Se existe um processo cuja análise de uma parte não permite prever a próxima parte. - página 14
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E eu não tenho citações futuras, e acho que você também não tem.
Mas eu posso oferecer a grade como uma citação de teste do passado que a grade não conhece. Veja as datas.
Amostra 2011.10.01-2012.03.01 8890 exemplos, Adiante 2012.03.01-2012.05.25 4828 exemplos.
mas o mercado poderia fazer pior:
a) a propagação, sobre a qual a língua já está amordaçada) mas mesmo que não esteja, então
b) tanto quanto eu entendo, a direção das barras de propagação menores é melhor prevista do que a direção dos movimentos bruscos. Daí a moral: mesmo uma previsão de direção com um MO positivo pode dar um resultado negativo em pontos se tivermos mais sucesso em prever a direção de barras pequenas e menos sucesso em prever a direção de barras grandes. Isto é, uma má previsão de vazões pode literalmente consumir excelentes resultados em um apartamento. Aparentemente, precisamos de um trabalho claro com paradas, e paradas "inteligentes", estupidamente colocadas em um nível, provavelmente, não funcionarão...
alsu:
1. reto 18...
mas no mercado pode ficar pior:
1. a) a propagação, sobre a qual a língua já está amordaçada) mas mesmo que ela não exista, então
3. b) até onde eu entendo, a direção das barras de propagação menores é melhor prevista do que a direção dos movimentos bruscos. Daí a moral: mesmo uma previsão de direção com MO positiva pode dar um resultado negativo em pontos se tivermos mais sucesso em prever a direção de barras pequenas e menos sucesso em prever a direção de barras grandes. Isto é, uma má previsão de vazões pode literalmente consumir excelentes resultados em um apartamento. Aparentemente, precisamos de um trabalho claro com paradas, e aqui são necessárias paradas "inteligentes". Paradas em um nível provavelmente não funcionarão...
1. Bem, certamente não é um graal, o mercado está em constante mudança (hoje os padrões que funcionavam há alguns dias atrás não funcionam). Requer treinamento pelo menos uma vez por dia.
2. A propagação é levada em consideração. A grade foi treinada para não reagir a movimentos inferiores a 2 spreads máximos para um instrumento.
3. Há uma carta. A direção das barras de um spread menor é melhor prevista (em parte porque há mais delas na amostra e em parte porque contêm as principais informações sobre o processo, imho) do que a direção dos movimentos bruscos, e a direção resultante de várias barras ao mesmo tempo é ainda melhor. A cor de determinadas barras é muito pouco prevista.
Em geral, penso em colocar SL para 3sco do tamanho do movimento possível da área prevista. Realizamos treinamentos sem SL e TP, e negociamos com SL mas sem TP, desta forma a principal perda possível de cauda gorda será menor (seria de qualquer forma se não fosse corretamente reconhecida a cor do movimento anormalmente grande). Desta forma, pode-se aumentar adicionalmente o MO ao que a rede pode dar.
Em geral, puramente hipoteticamente, embora já existam alguns desenvolvimentos, o sistema de previsão de processos deveria ter dois estados - "conhecer" e "não conhecer". No estado "conhecido", o sistema faz uma previsão. No estado "não sei", ele se abstém de fazer uma previsão, ou o sistema não sabe o estado atual do processo ou o sistema sabe que neste caso é "melhor se abster" de fazer uma previsão. Com o tempo, se o processo muda suas características e relações internas, o sistema está cada vez mais em um estado de "não sei" e finalmente pára, de fato, de prever estar em um estado estável e constante de "não sei". Tal sistema é valioso em qualquer caso - basta afiná-lo/aprender uma vez e você pode "esquecer" sua existência, porque o pior que pode acontecer é que o sistema passe do estado de "não sei".
Tudo está bem e bom, mas há um MAS. As inversões de padrões ocorrem nos mercados financeiros, quando um e o mesmo padrão do estado atual de um instrumento se torna a causa de efeitos revertidos, antes se tinha que comprar - e agora se tem que vender em tais casos. Portanto, é necessário treinar o sistema continuamente para se manter atualizado com o conhecimento dessas recentes reversões de padrões causais.
Tanto quanto sei, todos os sistemas modernos de previsão estão focalizados em um estado constante de "saber", de modo que a menor mudança nas características e conexões internas do processo leva a previsões errôneas. Isto se expressa em uma rentabilidade reduzida dos sistemas fora da área da amostra.
Opiniões, por favor, colegas.
Eu tenho um RMS puramente teórico de 2*sqrt(2) ))
Esta razão é obtida quando a razão de probabilidade das distribuições de Laplace e Gaussian passa por um ponto crítico e faz com que a diferença em relação a Laplace seja muito maior, ou seja, apenas caudas grossas. O problema está no cálculo da previsão RMS, mas também aqui a grade pode ser usada, basta remover a sazonalidade diurna.
Em geral, puramente hipoteticamente, embora já existam alguns desenvolvimentos, o sistema que prevê o processo deveria ter dois estados - "eu sei" e "eu não sei". No estado "conhecido", o sistema faz uma previsão. No estado "não sei", ele se abstém de fazer uma previsão, ou o sistema não sabe o estado atual do processo ou o sistema sabe que neste caso é "melhor se abster" de fazer uma previsão. Com o tempo, se o processo muda suas características e relações internas, o sistema está cada vez mais em um estado de "não sei" e finalmente pára, de fato, de prever estar em um estado estável e constante de "não sei". Tal sistema é valioso em qualquer caso - basta afiná-lo/aprender uma vez e você pode "esquecer" sua existência, porque o pior que pode acontecer é que o sistema passe do estado de "não sei".
Tudo está bem e bom, mas há um MAS. As inversões de padrões ocorrem nos mercados financeiros, quando um e o mesmo padrão do estado atual de um instrumento se torna a causa de efeitos revertidos, antes se tinha que comprar - e agora se tem que vender em tais casos. Portanto, é necessário treinar o sistema continuamente para se manter atualizado com o conhecimento dessas recentes reversões de padrões causais.
Tanto quanto sei, todos os sistemas modernos de previsão estão focados em um estado constante de "saber", portanto a menor mudança nas características e conexões internas do processo leva a previsões errôneas. Isto se expressa em uma rentabilidade reduzida dos sistemas fora da área da amostra.
Opiniões, por favor, colegas.
Quando dizemos que o mesmo padrão agora dá o sinal oposto e que é necessário reeducar o sistema, não estamos nos engajando em auto-engano? Talvez não houvesse um padrão que ligasse este padrão ao sinal? Por exemplo, atiramos uma moeda ao ar e percebemos que depois de três caudas, na maioria das vezes aparecem cabeças. É uma regularidade ou por causa da falta de um grande número de experimentos (que permite avaliar as estatísticas com mais precisão) chegamos a uma conclusão errada? Já faz muito tempo que me torturando com padrões e estou sempre pensando nesta questão.
A propósito, qual é a profundidade do histórico de preços que permite estimar a condição do mercado?