O que torna um gráfico instável ou por que óleo é óleo? - página 33
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Каждая реализация помноженная на вероятность данной реализации равно мат.ожидание равно сегоднящней цене или нулю, смотря какая точка отсчёта. Для формулы x(t) = x(t-1) + e(t) мат.ожидание будет равно E[x(t)] = E[x(t-1)] + E[e(t)], где E[e(t)] = 0. Соответственно, E[x(t)] = E[x(t-1)]= E[x(t-2)] = E[x(t-3)] для любого t вплоть до того момента когда цена тебе уже известна и равна не мат.ожиданию, а конкретной цифре.
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Olhe, eu já escrevi que não vou discutir sobre isso. Minha opinião - uma série de citações x(n)-x(n-1) é estacionária, no sentido de que os principais parâmetros de distribuição são preservados. Ou então, suas flutuações podem ser consideradas estacionárias(em diferentes escalas). A ACF em um turno não está. Também escrevi acima sobre a necessidade de estudar o comportamento de mais segmentos (você leu atentamente):
Esse é o ponto que métodos de verificação claros (para mim) e comprovados requerem, por alguma razão, um número maior de segmentos, simplesmente uma série é necessária. A série de parâmetros obtidos por segmentos é analisada quanto à consistência com uma certa (dependendo do método ou de sua variante) distribuição e somente depois disso se pode aplicar o critério de tendência. É difícil tirar tais conclusões para dois pontos.
Que na verdade foi o que fiz há alguns anos atrás. Isto foi confirmado por testes de estacionaridade - testes estatísticos normais. Se você acredita que a série x(n)-x(n-1) não é estacionária, então também não há nada de errado com ela.
A propósito, por que você o citou? Em primeiro lugar, eu o li e, em segundo lugar, não contradiz o que eu disse. A propósito, a construção x(n)-x(n-1), ln(x(n)/ln(x(n-1), ((1/n)SUM(x(n)) são muito bem descritas por Shiryaev e ele as recomenda para reduzir as séries a estacionárias (não vou dar screenshots, os livros estão em forma de papel).
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Я только хотел сказать, что приведенная мной методика проверки ряда на независимость приращений дает практически однозначный и теоретически на 99,99% обоснованный результат - ценовой ряд не является рядом с независимыми приращениями (даже если они мало или вообще не коррелируют). А это, в свою очередь, говорит о том, что все модели работы с ценой, подразумевающие независимость соседних отсчетов - неадекватны.
Более того, по-видимому (хотя это еще и надо доказать - а для этого просто не хватает исторических данных), статистическая зависимость между соседними отсчетами одинакова по форме на графиках ряда, по крайней мере, нескольких младших таймфреймов (вплоть до Н4 я это проверял с достаточной точностью). Т.Е. похоже на то, что указанная зависимость - явление неслучайное, как минимум, отчасти - а значит может быть спрогнозировано.
Еще раз повторюсь - этот вывод теоретический и основан исключительно на математике, никаких домыслов из области "фундаментального анализа":)
Uma declaração poderosa, e o principal é que todos, subconscientemente, querem que seja verdade.
Evidências indiretas de aumentos de séries de preços "não aleatórios" são resultados positivos no mercado com a NN. Uma série aleatória (qualquer série aleatória) não pode ser aproximada, nem a própria série, nem seus incrementos, nem as regularidades latentes da série. Se este não for o caso, então (a série) não é aleatória e tem regularidades intrínsecas.
E é provavelmente a hora de parar com os "acidentes" nos mercados e discutir as características do MF. O fórum inteiro já está repleto de argumentos tão impraticáveis.
Olhe, eu já escrevi que não vou discutir sobre isso. Minha opinião - uma série de citações x(n)-x(n-1) é estacionária, no sentido de que os principais parâmetros de distribuição são preservados. Ou então, suas flutuações podem ser consideradas estacionárias(em diferentes escalas). A ACF em um turno não está. Eu também escrevi acima sobre a necessidade de estudar o comportamento de mais segmentos (leia com atenção):
O que eu realmente fiz há alguns anos atrás. Foi confirmado por testes de estacionaridade - testes estatísticos normais. Se você acredita que a série x(n)-x(n-1) não é estacionária, então também não há nada de errado com ela.
A propósito, por que você o citou? Em primeiro lugar, eu o li e, em segundo lugar, não contradiz o que eu disse. A propósito, a construção x(n)-x(n-1), ln(x(n)/ln(x(n-1), ((1/n)SUM(x(n)) são muito bem descritas por Shiryaev e ele as recomenda para reduzir as séries a estacionárias (não vou dar screenshots, os livros estão em papel).
Bem, se você ler, já foi mencionado muitas vezes que a volatilidade tem uma memória - uma dependência dos valores anteriores. A estacionariedade implica que a variação é independente dos valores anteriores e é uma constante. O logaritmo resolve outro problema - a proporcionalidade da volatilidade em relação ao valor absoluto, mas não o efeito de agrupamento e outros efeitos de memória. Quando um estoque valia 1 rub e a volatilidade diária era de 5%, que era de 5 kopecks. Quando cresceu para 10 rublos, os mesmos 5% vol eram 50 kopecks em incrementos absolutos.
