Lembrando os veteranos: Box e Jenkins - página 10
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Provavelmente mais apropriado: preço - f1 + f2? Porque no seu caso o sinal comercial deve ser acionado no nível da soma das duas escalas, ou seja, o preço deve cruzar o nível a cerca de dois preços para que o sinal mude seu sinal.
Se for mais correto supor que os resíduos entre o TS e a cotação para o caso de cruzamento de duas máscaras, onde: preço é o preço atual, f1 e f2 são as últimas leituras de dois muvings com períodos diferentes e a fórmula: resíduos = preço - f1 + f2, então obtemos que o residual é igual a equidade, assumindo que o spread é zero.
E se isso for verdade, então sua declaração, e passo a citar:
Você só pode confiar no teste e no teste de avanço se os resíduos = kotir - o TS é estacionário! ou seja, passa no teste de raiz da unidade.
é um absurdo. Absurdo porque:
1. Não sei se existem ações fixas para a CU, pois nunca vi nenhuma ação fixa.
2. A estacionaridade implica falta de tendência, ou seja, tal TP é um movimento lateral perfeito. Se a equidade for estacionária e as BPs estacionárias tiverem MO = Constante, este mesmo MO estará ao redor do depósito inicial.
Portanto, não se envolva em epigonismo, mas aprenda a matemática - ela rege. E desistir de adorar as fraudes, como Boxes e Jenkinsons - o sectarismo não trouxe nada de bom a ninguém, exceto aos fundadores das seitas. Entretanto, alguns fundadores também não terminaram bem.
Não estou discutindo a estacionaridade do TC. Em vez de conselhos idiotas, sente-se e passe uma semana em um livro a nível de especialista em vez de solteiro, e então discutiremos. Faz sentido discutir quando o oponente não confunde a TC com o restante.
... Posso perguntar: o que você está condenando? Para que o ktn médio também o entendesse?
Aparentemente, algo que não faz sentido. Caso contrário, de que adianta discutir algo que é trivial até mesmo para um ouriço bêbado?
...
Na linha seguinte, darei os resultados dos cálculos para este modelo. Sugiro discutir os resultados e sua aplicabilidade ao Forex.
...
faa1947:
...
Pelo menos uma conclusão: os indicadores sem adaptação à citação atual não têm sentido.
Há muito a compensar.
Estamos falando de coisas muito específicas que eu entendo e compreendo igualmente com milhões de outras pessoas.
O que você descreveu ainda é um jogo de números. Talvez correto, talvez não. Você não forneceu nenhuma prova. Deduções geralmente aceitas na estacionaridade e não estacionaridade que citei. Eu respondo que meus cálculos estão de acordo com os cálculos que as pessoas usam há 40 anos.
Mais uma vez, por via das dúvidas - onde estão os comerciantes de sucesso que entendem como você? Não é necessário nomear um milhão, pelo menos um ou dois.
O que eu descrevi é um exemplo abstrato que mostra que
1. qualquer estatística sobre toda a faixa é a temperatura média em um hospital. Incluindo o teste de não-estacionaridade
2. não é necessário reduzir todas as séries não estacionárias a estacionárias para ganhar dinheiro. As distribuições dos negócios, ou seja, setores do gráfico entre os pontos de entrada e saída, bem como as séries de negócios, são estacionárias. Além da estacionariedade, há uma EA positiva, é claro. Caso contrário, tal estacionaridade é inútil.
Estacionário é a distribuição dos tráfegos, ou seja, seções do gráfico entre os pontos de entrada e saída, assim como a série de tráfegos.
Não adianta exortar, pois o Sr. Econometrician não está disposto a discutir a estacionaridade do TS.
Leia as escrituras de Box e Jenkinson e não distorça o que os economistas têm atrofiado.
Vou resumir como entendo o Box-Jenkins e sua refração prática.
Indo além do livro de 1972 mencionado acima, o esquema é o seguinte.
1. nós pegamos um cotier.
2. Com o teste de raiz da unidade, verificamos este quociente para a estacionaridade.
A tabela superior mostra Prob = 0,7350, o que não permite rejeitar a hipótese de não estacionaridade do quociente. É conveniente assumir que a probabilidade de não estacionaridade = 75%.
3. Vamos diferenciar o quociente de acordo com Box e Jenkins - tomemos a diferença entre os bares vizinhos. Obtemos uma série diferenciada, ou seja, a série I(1) no modelo ARI(1)MA
4.verificar esta nova série por unidade de teste de raiz
Vemos que esta série é estacionária (fraca ou covarentemente estacionária, ou seja, a média e a autocovariância da série não dependem do tempo). Prob = 0, ou seja, rejeitamos estritamente a hipótese de não estacionaridade da série.
