Что делает нестационарный график - нестационарным или почему масло - масленное? - страница 26
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Давненько я тут не был. Вот наткнулся на эту ветку. Интересная дискуссия.
Первый вопрос участникам: почему первая разница цен стационарна? Кто нибудь рассчитывал моменты такого процесса?
Второй и более важный вопрос: а почему тут некоторые считают что стациорнарный процесс предсказуем? Белый шум тоже стационарен, но непредсказуем. Тем кто не верит, могу научно доказать. А можно и таким образом. Представьте что белый шум был предсказуем. Тогда шум в приёмниках не был бы проблемой. До получения сигнала, калибрируем приёмник на внешний и внутренний шум, потом в момент получения сигнала начинаем отнимать экстраполированный шум от шумного сигнала и получаем чистый сигнал. Будем вместе писать заявку на патент? :-)
Написал вот такой индикатор расчёта АКФ для первых разниц цен. Прилагаю код. Прогнал его по часовым ценам EURUSD. Результат удручающий: корреляция между текущей разницей и предыдущими разницами меньше 0.01.
Первый вопрос участникам: почему первая разница цен стационарна? Кто нибудь рассчитывал моменты такого процесса?
Первая разница цен не стационарна. Однако мы можем считать её стационарной в рамках некоторой упрощенной модели. Многие предлагают считать первую разницу цен нормально распределённой, что не совсем точно, но может быть допустимо опять же в рамках принятой модели. Да, толстые хвосты. Есть работы предлагающие моделировать приращения цены как t-распределение со степенью свободы 4 или 5. Выглядит похоже. Для особых ценителей - стабильные распределения, но уже непрактично. В любом случае первый и третий моменты ноль, второй и четвёртый чего-то там...
Второй и более важный вопрос: а почему тут некоторые считают что стациорнарный процесс предсказуем? Белый шум тоже стационарен, но непредсказуем. Тем кто не верит, могу научно доказать.
Вопрос в том, что ты вкладываешь в понятие "предсказуем". В контексте форума, я полагаю, мы хотим поиметь прибыль. Если ты покажешь мне торгуемый процесс, который является белым шумом, то я стану богатым очень быстро. Торговая стратегия, я думаю, очевидна - торгуем от краёв к центру.
Написал вот такой индикатор расчёта АКФ для первых разниц цен. Прилагаю код. Прогнал его по часовым ценам EURUSD. Результат удручающий: корреляция между текущей разницей и предыдущими разницами меньше 0.01.
Приветсвую! Рад видеть.
Очень давно, некоторые тесты на стационарность проходят
не знаю хто, я сам тут первый раз за долгое время, но все совершенно верно - стационарность не делает процесс предсказуем
Я уже придумал, как заработать на случайном процессе. :о) Если подобрать параметры прогноза так, что бы баланс стал стационарным процессом (случайным он будет по любому) то можно заработать (зная параметры исходного процесса). Запасаемся баблом на крайний случай просадки и как только получаем максимально возможную прибыль (СКО баланса можно определить) - сваливаем с рынка и больше не появляемся :о)
Тоже рад с Вами здесь встретиться. По прежнему на работе пытаюсь создать "мыслящую сеть" близкую к мозгу используя спайки и время. Но пока кроме простого распознования обьектов ничего не получается. Многие сомневаются что спайковые сети обладают каким то преимуществами по сравнению с обычными нейронными сетями. Но это тема отдельного разговора.
Если ты покажешь мне торгуемый процесс, который является белым шумом, то я стану богатым очень быстро. Торговая стратегия, я думаю, очевидна - торгуем от краёв к центру.
Первая разница случайного блуждания это белый шум. Если можете получить прибыль на белом шуме, то с таким же успехом можете получить такую же прибыль на случайно блуждающей цене, ЧТД
По поводу частоты дискретизации наблюдаемого вр.ряда(тайм-фрейм), то
выбор тайм-фрейма(временного окна) оч. сильно влияет на спектр временного ряда,
но выбор этого самого тайм-фрейма это вопрос ...вкуса! :))) Шаманста или искусства, если хотите! :)
Потому что проблема выбора тайм-фрейма не формализуема и опр. личными предпочтениями трейдера.
Но уменьшение масштаба, частотного диапазона усложняет статистич. картину, усложняет за счет
появления большего количества деталей.
Выбор таймфрейма не должен влиять на спектр. Вы просто не можете анализировать спектр выше определенной частоты.
Ниже этой частоты спектры одинаковые. Нужны ли эти ВЧ детали? Если энергия того что отбрасывается довольно значительна?
Соответственно, если мы экстраполируем ВР случайного блуждания по большому количеству n отсчетов, например, с помощью обычной линейной регрессии, то с большой вероятностью результат экстраполяции за пределами n отсчетов будет близок к прямой n * (p - q)
при p=q что и будет моделировать приращения с нулевым мо, эта прямая будет осью абсцисс (y=0)
конечно, если p<>q то картина иная - прямая будет иметь отличный от нуля угол наклона к оси абсцисс
на рисунке как раз такой случай (p<>q) - "несимметричное блуждание"
ограничивающие прямые n(p-q-e) и n(p-q+e) - за счет увеличения дисперсии при увеличении кол-ва отсчетов (n)
Выбор таймфрейма не должен влиять на спектр. Вы просто не можете анализировать спектр выше определенной частоты.
На 16 стр. я приводил спектры для М1 и Н1 для одинакового временного интервала - 480 часов. Спектры принципиально разные. Вид спектра хорошо соответствует физике процесса. За 1 час началось и закончилось много трендов на М1, что соответствует инвесторам с разным временным горизонтом. Это пожалуй основная причина нестационарности ВР. Ваше утверждение совершенно должно бвыть справедливо для стационаных рядов, разлагаемых по Фурье.
---------
Ниже этой частоты спектры одинаковые. Нужны ли эти ВЧ детали? Если энергия того что отбрасывается довольно значительна?
Существуют методы усреднения СПМ. При этом, если существующие пики мало отличаются от среднего, то это флэт. В трендах основная мощность должна быть сосредоточена в пиках.
Первая разница цен не стационарна. Однако мы можем считать её стационарной в рамках некоторой упрощенной модели.
В модели Бокса одним из параметров является как раз порядок разницы. Эта величина определеяется при идентификацции модели и изменяется от 0 до n. Бокс утверждает, что для большинства моеделей этот параметр не более двух. Но налагаются ограничения на коэффициенты разностного уровнения. Из Бокса коэф.модели, относящийся к взятию разностей определяется скорее опытом, чем наукой и не обязательно добиваться стационарности полученной разности.