Que é exatamente o que eu fiz há vários anos. Foi confirmado por testes de estacionaridade - testes estatísticos normais. Se você acredita que a série x(n)-x(n-1) é não-estacionária, então também não há nada de errado com ela.
ok :)
И пора, наверное, уже завязывать со "случайностями" на рынках и обсасыванием характеристик СЧ. Весь форум уже захламлен подобными непрактичными рассуждениями.
Para saber como ganhar dinheiro, é preciso primeiro entender exatamente como não se pode ganhar dinheiro, para que não se perca tempo com isso depois. E não tire conclusões precipitadas sobre a impraticabilidade desta ou daquela abordagem; se você não sabe como, isso não significa que ninguém mais saiba.
1) Чтобы знать как можно заработать, необходимо сперва точно уяснить как заработать нельзя, чтобы потом не терять на это время.
2) Ну и не стоит делать скорополительных выводов о непрактичности того или иного подхода, если ты не знаешь как, это не значит что никто не знает.
1) Você já tem? Isso é bom!
2) Não estou tirando conclusões precipitadas. Ganhe o máximo que puder e, assim como você, eu não tenho nada contra isso.
ну если читали, то многократно упоминалось, что волатильность имеет память - зависимость от предыдущих значений. Стационарность же подразумевает, что дисперсия не зависит от предыдущих значений и является константой
O logaritmo resolve outro problema - a proporcionalidade da volatilidade em relação ao valor absoluto, mas não o efeito de agrupamento e outros efeitos de memória. Quando um estoque valia 1 rublo e a volatilidade diária era de 5%, era de 5 kopecks. Quando a participação cresceu para 10 rublos, os mesmos 5% vol eram 50 kopecks.
Não me interprete mal, não há uma definição clara e precisa de "memória de série cronológica". Ninguém tem, e fazer descobertas tão fundamentais deve ser feito com extrema cautela. Especialmente você escreve sobre ações, enquanto eu escrevo sobre o processo x(n)-x(n-1). Este processo não tem nada a ver com estoques. É um procedimento padrão para reduzir as séries a uma estacionária e é praticamente revestido de ferro; mata tudo ou quase tudo. Mas a série x(n)=x(n-1)+(case) é, naturalmente, não estacionária, e tudo o que você escreveu se aplica diretamente a ela.
Para acertar, não há uma definição clara e precisa de "memória de série cronológica". Ninguém tem, e tais descobertas fundamentais devem ser feitas com extrema cautela.
Já foi escrito antes, há um modelo onde a memória de volatilidade é levada em conta.
Engle, Robert (b. 1942), economista americano, especialista em métodos de análise de estatísticas econômicas. Ele recebeu o Prêmio Nobel Memorial de Economia em 2003 por seu esforço conjunto com Clive Grainger na análise de séries temporais com volatilidade variável no tempo.
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Embora a volatilidade real seja variável, os economistas há muito tempo têm à sua disposição apenas tais métodos estatísticos que se baseiam na suposição de sua constância. Em 1982 a Engle desenvolveu o modelo Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (ARCH), com base no qual podem ser previstas mudanças na volatilidade. Sua descoberta do método de análise de séries temporais econômicas torna possível prever as tendências do PIB, preços ao consumidor, taxas de juros, taxas de câmbio e outros indicadores econômicos não apenas para o dia ou semana seguinte, mas até mesmo para um ano à frente com maior precisão do que antes. A alta precisão das previsões feitas com o uso deste modelo foi comprovada, em particular, pela análise das estatísticas econômicas históricas dos EUA e da Grã-Bretanha quando as previsões baseadas nos dados dos anos anteriores foram comparadas com os indicadores reais dos anos seguintes.
https://www.mql5.com/go?link=http://slovari.yandex.ru/dict/krugosvet/article/c/ca/1011225.htm
Писали же уже, есть модель где учитывается память по волатильности.
...Nenhuma "memória de série temporal" foi jamais contabilizada por este modelo. Não há necessidade de se ter um pensamento vagamente desejoso.
muito mais confiável do que antes, para prever as tendências do PIB, preços ao consumidor, taxas de juros, taxas de câmbio e outros indicadores econômicos não apenas para o dia ou semana seguinte, mas até mesmo para um ano à frente.
Você mesmo já tentou fazer previsões usando este método?
Nenhuma "memória de série temporal" jamais foi contabilizada neste modelo. Não seja vagamente desejoso.
Você mesmo já tentou fazer previsões usando este método?
Não goste da palavra memória, faça-a como o "aftermath" de Shiryaev. O modelo utiliza a dependência da volatilidade em relação aos valores anteriores ao fazer previsões. O fato de que a volatilidade e a dispersão não são uma constante, mas mudam com o tempo e dependem de valores anteriores, é simples e óbvio. É isso que é usado em modelos como ARCH/GARCH. Mas o senhor afirma que a variação é constante. Embora você possa pensar assim se puder encontrar algo útil a partir dele :) O principal valor dos modelos é ser praticamente útil.