Fenômenos de mercado - página 26
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A inércia não funciona :)
Você pode desenvolver o processo de pensamento?
Por exemplo: O trabalho é o produto da força por deslocamento. A inércia não é uma força, portanto não pode funcionar. Portanto, a inércia não funciona :)
Gop-stop)).
E eles o legalizaram! Bom para os demônios!)))
Você pode desenvolver o processo de pensamento?
Por exemplo: O trabalho é o produto da força por deslocamento. A inércia não é uma força, portanto não pode funcionar. Portanto, a inércia não funciona :)
A prova do tópico de partida é certa:
Se estava funcionando, então por que não o vejo na lista da Forbes? :))
Você pode desenvolver o processo de pensamento?
Por exemplo: O trabalho é o produto da força por deslocamento. A inércia não é uma força, portanto não pode funcionar. Conseqüentemente, a inércia não funciona :)
Uma prova estóica do iniciador do tópico:
Se funcionou, então por que não o vejo na lista da Forbes? :))
Inércia de pensamento. Se funcionasse, eu estaria bebendo cerveja de duas geladeiras e não fazendo nada :)
Quem me dera ter vivido dessa maneira!
Vou colocar um pedido para uma pausa no mínimo de hoje. Talvez seja inércia ir mais 100 pips.
Diabos me levem!
Vou colocar um pedido para uma pausa no mínimo de hoje. Talvez só vá mais 100 pips em inércia.
Eu gostaria de ter vivido assim!
Vou fazer um pedido para uma quebra do baixo de hoje. Talvez seja inércia ir mais 100 pips.
Gostaria de ter previsto o preço dessa forma! Paukas previu mais 60 pips! - Esse é o Fenômeno!
:)
Eu deveria ter previsto o preço dessa maneira! Paukas previu mais 60 pips! - Lá está ele, o Fenômeno!
:)
Queria colocar em poucas palavras.
Acho o resultado muito curioso e inesperado. (Se eu entendi corretamente que a linha vermelha mostra a BP acumulada das diferenças somadas não excedendo +- lambda?) Mesmo muito inesperado. A segunda coisa que me surpreendeu foi a diferença com os dados dos preços - muito óbvia. Embora, eu perguntaria que tipo de distribuição você especificou para os números sintéticos aleatórios?
Sim, BP cumulativa (para este exemplo) . Novamente (usei meu posto de outro fio e o modifiquei ligeiramente):
Modelo de mercado
Após muita pesquisa, adotou esta coisa dos "sistemas de controle com estrutura aleatória" como uma versão funcional do modelo de mercado. Na minha opinião (embora não matemática) - este modelo descreve adequadamente o processo de citação com todas as suas sutilezas.
Sua essência é muito simples. Há um número finito de estruturas que descrevem a transformação de entrada em saída. Cada uma dessas estruturas implica em algum modelo segundo o qual a transformação ocorre. O processo observado é formado por uma transição (switch) entre as estruturas. Tudo isso é mostrado na figura abaixo:
Cada modelo tem um conjunto de parâmetros, que também podem mudar a cada comutação. Assim, assumi que existem dois processos principais, cada processo tem sua própria hierarquia, cada elemento sentado em um nó da hierarquia tem sua própria estrutura.
Interações de processo
Estes dois processos competem entre si de acordo com a matriz de transição (presumivelmente), ou seja, existe um "externo" (convencionalmente, é claro) ao mercado algum sistema que muda a geração de cotações entre estes processos. Mais tarde, mostrarei em mais detalhes, com referência a
Adaptação à prática.
Tudo é ótimo - mas é impossível identificar exatamente tal sistema. Portanto, apresento "modelo combinado": A=W(1)MODEL1(parâmetros)+ W(2)MODEL2(parâmetros)+....+ W(n)MODELn(parâmetros). Onde W(n) são alguns pesos de participação destes modelos em previsão. Pode ser possível dividir explicitamente os processos devido à transformação inventada. Mas isso é para mais tarde.
Com o que estou trabalhando?
Eu não trabalho diretamente com citações - é um processo extremamente complicado. Apresento todos os tipos de transformações complicadas, mas o que eu disse também se aplica a elas. A complexidade não vai a lugar algum - ela é herdada. É impossível simplificar o processo. E se você o simplificar, pode perder o processo em si. (ou seja, até um pouco mais complicado do que descrevi, mas mostrei o fenômeno e algumas observações mais interessantes)
Análise da evolução das séries temporais
Etapa básica. Nesta fase, eu identifico todas as estruturas possíveis por alguns critérios. Eu estimo estatísticas de transições entre essas estruturas. Eu determino uma matriz de freqüência de transição para as estruturas. No futuro, estou pensando em usar as chamadas redes neurais de impulso (ou redes de ondas). É uma direção muito promissora.
Algoritmo
(1) Fazendo algumas suposições sobre o comportamento, é feita uma estimativa probabilística do estado futuro do sistema no momento dado no horizonte de planejamento. A rede neural rasteja através da matriz de avaliação de probabilidade resultante p=f(tempo,cotir) do estado inicial e, por sua vez, faz uma suposição sobre a presença de um ponto de entrada/saída. Ele pode dizer com muita precisão se haverá ou não uma entrada/saída no horizonte de planejamento. Tudo o que resta é encontrá-lo.
(2) Um comando é dado para construir uma previsão precisa. Ela é realizada:
- identificação da estrutura atual "on".
- avaliação da escolha das estruturas futuras mais prováveis
- Identificação de parâmetros de modelos futuros
(3) Uma simulação é executada
(4) Em seguida, a rede neural estima os coeficientes do modelo combinado.
A segunda coisa que eu queria dizer é sobre as hipóteses do autor deste tópico - as transições Markovianas. Acho que se pode encontrar alguma não aleatoriedade (se nos atermos ao modelo com separação de incrementos dentro e fora da lambda), porque existe alguma autocorrelação de incrementos (tomado modulo). E se pensarmos no modelo proposto originalmente com calhas em toda a gama de valores, não sei, devemos tentar.
Ainda não foi encontrada nenhuma aleatoriedade, prova disso é a extensa pesquisa feita por Alexey (Mathemat). Eu os confirmo, tudo está correto. Mas se a Markovianness não for respeitada, então tudo será muito mais complicado, teremos que reinventar :o(