Equação de regressão - página 13
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O principal é entender que, ao que parece, ".... não se trata de modelar processos naturais complexos (!!!), trata-se apenas de modelar a forma como os sujeitos do mercado Forex tomam decisões"...
=)
Sim, tudo isso é muito útil.
Como prometido, foto. Análise realizada de séries de preços puros (sem pré-processamento, remoção de tendências, etc.) - modelo AR(3) em 11 conta. Nos gráficos - erro de previsão: gráfico superior - para ANC, inferior - regressão de quantil. Linhas: azul - Perto, verde - Alto, vermelho - Baixo (mediana e quantis 0,9 e 0,1 foram tomadas para QR, respectivamente). As linhas azuis são APR diárias, para escala.
O que eu vejo aqui é o seguinte:
(a) Os valores absolutos do erro do MOC em um mercado calmo são quase os mesmos do QR, mas(!) quando aparece um pico o erro do MOC muda mais caótico e geralmente reage a ele de forma mais fraca, enquanto o segundo erro do gráfico parece mais regular. Este, em geral, era o objetivo: mostrar a possibilidade de detectar "rupturas de estacionariedade" às custas da capacidade de QR de não reagir a esses mesmos picos. E se eles podem ser detectados, significa que não é um processo aleatório, mas um processo aleatório aditivo, e não menos estacionário do que o AP(3) do qual nós o separamos.
b) se considerarmos a detecção outlier como um sinal útil, o segundo gráfico tem muitas vezes mais OSR, portanto um hipotético :) sistema comercial baseado neste efeito dará tantas vezes menos sinais falsos.
Claro, pode-se discutir aqui, mas isto é o que obtemos no M5 (AP(3), em 21 pontos):
Aqui, já muito mais claramente.
Em geral, parece-me que o que eu estava dizendo é gradualmente confirmado. Vou cavar mais nesta direção.
Estou anexando a biblioteca para cálculo de QR (biblioteca Gallant compilada, ver link duas páginas antes) e o arquivo de cabeçalho com descrição. Eu não anexo indicadores em si, não posso separá-los do resto:))) mas não há nada de difícil, a fórmula já está escrita
Lindo, alsu. No mercado de câmbio, é hora de eliminar os MNCs :) Ou não é, Prival?
Ótimo, alsu. Em forex, é hora de jogar os MNCs no lixo :) Ou não é, Prival?
Eu não a jogaria fora. O filtro Kalman, em sua matemática (essência) é um ANC iterativo. https://ru.wikipedia.org/wiki/Фильтр_Калмана A wikipedia não é precisa. Você pode construí-la para mais do que apenas a BGS. Há um aviso no final de que é para coloridos. Eu construo para uma lei de distribuição uniforme. Há uma questão fundamental em particular Stratonovich. Tivemos uma discussão sobre isso com os estudantes de Mecânica há muito tempo. Eles o resolvem na forma de ITO, o que eu acredito que esteja errado. Há alguns problemas com o tempo. Bem, como este https://www.mql5.com/ru/articles/174. Deve ser resolvido exatamente como Stratonovich deu , https://ru.wikipedia.org/wiki/Стратонович,_Руслан_Леонтьевич.
Se funcionar e permitir que você leve para casa um pedaço de pão, não deve jogá-lo fora. sinto um espancamento vindo... ))
É ótimo, alsu. É hora de jogar fora os MNCs no Forex :). Ou não está na hora, Prival?
Não posso dizer para forex, mas tentei uma regressão quintil em minha estratégia de mercado de ações, onde tenho regressão sobre a regressão e regressão sobre a regressão. A regressão de quantidade não me deu nenhuma vantagem sobre o ISC, só leva mais tempo para ser calculada. Muito provavelmente devido à simetria banal do processo, porque se for simétrica, não há diferença entre média aritmética e mediana... E é aí que o ISC rege. Em meu sistema, tudo é simétrico - pode subir ou descer, com a mesma probabilidade, embora normalmente não seja distribuído.
A propósito, eu despedi o Kalman. Demorei muito tempo para me preocupar com isso, mas, novamente, não me deu nenhuma vantagem em comparação com a LOC, enquanto consumia recursos ao mesmo tempo.
Bem, uma mediana é uma mediana, e os métodos para estimá-la estão bem desenvolvidos. E se você quantificasse longe da mediana - digamos, 0,1 e 0,9?
2 Prival: Eu estava brincando sobre a lixeira, eu tinha uma cara sorridente lá...
Não posso dizer para forex, mas tentei uma regressão quintil em minha estratégia de mercado de ações, onde tenho regressão sobre a regressão e regressão sobre a regressão. A regressão de quantidade não me deu nenhuma vantagem sobre o ISC, só leva mais tempo para ser calculada. Muito provavelmente devido à simetria banal do processo, pois se for simétrica, não há diferença entre média aritmética e mediana... E é aí que o ISC rege. Em meu sistema, tudo é simétrico - pode subir ou descer com a mesma probabilidade, mesmo que normalmente não seja distribuído.
O que você quer dizer com "não há vantagem sobre a MNC"? Como você o mediu? Os quânticos são uma operação completamente diferente.
Enquanto o MNC reage a qualquer mudança na amostra da BP, na maioria dos casos os quantiles não se importam - eles não mudam. O quantil mais volátil é a mediana. Qualquer outro quantil é menos volátil.
Bem, uma mediana é uma mediana, e os métodos para estimá-la estão bem desenvolvidos. E se você quantificar longe da mediana - digamos 0,1 e 0,9?
O que você quer dizer com "não há vantagem sobre o ISC"? Como você o mediu?