Se existe um processo cuja análise de uma parte não permite prever a próxima parte. - página 6

 
C-4:

Infelizmente, qualquer previsão só pode depender de um componente determinístico. Em linhas que não têm este componente, qualquer previsão, e conseqüentemente, o ganho torna-se impossível.

Isto é exatamente o que quero dizer. As séries pseudo-aleatórias são determinísticas por definição.

A questão (pedido?) é aprender como quebrar este determinismo com métodos "externos" ("não conhecer" o algoritmo original do gerador).

Além disso, é possível verificar a rentabilidade no OutOfSample - continuação da série do mesmo gerador.

 
MetaDriver:

Enquanto quack com prova de rentabilidade em OutOfSample, uma continuação da mesma série de geradores.

Você receberá muita massa por ela mesmo sem o tailrex :) imho.
 
C-4:

Infelizmente, qualquer previsão só pode depender de um componente determinístico. Em linhas que não têm este componente, qualquer previsão e, portanto, ganhos, torna-se impossível.
Infelizmente, esta é apenas uma condição necessária.
 
C-4:
Infelizmente, qualquer previsão só pode depender de um componente determinístico
Não! Por que deveria?
 

Como a equipe encara tais considerações.

1. A previsão é possível se houver um componente determinístico.

2. O componente determinístico é diferenciável não apenas à esquerda, mas também à direita na última barra.

3. A diferenciação à direita (até a próxima barra chegar!) é proporcionada pelo tipo de função de suavização. Eu vi em algum lugar que as estrias cúbicas na junção permanecem diferenciáveis.

 
TheXpert:
Não! Por que eu deveria?
Acho que eu estava me referindo a tendências comerciais. Mas não é o único.
 
MetaDriver:

Esse é exatamente o meu ponto. As séries pseudo-aleatórias são determinísticas por definição.

A questão (pedido?) é aprender a sacudir esta determinação por métodos "externos" ("não conhecer" o algoritmo inicial do gerador).

Além disso, para sacudir com a confirmação de rentabilidade no OutOfSample - continuação da fila do mesmo gerador.

É uma questão de todas as perguntas. Dê-me esse método e eu reverterei o mercado. Estou convencido de que para trabalhar eficazmente com determinismo, é preciso antes de tudo identificá-lo. Qualquer TS é essencialmente um método de dedução deste mesmo componente. Mas é difícil procurar o que eu não sei o quê. Portanto, o número esmagador de TCs é muito ineficiente. Na melhor das hipóteses, eles processam apenas uma pequena fração do condicionamento, na pior das hipóteses, e tendem a tomar o ruído como entrada.

Um método eficaz de lidar com séries determinísticas caóticas é inestimável. Em princípio, é possível formular as propriedades que deve ter e, no processo de sua construção, ser guiado por isso. Como exemplo da complexidade e não-trivialidade do problema, apresento o seguinte gráfico:

Além da conhecida expectativa matemática positiva, não há nenhum outro componente estacionário nesta caminhada aleatória. Ou seja, na verdade, é pura SB. Não há aqui nenhum componente determinístico e nosso método deve apontar para isso: "O que você me escorregou!? Esta é uma SB! Eu me recuso a trabalhar com tal série"!

 
TheXpert:
Não! Por que eu deveria?

Dê-me um exemplo em que a previsão não se baseia no determinismo do processo.
 

A moeda errada. O processo é não-determinístico. Ou seja, uma fila aleatória com um bisel.

Melhor ainda, o pôquer.

 
faa1947:
Acho que o que se pretendia era o comércio de tendências. Mas não é o único.

Faço distinção entre dois tipos de determinismo, convencionalmente chamados de tendência e anti-trendência. Em ambos, são utilizados os TS apropriados.