Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3638

 
А цикличной она может быть разве? это же сезонность или циклы. В книшке написано, что ряд с сезонностью не является стационарным.
 
Evgeniy Chernish #:
Да запутаться можно в чем угодно. Я не специалист, по ЦОС, но почему я формально не могу посчитать акф какого то процесса ? Вот Максим как раз привел график акф, как видите все считается. И если мы возьмём сдвиг во времени, то акф не изменится как и должно быть для стац процессов.
Просто посчитайте выборочное среднее и ско на разных периодах и оно будет одно и тоже и сходится будет с увеличением количества выборки одинаково. 


Для начала стоит определиться о чём речь - о конкретной аналитически заданной детерменированной функции, которую мы начинаем рассматривать как случайный процесс или о временном ряде, который получаем из этой функции, беря её значения в дискретные моменты времени и изучая его посредством матстата.

В первом случае стационарность отсутствует однозначно из-за зависимости от времени.

Во втором случае ответ о стационарности будет зависеть от а) участка времени, где делается дискретизация, б) частоты дискретизации.

На этом пожалуй завершу своё участие в обсуждении столь увлекательной и полной смысла теме)

 
Maxim Dmitrievsky #:
А цикличной она может быть разве? это же сезонность или циклы. В книшке написано, что ряд с сезонностью не является стационарным.
А как сезонность может быть нестационарной ? Сезонность предполагает наличие некоего постоянного периода. У нас каждый год летом лето, зимой зима, у нас нет какой-то случайной смены периода. 

Сезонность и цикличность это стационарные процессы. Если же период случайно меняется, то это уже непериодические циклы и конечно они уже нестационарны.
Имхо. 


 
Evgeniy Chernish #:
А как сезонность может быть нестационарной ? Сезонность предполагает наличие некоего постоянного периода. У нас каждый год летом лето, зимой зима, у нас нет какой-то случайной смены периода. 

Сезонность и цикличность это стационарные процессы. Если же период случайно меняется, то это уже непериодические циклы и конечно они уже нестационарны.
Имхо. 

Да, но она рассматривается как нелинейный тренд :) а ряды с трендом нестационарны.

Линейный тренд ведь тоже постоянен и нет случайной смены.
 
Aleksey Nikolayev #:

Для начала стоит определиться о чём речь - о конкретной аналитически заданной детерменированной функции, которую мы начинаем рассматривать как случайный процесс или о временном ряде, который получаем из этой функции, беря её значения в дискретные моменты времени и изучая его посредством матстата.

В первом случае стационарность отсутствует однозначно из-за зависимости от времени.

Во втором случае ответ о стационарности будет зависеть от а) участка времени, где делается дискретизация, б) частоты дискретизации.

На этом пожалуй завершу своё участие в обсуждении столь увлекательной и полной смысла теме)

Я конечно о выборке данных, мы предполагаем, что не знаем порождающего процесса. Просто сгенерировал данные с единичным шагом по времени, как изначально было на графике и посчитал все характеристики.
 
Maxim Dmitrievsky #:

Да, но она рассматривается как нелинейный тренд :) а ряды с трендом нестационарны.

Верно, наличие тренда свидетельство нестационарности. Но наша функция ограничена на единичном отрезке и никакого тренда в ней нет.
Если в ряд с сезонностью добавить тренд то ряд будет нестационарным , но не за счёт сезонности, а за счёт тренда. 
 

Что вы тут обсуждаете?

Стационарность, нестационарность ... это все про случайные процессы.

А Дик в очередной раз просто троллит.

Вот его цитата из его первоначального поста:

Так вот, смысл правильного обучения - найти правильную формулу процесса, а не его тень, тогда будет неважно, стационарный процесс или нет. Так что же было не так в примере с W1, W2, W3? - или наоборот, так, но где лежит золотой ключик к обучению нейросетей?


В очередной раз протаскивается сто раз обсуждаемое: сигнал + шум.

И это троллинг, так как минимум 10 лет как уж все согласились, что на финансовых рынках НЕТ сигнала от слова совсем.

А ветку опять ввели в блуд. 

 
Evgeniy Chernish #:
Верно, наличие тренда свидетельство нестационарности. Но наша функция ограничена на единичном отрезке и никакого тренда в ней нет.
Если в ряд с сезонностью добавить тренд то ряд будет нестационарным , но не за счёт сезонности, а за счёт тренда. 

Ф-я же определена от - до + бесконенчости, если взять больше отсчетов, то в кач-ве нелинейного тренда в ней синусойда

Мы сейчас чисто про временной ряд говорим. Вычитаем синусойду, тогда получаем стационарный ряд.
 
Maxim Dmitrievsky #:

Ф-я же определена от - до + бесконенчости, если взять больше отсчетов, то в кач-ве нелинейного тренда в ней синусойда

Мы сейчас чисто про временной ряд говорим. Вычитаем синусойду, тогда получаем стационарный ряд.
Определена на -+бесконечности, но отображает в единичный отрезок. Все что я говорил это про выборку из этой функции с шагом дискретизации = 1. 
Для меня выборка этой функции есть стационарный процесс без всякого преобразования. 
 
Ребята спорят о том, чего не могут доказать. 

"Мы тут 10 лет назад решили всем коллективом, что сигнала в ценах - нет". 

 

Постулаты постулатами, но вы бы начали с элементарного: чем график цены отличается от абсолютно рандомного графика с бесконечной величиной с одной стороны (+ бесконечность). 

Какие есть технические ограничения у ценообразования, порождающие змеевидный/канальный ход цены во времени (1-2-3-10 пункта среднего отклонения от последней цены 99% времени), и порождает ли это закономерности.

Что это даёт на макроуровне, почему геометрия вдруг работает (ВОлны Вульфа), почему у флетовых систем при оптимизации в тестере стратегий больше сетов и они лучше переобучаются. Причина этих явлений, причина причин и так далее. 

Может быть где-то в этих областях подключать ИИ, МО, НС, ЛЛМ и тд. 


А вы всё про сигнал/шум в НЕфизической среде, и первые 10 значений RSI пихаете на вход и думаете, что его "стационарность" вывезет модель с опасением "а не слишком много входов, вдруг переобучится.