Se existe um processo cuja análise de uma parte não permite prever a próxima parte. - página 6
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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.
Enquanto quack com prova de rentabilidade em OutOfSample, uma continuação da mesma série de geradores.
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, qualquer previsão só pode depender de um componente determinístico
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.
Não! Por que eu deveria?
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"!
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.
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.