O que torna um gráfico instável ou por que óleo é óleo? - página 18
Você está perdendo oportunidades de negociação:
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Registro
Login
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Se você não tem uma conta, por favor registre-se
спрогнозировать его надо прежде всего с того что привести его к стационарному.
Например взять разности, то есть: Разность(2)= Цена(2)-Цена(1).....Разность(100)=Цена(100)-Цена(99),
ну и дальше подбирать соотв. линейную модель прогнозирования
Каким образом вы сможете это потом использовать?
Se houver um ponto zero, o cumulante é totalmente recuperável do retournee, assim como vice-versa.
Se você tem uma previsão de retorno confiável (preço da primeira diferença), então faça uma previsão de nível
(onde o preço chega e onde ele se vira) é um par de coisas simples.
Если по поводу темы, то есть по поводу того что делает движения цен нестационарным случ. процессом,
то вначале необходимо определить что такое есть сама нестационарность.
Нестационарность это изменение (не постоянство) математического ожидания и дисперсии
во времени, то есть среднее-дисперсия на M5 полученные по последним, скажем 100 значениям не
равны среднему-дисперсии полученные на том же тайм-фрейме, но сутки тому назад.
При наличии нулевой точки кумулят полностью востановим из ретурна так же как и наоборот.
Те если вы получили достоверный прогноз ретурна (цен первой разности) то сделать уровневый прогноз
(докуда цена дойдёт и хде развернёться) из него пара пустяков.
Isto é, tomando como referência algum ponto atual e tendo uma previsão de direção e magnitude. Parece simples.
Mas parece que a previsão deve ser de curto prazo suficiente.
E o alcance da previsão será suficiente para garantir que o resultado seja estatisticamente válido e utilizável?
Caso contrário, isto significa que há necessidade de mudar constantemente a referência e, como conseqüência, retornar à não-estacionariedade.
А почему именно сутки? Цена вполне даже стационарна в пределах времени тренда или флета.
А вы знаете как их определить? Т.е. решить когда переходить с одной модели поведения на другую
Т.е. беря за референс некоторую текущую точку и имея прогноз направления и величины. Вроде всё просто.
Но, по-видимому, прогноз должен быть достаточно краткосрочным.
А будет ли диапазон прогноза достаточным, чтобы обеспечить стат достоверность результата и возможность его использования?
Если нет-не означает ли это необходимости постоянного изменения референса и, как следствие, возврата к нестационарности.
Não tenho respostas, mas acho que entre a entrada aleatória e a entrada por predição a vantagem estatística será para esta última
com qualquer confiabilidade da previsão (é claro que quanto mais confiável a previsão for, melhor).
Mesmo que a entrada prevista seja pior do que a entrada aleatória, ela pode ser simplesmente revertida durante a depuração,
A única coisa é que não dará nada se a rentabilidade da entrada aleatória for igual à prevista, você perderá com a taxa de spread.
Это другой вопрос, не имеющий отношения к обсуждаемой стационарности/нестационарности. Именно поэтому нет смысла о ней особо рассуждать так как это само по себе ничего не даёт.
Para mim, a questão da estacionaridade/não estacionaridade é interessante em termos de como utilizá-la.
Portanto, se não estiver claro como definir uma tendência ou um apartamento, então a afirmação "O preço é bastante estacionário dentro de uma tendência ou de um apartamento" é uma espécie de "sem cérebro".
Для меня, вопрос о стационарности/нестационарности интересен с точки зрения того, как это использовать.
Поэтому, если непонятно как определить тренд или флет, то утверждение "Цена вполне даже стационарна в пределах времени тренда или флета" - как-бы не о чём.
У Бокса "проинтегрированное" - это разности порядка выше чем один, т.е. разности разностей, пока не получим стационарный процесс. Бокс приводит к стационарному виду, но для исторических данных, а что будет для будущих данных? Будет ли там модель АРПСС иметь те же параметры, что и для исторических данных. Вот что имелось ввиду.
A ordem da autoregressão será aumentada pela ordem da diferença, e assim os pesos (parâmetros) previamente ajustados para o processo estatístico em questão serão alterados.
Os parâmetros (pesos) da média móvel não serão afetados. A caixa tem definições e exemplos inequívocos para isso.
E para os dados históricos... vou dar uma dica:
Diferença(t+1)=Preço(t+1)-Preço(t), onde t=1,2,......N.
Se prevemos Diferença(t+1), Preço(t) sabemos, porque t é o último bar fechado, então...
:)