Pensamentos sobre o aleatório - página 18
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O residual pode ser importante para a estimativa de erros. É um risco.
Que risco? Pense sobre o que você está falando. Estamos falando de detecção de sinal - separando o sinal da mistura sinal+ruído.
Aqui está uma foto para esclarecer:
O ruído é sobreposto ao sinal - o preço está balançando ao redor da linha vermelha do sinal.
A decisão é tomada com base no movimento do sinal, não no ruído. O barulho, é claro, contribui para isso.
Mas devemos compreender os papéis do sinal e do ruído, sua correlação, sua ponderação.
Então o que isso tem a ver com risco?
O risco é outra questão. E você não precisa misturar tudo em uma pilha.
Qual é o risco? Pense sobre o que você está falando. Estamos falando de detecção de sinal - separando o sinal da mistura sinal+ruído.
Aqui está uma foto para esclarecer:
O ruído é sobreposto ao sinal - o preço está pairando ao redor da linha vermelha do sinal.
A decisão é tomada com base no movimento do sinal, e não no ruído. O barulho, é claro, contribui para isso.
Mas devemos compreender os papéis do sinal e do ruído, sua correlação, sua ponderação.
Então o que isso tem a ver com risco?
O risco é outra questão. E não misture tudo em uma pilha.
E como essa linha de sinal é diferente da EMA ou SMA?
Como esta linha de sinal é diferente da EMA ou SMA?
Vejo que qualquer explicação é inútil...
Oleg, o que você chama de sinal é tão somente para o seu sistema. Da mesma forma, sobre o ruído. É uma característica apenas de seu TS.
Quando falo de risco, refiro-me a tratar o fluxo de cotações como um processo aleatório. Os retornos deste processo têm alguma distribuição, o que afeta, por exemplo, o estabelecimento de uma parada de perda razoável.
Se você cometer um erro com a própria distribuição ou com seus parâmetros ao determinar o stop-loss, você pode perder muito tempo. Niederhoffer também não acreditava que um padrão russo fosse possível. Mas isso aconteceu, apesar de seu modelo estimar que a probabilidade de que isso acontecesse fosse além de 10 sigmas condicionais.
Os rabos gordos são, de certa forma, uma medida de risco.
Oleg, o que você chama de sinal é tão somente para o seu sistema. Da mesma forma, o barulho. É apenas uma característica de seu TS.
Quando falo de risco, refiro-me a tratar o fluxo de cotações como um processo aleatório. Os retornos deste processo têm alguma distribuição, o que afeta, por exemplo, o estabelecimento de stop-losses razoáveis.
Se você cometer um erro com a própria distribuição ou com seus parâmetros ao determinar o stop-loss, você pode perder muito tempo. Niederhoffer também não acreditava que um padrão russo fosse possível. Mas isso aconteceu, apesar de seu modelo estimar que a probabilidade de isso acontecer é superior a 10 sigmas nocionais.
Os rabos gordos são, de certa forma, uma medida de risco.
OK. Vou deixar isso fora do caminho.
Os rabos gordos são, de certa forma, uma medida de risco.
Alexey, se desde o final de novembro de 1997 Vasya não entendia que a inadimplência da Rússia era inevitável, então Vasya é o culpado, não os rabos.
Sublinho: a culpa foi dele e eu o teria expulso de seu trabalho no início de dezembro de 1997, o mais tardar.
Alexey, se a partir do final de novembro de 1997 Vasya não entendeu que o default da Rússia é inevitável, então Vasya é o culpado, não os rabos.
Sublinho: a culpa foi dele e eu o teria expulso do meu trabalho no início de dezembro de 1997, o mais tardar.
Exatamente.
Oleg, o que você chama de sinal é apenas isso para seu sistema. Da mesma forma, sobre o ruído. É uma característica apenas de seu TS.
Quando falo de risco, refiro-me a tratar o fluxo de citações como um processo aleatório. Os retornos desse processo têm alguma distribuição, o que afeta, por exemplo, o estabelecimento de paradas de perdas razoáveis.
Se você cometer um erro com a própria distribuição ou com seus parâmetros ao determinar o stop-loss, você pode perder muito tempo. Niederhoffer também não acreditava que um padrão russo fosse possível. Mas isso aconteceu, apesar de seu modelo estimar que a probabilidade de que isso acontecesse fosse além de 10 sigmas condicionais.
Os rabos gordos são, de certa forma, uma medida de risco.
Pensando em todos os apoiadores do DSP neste fórum e em outros fóruns de comerciantes (e há muitos deles) formei um slogan "DSP com um chupão"!
As pessoas não querem entender que não há sinal nas citações como elas as entendem, e não há ruído como elas o entendem.
Há um componente determinístico no kotir (não vamos considerar SB com demolição) que eles confundem com sinal. Poderíamos concordar com eles (afinal não se trata de terminologia, trata-se de dinheiro) se a diferença entre o componente determinístico ("sinal") e o quociente fosse estacionário (MO quase constante e variação quase constante).
Para um autômato:
E sobre os geralmente aceitos. A primeira linha é ARCH, caudas mais grossas, o modelo matemático para isto é FARIMA (integrabilidade fracionada, Hurst é sinônimo). Este não é apenas um mar de literatura, mas também um código livre (R) amplamente disponível e pronto para uso, que leva em conta muitas nuances no nome.
Desejo-lhe sucesso, seu autômato. Tenho confiança de que você pode construir um sistema bastante estável baseado em um bom filtro adaptável, e as paradas obrigatórias podem impedir que ele desça, especialmente se você souber exatamente como seu sistema reage à função delta (ver avalsa acima).
Como esta linha de sinal é diferente da EMA ou SMA?
A diferença é que a EMA e a SMA são muito primitivas para descrever adequadamente o comportamento do sistema.
Eles são apenas uma primeira e grosseira aproximação. O mercado rapidamente "calculará" esta estrutura congelada de seu (do mercado) modelo e devorará o depósito.
Isto explica o fato de que o TS em máquinas requer otimização freqüente, ou seja, ajuste para o mercado.
Precisamos (uma verdade desgastada) de adaptação-autotunização dentro de intervalos de tempo razoáveis (aceitáveis do ponto de vista do risco).
Há duas maneiras aqui - ou mudar periodicamente o modelo do sinal, ou mudar os parâmetros dos flappers (convencionalmente falando).
Onde obter o erro (desvio da norma), como selecioná-lo e como utilizá-lo para o autoajuste é uma questão de algoritmo.