado algoritmo - esse é o problema.....
Eu concordo com você.
Esta é a razão pela qual parece sensato avançar em direção a algoritmos de adaptação de um único parâmetro. Então, o número de cabos que podem ser manuseados é o mínimo possível. Pode parecer que neste caso marginal, a eficiência do modelo não é a mais alta e um resultado mais "avançado" pode ser obtido através do ajuste de 2,3 ou 5 parâmetros. Entretanto, nas condições de fraca estacionaridade (no limite de sua ausência, que são os preços BPs) a configuração ideal será a mínima, uma vez que seus requisitos de duração da amostra de treinamento e estacionaridade do parâmetro otimizado são mínimos. É impossível provar estritamente esta afirmação, mas sua completude em relação ao mercado é comprovada pela experiência e justiça para o caso limite quando a estacionaridade tende a zero.
Deste ponto de vista, não importa qual algoritmo utilizar para análise de preços da BP (MACs, osciladores, decomposição discreta, etc.), o importante é que o número de parâmetros de otimização seja 1 (2 - no caso extremo). Obviamente, para um algoritmo de parâmetro único precisamos decidir sobre a escolha do parâmetro (há apenas 2 deles - preço e tempo). Na minha opinião, o parâmetro mais importante é a escala de preços. É analisando as mudanças de preços que tomamos decisões sobre a entrada ou saída do mercado e só em segundo lugar analisamos o tempo (não me refiro a estratégias pipsewise). Para o modelo de dois parâmetros, ambos os parâmetros devem ser considerados - preço e tempo, mas aqui, como mencionei acima, podemos encontrar o problema da "curta" estacionaridade (o tempo característico de existência é menor do que a duração mínima da amostra de treinamento). Três ou mais modelos paramétricos, parece-me, não faz sentido nenhum considerar, pois são uma combinação linear destes dois parâmetros.
O interesse separado é apresentado pela análise do EMA (é o mais suave de todos com o FP mínimo). Este MA contém um parâmetro, e leva em conta os componentes de amplitude e tempo da BP. Dois em um, em resumo. Embora, é possível que com a EMA tudo isso seja uma farsa e nenhum milagre aconteça.
grasn escreveu >>
Oi Sergei. :о) Prazer em vê-lo. Onde você esteve, que coisas interessantes você estudou?
>> Espere, vamos dar um passo de cada vez. Temos um problema de transformação em série, com determinadas propriedades bastante específicas:
(1) estacionariedade
(2) a normalidade.
(3) possibilidade de recuperação reversa
Durante todo esse tempo eu estava investigando o problema da busca pela duração ideal da amostra de treinamento e suas relações com o tempo característico de quase-estacionariedade dos processos no mercado. Acontece que o valor requerido está no nível de 5-10%. Depois tem que ser requalificado. A comissão da corretora, por sua vez, define o tamanho mínimo do movimento de preços, e um aumento gradual, mas seguro, da eficiência do mercado com o crescimento do horizonte comercial define sem ambigüidade a área de operação. E eu meio que me acomodei a isso.
Quanto a responder suas perguntas sobre as conversões da BP, não estou de modo algum ciente da viabilidade de tal conversão. Seu ". permitirá utilizar métodos padrão de processamento de estatísticas..." não diz nada. Por favor, declare o conceito em si.
Isto é preciso, mas obtenha uma transformação da série de preços original que tem as seguintes propriedades
é bem possível, é claro, com algumas suposições aceitáveis. Para a pergunta "por que precisamos dela" a resposta é muito simples e a única - é uma oportunidade de usar a estrutura testada e comprovada, e não mais. Meu imho.
É impossível argumentar com isso.
E, como sempre, independentemente disso - o bom senso vence. :о)
Eu concordo com você.
É por esta razão que parece sensato avançar em direção a algoritmos de adaptação de um único parâmetro. Então, o número de cabos que podem ser manuseados é o mínimo possível. Pode parecer que, neste caso marginal, a eficiência do modelo não é a mais alta e um ajuste de 2,3 ou 5 parâmetros pode produzir resultados mais "avançados". Entretanto, nas condições de fraca estacionaridade (no limite de sua ausência, que são os preços BPs) a configuração ideal será a mínima, uma vez que seus requisitos de duração da amostra de treinamento e estacionaridade do parâmetro otimizado são mínimos. É impossível provar estritamente esta afirmação, mas sua completude em relação ao mercado é comprovada pela experiência e justiça para o caso limite quando a estacionaridade tende a zero.
