Fenômenos de mercado - página 27
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"Inércia é o fenômeno de um corpo mantendo sua velocidade de movimento (tanto em magnitude quanto em direção) quando nenhuma força está agindo sobre o corpo" :)
Por que você está realmente surpreso com a presença de uma tendência global a longo prazo?
O que a inércia tem a ver com isso?
Por que não supor que tal matriz não seja uma causa, mas uma conseqüência desses dois processos? Se eles estiverem presentes, é claro.
Talvez seja isto que eu queira verificar.
(2) Um comando é dado para fazer uma previsão precisa. Realiza:
- identificação da estrutura atual "on".
Colegas, vou deixar o fórum por um longo período de tempo.
Boa sorte.
Vladimir, o que você quer dizer com somar o sistema? Também estou me perguntando quantos passos são necessários para dobrá-lo - apenas 4.
O que a inércia tem a ver com isso?
Bem, você não desenhou um gráfico de movimento retilíneo uniforme? Em seguida, veja a definição.
... cada processo tem sua própria hierarquia ...
... Mas se a Markovianness não for respeitada, então as coisas serão muito mais complicadas, você terá que reinventá-las :o(
Bem, finalmente, pelo menos alguém revelou o segredo, por assim dizer, o fenômeno do mercado.
Posso acrescentar mais: em uma série de velas pretas, novas barras são abertas pelas brancas por alguma razão pouco clara, mas são fechadas pelas pretas, e vice versa para as velas brancas.
Não entendo como se forma um candelabro na abertura.
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 na 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. É determinada uma matriz de freqüência de transição para as estruturas. No futuro, penso 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, uma rede neural estima os coeficientes do modelo combinado.
Nenhuma aleatoriedade já foi encontrada, prova disso é a extensa pesquisa feita por Alexey (Mathemat). Eu os confirmo, tudo está correto. Mas se a Markovianness não for respeitada, tudo será mais complicado e eu terei que reinventar :o(
Pegar um tópico, talvez fora de tópico... Tentou distinguir freqüências em números aleatórios artificiais - por encaixe dentro e fora da faixa RMS - então leia o post da Farnsworth
percebeu que existe uma "peneira", cujo mistério permanece, e o que eu estava fazendo não dá nem alfa nem ômega.
É tudo sobre a "peneira". O que é isso e como é? Há mais perguntas do que respostas...