Эконометрика: прогноз на один шаг вперед - страница 58
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
Приплыли...
Фишка в том, что без подтвержденной устойчивости того или иного рода ("стационарности") пока не вижу никакого смысла в построении модели. Сам ищу эту "стационарность" в другом - в теории информации, которая тоже очень тесно связана с матстатистикой (ветка о feature selection, она такая одна).
Цимес в том, что если информационные связи, о которых там речь, хотя бы квазистационарны, то с этого можно теоретически поиметь профит. Если квазистационарности нет - дело плохо.
Всегда, когда мы видим некую закономерность, похожую на винеровский процесс, но не знаем ее сути, т.е. ее причин, мы ограничены в прогнозировании только максимум квазистационарными процессами. (Квазистационарность - это почти та же стационарность, но с медленно плывущими м.о., с.к.о. и АКФ.)
Эти процессы - некие производные от основного котировочного процесса. Совсем не обязательно разности 1-го или 2-го порядка. Это могут быть какие угодно функции от исходного процесса. Самое главное - подтвердить квазистационарность этой функции и перекинуть взаимно однозначный мостик от нее самой к исходному процессу.
Стационарность в returns или разностях большего порядка уже давно не ищу. Убежден в том, что это крайне сложный процесс с глубоко эшелонированной нелинейной памятью. Тривиальные проверки на автокорреляции, на которых так настаивает SunSunich, просто не видят эти нелинейности, т.е. не замечают самой существенной сложности процесса.
Тут можно еще долго рассуждать, пока остановлюсь.
Фишка в том, что без подтвержденной устойчивости того или иного рода ("стационарности") пока не вижу никакого смысла в построении модели. Сам ищу эту "стационарность" в другом - в теории информации, которая тоже очень тесно связана с матстатистикой (ветка о feature selection, она такая одна).
Цимес в том, что если информационные связи, о которых там речь, хотя бы квазистационарны, то с этого можно теоретически поиметь профит. Если квазистационарности нет - дело плохо.
Всегда, когда мы видим некую закономерность, похожую на винеровский процесс, но не знаем ее сути, т.е. ее причин, мы ограничены в прогнозировании только максимум квазистационарными процессами. (Квазистационарность - это почти та же стационарность, но с медленно плывущими м.о., с.к.о. и АКФ.)
Эти процессы - некие производные от основного котировочного процесса. Совсем не обязательно разности 1-го или 2-го порядка. Это могут быть какие угодно функции от исходного процесса. Самое главное - подтвердить квазистационарность этой функции и перекинуть взаимно однозначный мостик от нее самой к исходному процессу.
Стационарность в returns или разностях большего порядка уже давно не ищу. Убежден в том, что это крайне сложный процесс с глубоко эшелонированной нелинейной памятью. Тривиальные проверки на автокорреляции, на которых так настаивает SunSunich, просто не видят эти нелинейности, т.е. не замечают самой существенной сложности процесса.
Тут можно еще долго рассуждать, пока остановлюсь.
Алексей, ты ставишь знак равенства между устойчивостью и стационарностью. Но это неверно! Это разные вещи. Более того, и это можно продемонстрировать на примерах,
1) система может быть устойчивой как при стационарном, так и при нестационарном входном потоке;
2) система может быть неустойчивой как при стационарном, так и при нестационарном входном потоке.
То есть стационарность входного потока не является критерием устойчивости.
Таким образом, даже если и будут где-то в недрах процесса найдены области-участки стационарности, это ни в коей мере не будет свидетельствовать об устойчивости ни системы, ни процесса в целом.
Нет-нет, я понимаю разницу между ними. Просто я очень неточно выразился. Я хотел намекнуть на некую форму стационарности, не сводимую к стационарности какой-нибудь разности исходного потока.
Я не ищу "области-участки стационарности где-то в недрах процесса". Мне интересна тоже "глобальная" стационарность всего потока - но другого потока, связанного с исходным процессом. Ну, скажем, "стационарность информационной Матрицы", о которой шел разговор в ветке о feature selection. Т.е. это даже не стационарность числового потока, а нечто более сложное.
с той веткой не знаком...
Но чем более сложные построения рассматриваются, тем менее в них линейности и стационарности.
Очень наглядной здесь будет бифуркационная диаграмма.
Мир нелинеен и нестационарен. Линейность или стационарность - это лишь ничтожно малые вкрапления в общей картине.
.
Правильнее, наверное, сказать так: Нормой является нестационарность, а стационарность - это лишь аномалия.
Правильнее, наверное, сказать так: Нормой является нестационарность, а стационарность - это лишь аномалия.
Смотря на что смотреть.
ну это так сказать... в общем... безотносительно...
.
Однако же смотрим на
нечто более сложное
ну это так... в общем...
Однако же смотрим на
Есть вещи ну очень стационарные. Может оно и аномалия...
Паукас, вы уловили нить?