5. Para as séries incrementais, anotamos a equação ARMA:
d_eurusd ar(1) ma(1) c @trend
6. Nós estimamos e obtemos o resultado:
Vemos que não podemos rejeitar a hipótese de que os coeficientes em C e @TREND sejam iguais a zero. É por isso que devemos excluir estas duas variáveis independentes do modelo.
Este é o resultado final.
As duas últimas linhas da tabela são as mais valiosas: como os valores estão bem longe de 1, isto indica a estabilidade do modelo resultante.
7. O que você tem? Temos um indicador com base no qual podemos construir nosso TS. Neste caso, podemos confiar nos resultados dos testes em MQL.
Qual é o mérito de Box e Jenkins?
Eles escreveram seu livro em uma época em que um mercado extremamente eficiente estava vagando aleatoriamente por um futuro Nobiles. Nestas circunstâncias, eles dizem: o mercado está instável e há dependências entre bares vizinhos. Seu modelo ARIMA ainda é usado em economia, alguns escritórios econômicos do governo dos EUA colocaram em domínio público o modelo pelo qual eles fazem seus cálculos.
Muito tem sido feito em 40 anos, o que tem limitado os noobiles errantes aleatórios. Na minha opinião, as duas coisas mais significativas já foram feitas.
1. que o acima mencionado conseguiu por diferenciação obter um residual estacionário (que permitiu que a ARMA fosse aplicada) - não necessariamente de forma alguma. O residual ainda pode ser não-estacionário. O modelo ARCH foi desenvolvido para estes casos.
2. Não está claro como aplicar a ARMA em casos de múltiplas moedas. Não está claro como incluir uma variável como "sentimento de mercado" no modelo. Utilizamos modelos de "espaço de estado" que são muito mais poderosos, flexíveis e eficazes na luta contra a instabilidade do mercado.
Isso é tudo por enquanto. Todos são livres para corrigir os erros, e para complementar a incompletude.
Obrigado a todos que dedicaram tempo a este tema.
Li cuidadosamente todo o artigo e os comentários, e apoio totalmente o Mathemat ao explicar as coisas às pessoas de uma maneira muito mais simples: a matemática ensinada na universidade é melhor não ser usada no mercado - não vai ganhar dinheiro no bolso, mas isso não significa que a matemática seja ruim. OK, agora mais perto do assunto de Box & Jenkins. Todo seu livro é dedicado à análise de séries temporais, que na literatura moderna são classificadas como DS (diferença estacionária) - séries que se tornam talvez "fracamente estacionárias" depois de tomar a(s) diferença(s). Então um modelo estatístico simples é construído para a série, que está tão distante das séries financeiras quanto a Terra está de Marte. Pode ser facilmente comprovado empiricamente, mas infelizmente você não pode verificar a qualidade do modelo com pacotes como Statistica e Eviews, ele só pode ser verificado com sua própria conta, e se houver dinheiro extra no seu bolso, o modelo deve ter se aproximado, como a distância entre Terra e a Lua. De todo o livro devemos tirar uma conclusão muito simples: uma série de cotações não é estacionária e as cotações dependem ligeiramente dos valores passados - os modelos ARMA(p,q), ARIMA(p,d,q) onde o parâmetro d é um inteiro, FARIMA(p,d,q) onde d é um número fracionário, e se você aprofundar e aprender que as cotações também dependem dos valores de atraso dos logaritmos de preços ao quadrado e que também existem estudos empíricos e teóricos que apoiam a conclusão de que a volatilidade do logaritmo dos movimentos de preços dos ativos financeiros é um processo estocástico dependente do tempo como ARCH ou GARCH, então é claro que deve reler este livro novamente.
E se você quiser bater na parede em geral, eu aconselharia a leitura deste livro:
1)К. Granger, M. Hatanaka "Análise espectral de séries temporais em economia".
2)Е. P. Churakov "Forecasting Econometric Time Series".
3) J.S.Bendat A.J.Pearlson "Measurement and Analysis of Random Processes" Mir, 1967.
4)J.S.Bendat A.J.Pearson "Applied Analysis of Random Data" Mir, 1989
5)R.N. Mantegna, G.J. Stanley "Introduction to Economophysics. Correlações e complexidade nas finanças".
P.S. Estou convencido de que se você estudar bem estes 5 livros e não negociar sem MM, sua conta não sofrerá muito durante este tempo.
Eu dei o exemplo dos mashups acima. Em EViews, é o botão que calcula este residual.
Vou lhe dar a foto novamente.
So.... A imagem é a única?
So.... A imagem que?