Существет ли процесс, анализ одного из участков которого не позволяет прогнозироать следующий его участок. - страница 9
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
можно расжевать непонятливым?
Что за участки в прошлом? и я так понимаю, что в нем и настоящее еще присутствует...
И в смысле Коши мода станет средним?
можно расжевать непонятливым?
Что за участки в прошлом? и я так понимаю, что в нем и настоящее еще присутствует...
И в смысле Коши мода станет средним?
Дык я же просто утрированный пример привел, чтобы показать, что отсутствие МО и дисперсии и нестационарность - это не повод считать процесс непрогнозируемым. Ключевая фраза - способность идентифицировать участки прогнозируемости, имеется в виду вовремя.
Насчет МО я конечно подврал сгоряча) Мода, естественно.
Где там стационарность на "обычном СБ"?
И где там "идиальное СКО"?
P.S. Уточнять нужно, о чем говорите. Если о возвратах - то да.
К сожаленю, любой прогноз может опираться только на детерминирующую составляющую. На рядах, у которых этой составляющей нет, любой прогноз, а следовательно и заработок становиться невозможным.
Как коллектив смотрит на такие соображения.
1. Прогнозирование возможно если имеется детерминированная составляющая.
2. Детерминированная составляющая дифференцируема не только слева, но и справа на последнем баре.
3. Дифференцируемость справа (до прихода следующего бара!) обеспечивается видом функции сглаживания. Где-то видел, что кубические сплайны в местах стыка остаются дифференцируемы.
Прогнозировать можно и недифференцируемые функции.
Прогнозирование возможно и в отсутствие детерминированной составляющей.
Не следует связывать дифференцируемость с прогнозируемостью. Это как сравнивать тёплое и мягкое ;
Это не ответ, а вопрос вам относительно относительно ваших же заблуждений. Привожу пример, их опровергающий.
Нестационарный процесс с плотностью 1/pi*1/(1+(x-x0)^2), причем матожидание x0 - тоже случайная величина, пускай для полной неопределенности - с неизвестным распределением (стационарным или нет - тоже неизвестно). И пусть время корреляции процесса ненулевое, т.е. интеграл от произведения АКФ(тау,t)*тау больше 0 для любого t.
Что мы знаем о процессе:
а) Его дисперсия всегда бесконечна (посчитайте интеграл, если не верите).
б) Он нестационарен как в узком, так и почти наверное в широком смысле. Первое вытекает собственно из определения стационарности в узком смысле, т.к. плотность процесса непостоянна, второе - из неизвестности свойств процесса x0.
Тем не менее, несмотря на все отягчающие обстоятельства, при определенных условиях, а именно, на тех участках, где время корреляции (оно может и не быть постоянным - процесс-то нестационарный!) превосходит некое пороговое значение, мы можем строить прогноз с вполне приемлемой конечной дисперсией. При этом именно условие хорошей (превосходящей некий порог, который в принципе можно вычислить) коррелированности процесса хотя бы в некоторые моменты времени, а также наша способность эти моменты идентифицировать являются достаточными условиями для возможности прогноза. Вместе с тем, факты нестационарности и отсутствия дисперсии сами по себе значения не имеют.
Ошибка может изменяться как хочет, а наша задача - уметь ее рассчитывать. Если мы можем это сделать, то почему она не может быть разной для разных моментов времени? Ваша фатальная ошибка в том, что вы не различаете дисперсию прогноза и дисперсию прогнозируемого процесса, а это совершенно разные вещи, жестко друг с другом не связанные. Наличие и глубина связи между ними зависят от множества факторов, в том числе, от объема наших знаний о процессе, от имеющихся в нашем арсенале методов прогнозирования и лишь в последнюю очередь - от свойств собственно прогнозируемого процесса. Пример выше это подтверждает.
Зацикленность действительно не у вас одного, потому что людям свойственно заблуждаться не самостоятельно, а наслушавшись авторитетов.
Дело не в авторитетах.
Ошибочность Ваших рассуждений типична для людей с математическим образованием (может быть Вы его не имеете, но ошибка математиков), которые очень доверяют мат выкладкам.
В статистике очень просто получить практически любое обоснование, которое легко опровергается простЕцкими рассуждениями, которые я очень люблю.
Неопределенность дисперсии является определяющим для прогноза и ссылка на исторические данные здесь не уместна какими бы формулами это не прикрывалось.
Простой пример. Стреляем по мишени. Меня учили, что здесь рулит нормальный закон и мы можем рассуждать о вероятности попадании в 10, 9, 8 и т.д. и оценивать качество стрелка. В основе величина дисперсии, которую мы вычислили по историческим данным. Но если любому стрелку завязать глаза, посадить на стул и крутнуть, то вся история вместе с дисперсией уйдет в небытие.
Для меня именно это является признаком нестационарности. Прошлое ни о чем не говорит. И чтобы использовать прошлое надо приложить определенные усилия.
Прогноз - это случайная величина, т.е. цифра, которую мы вычислили - это реализация из диапазона, и принципиальным является граница диапазона и уровень доверия к вычисленной границе диапазона. Без дисперсии никуда. а если это переменная величина? В частности модели ARCH пытаются смоделировать эту перемЕнность, прояснить неопределенность дисперсии и получив определенные соображения по поведению (не константа, а поведение) дисперсии более определенно высказаться о прогнозе.
Если Ваш пост говорит о возможности работать с нестационарными ВР - то я полностью с Вами согласен. Но всегда в модели нужно указывать как решается эта проблема, каким методом, что будет решено, а что нет, так как полного решения проблемы нестационарности мне не известно. Всегда будут попадаться участки с некоторыми характеристиками нестационарности, которые не учитывает наша модель, ТС будет сливать и линии баланса в виде прямой мы не получим никогда.
Я потом напишу, ок? Сил нет...
Неопределенность дисперсии является определяющим для прогноза и ссылка на исторические данные здесь не уместна какими бы формулами это не прикрывалось.