Deste ponto de vista, não importa qual algoritmo utilizar para análise de preços da BP (MACs, osciladores, decomposição discreta, etc.), o importante é que o número de parâmetros de otimização seja 1 (2 no caso extremo). Obviamente, para um algoritmo de parâmetro único precisamos decidir sobre a escolha do parâmetro (há apenas 2 deles - preço e tempo). Na minha opinião, o parâmetro mais importante é a escala de preços. É analisando as mudanças de preços que tomamos decisões sobre a entrada ou saída do mercado e só em segundo lugar analisamos o tempo (não me refiro a estratégias pipsewise). Para o modelo de dois parâmetros, ambos os parâmetros devem ser considerados - preço e tempo, mas aqui, como mencionei acima, podemos encontrar o problema da "curta" estacionaridade (o tempo característico de existência é menor do que a duração mínima da amostra de treinamento). Três ou mais modelos paramétricos, parece-me, não faz sentido nenhum considerar, pois são uma combinação linear destes dois parâmetros.
O interesse separado é apresentado pela análise do EMA (é o mais suave de todos com o FP mínimo). Este MA contém um parâmetro, e leva em conta os componentes de amplitude e tempo da BP. Dois em um, em resumo. Embora, não se exclui que com a EMA seja uma trapaça e um milagre não funcione.
Investigo o problema da busca da duração ideal da amostra de treinamento e sua relação com o tempo característico de quase-estacionariedade dos processos no mercado. Acontece que o valor requerido está no nível de 5-10%. Em seguida, precisa ser requalificado. A comissão da corretora, por sua vez, define o tamanho mínimo do movimento de preços, e um aumento gradual, mas seguro, da eficiência do mercado com o crescimento do horizonte comercial define sem ambigüidade a área de operação. E eu meio que descobri isso.
Quanto à resposta às suas perguntas sobre a transformação da BP, não estou ciente da razoabilidade de tal transformação. Seu ". nos permitirá utilizar métodos de processamento de estatísticas padrão ..." não significa nada. Por favor, explique o conceito em si.
1) Estacionaridade fraca - isto não é um limite de sua ausência, e os mercados não são. processo estacionário fraco - é quando a média = const, e st.dev. depende do tempo (mas não fortemente) devido à heterogeneidade dos mercados e à variabilidade da volatilidade, que é inercial - este é um processo previsível.Esta dependência pode ser facilmente descrita por uma fórmula, que permite determinar o preço extremo em qualquer período de tempo definido, além do qual o preço não irá com a probabilidade, determinada por nós; não confundir com a determinação da direção do movimento do preço.Um processo tão estacionário tão fraco pode ser jogado na pilha de lixo. A tarefa é obter um processo altamente lucrativo e controlável que sacrifica uma estabilidade extra.
2) A fim de não esbarrar no problema da "curta" estacionariedade, existem FA e estruturas de preços de capital e testes estatísticos.
3) EMA é um filtro IIR comum com FZ=1/3 minha opinião, mesmo que seja 1/10 - não vai mudar nada, e as próprias barras já têm FZ.
4)A viabilidade de tal conversão é alta, mas o poste com o sinal "forex" precisa ser mudado.
4)A viabilidade de tal conversão é alta, mas temos que mudar o poste de luz com um sinal "forex".
Esta talvez seja uma observação valiosa, mas a viabilidade de tal conversão ainda não foi totalmente revelada.
FOXXXi, pense nisto: temos uma série de preços que é um CB integrado com quase zero MO e momentos não estacionários. A idéia de convertê-la em uma série estacionária implica em alguma dependência funcional de momentos em outra coisa (por exemplo, hora do dia, etc.). O problema da "residualização", portanto, é reduzido à identificação desta dependência funcional e sua exploração... e se esta dependência não existir ou se ela própria não for estacionária!
Estamos tentando construir um castelo de areia, ignorando o fato de que, mais cedo ou mais tarde, ele desmoronará de qualquer forma. Suspeito que caímos nas belas palavras e na ciência, perdendo de vista a impraticabilidade de todas essas ações. Este é o tipo de jogo que temos, no qual o resultado não é importante, mas o processo em si é interessante. E o que essa "estacionariedade" nos dará? Não temos que otimizar nosso Consultor Especialista sempre que precisamos dele. É um grande desafio reoptimizá-lo uma vez por mês! De qualquer forma, com base na minha compreensão do problema, não vale a pena dar uma mordida. Assim como muitas outras estratégias de negociação forex.
O problema com o TS adaptativo é que eles também são requalificados de acordo com algum algoritmo, que está embutido neles, mas pode não coincidir com o algoritmo das mudanças do mercado. Ou seja, o algoritmo das mudanças de mercado pode coincidir com o algoritmo da reciclagem de TS em algum período de tempo, mas então ele pode "desaparecer". O mercado não muda de acordo com um determinado algoritmo - esse é o problema.....
Bem visto. Mas às vezes é possível colocar a EA adaptável na direção certa através da otimização inicial e ela irá mais longe por si só. Mas então o mercado e o adaptador têm opiniões diferentes.
FOXXXi писал(а) >>
O objetivo é ter um processo controlado altamente lucrativo e algum lugar para se comprometer com a super estabilidade.
Neste caso, o processo é altamente arriscado e incontrolável, ou seja, totalmente instável.