Fiyat VR'den Sabit VR Türetme
Düşüncelerimle tırmandığım için beni bağışla lütfen. Belki de anlayışım henüz senin boyuna büyümedi. Çok ince bir tahminde bulunayım.
Sizce ilk mesajda döngüsel bir tartışma var mı?
Tanımlar hakkında ihtilaf olmaması için birkaç tanım (serbest biçimde):
Sezgisel düzeyde, bir zaman serisinin durağanlığını, sabit bir ortalamaya sahip olması ve bu ortalama etrafında sabit varyansla dalgalanması gerekliliği ile ilişkilendiririz.
x(t1),x(t2),:,x(tm) m gözleminin ortak olasılık dağılımı m gözlemle aynıysa, bir x(t) serisine kesinlikle durağan (veya dar anlamda durağan) denir.
Başka bir deyişle, kesinlikle durağan bir zaman serisinin özellikleri, zamanın kökeni değiştirildiğinde değişmez.
Özellikle, x(t) zaman serisinin katı durağanlığı varsayımından, rastgele değişken x(t)'nin olasılık dağılım yasasının t'ye bağlı olmadığı ve bu nedenle, tüm ana sayısal özelliklerinin bağlı olmadığı sonucuna varılır. t, dahil:
Matematiksel beklenti Mx(t)=a
Dağılım Dx(t)=M(x(t)-a)2= c^2
Bir x(t) serisi, eğer ortalama değeri ve varyansı t'ye bağlı değilse, zayıf durağan (veya geniş anlamda durağan) olarak adlandırılır.
Açıktır ki, tüm kesin olarak durağan (veya dar anlamda durağan) zaman serileri geniş anlamda eşzamanlı olarak durağandır, ancak bunun tersi geçerli değildir.
Durağan olmayan bir seri, durağan olandan rastgele olmayan bir bileşenle ayrılan bir seridir.
Numara.
1. İlk olarak, fiyat serisini yaklaşık olarak hesaplıyoruz. Fiyat yaklaşımı formülünü elde ederiz: fiyat_appr(zaman)
2. fiyat_appr(zaman + i) değerini tahmin edin
3. Sentetik delta(zaman + i) = Açık[zaman + i] - fiyat_appr(zaman + i) alın
4. Beyaz gürültü için delta(x)'i kontrol edin. Ses çıkarırsa, büyükanneyi kırın. Ses gelmiyorsa devam ederiz.
5. Sentetiklere yaklaşırız ve şu formülü elde ederiz: delta_appr(zaman)
6. Tahmin: tahmin(zaman + i + j) = fiyat_appr(zaman + i + j) + delta_appr(zaman + i + j)
burada: i ve j, önceki adımlardaki OOS'lardır. zaman, i ve j - örtüşmeyen zaman kümeleri
Kulağa cazip geliyor.
Gürültüyü yalnızca ekstrapolasyon aralığında kontrol edebiliriz.
Bu, her adım için, gürültü kontrolünün yapılacağı bir aralık şeklinde önceden bir biriktirme listesi oluşturmanın gerekli olduğu anlamına gelir.
Bu tüm fikri bozmuyor mu?
Bu arada, gürültülü (gürültülü değil) olduğunun güvenilir bir şekilde belirlenebilmesi için sıra ne kadar uzun olmalıdır?
artıkların durağanlığı, ekstrapolasyon modelinin yeterli olduğu anlamına gelir. Kalıntı d.b. normal dağılır ve MO=0'a sahiptir, otokorelasyon içermez vb. Genellikle bağımsız olmalıdır.
"
......
Bununla birlikte, nitel bir model yalnızca yeterince doğru bir tahmin vermemeli, aynı zamanda ekonomik olmalı ve sistematik bileşenler olmaksızın yalnızca gürültü içeren bağımsız artıklara sahip olmalıdır (özellikle, artıkların ACF'si herhangi bir periyodikliğe sahip olmamalıdır). Bu nedenle, kapsamlı bir kalıntı analizi gereklidir. Modelin iyi bir testi şudur: (a) artıkları çizmek ve eğilimlerini incelemek, (b) artıkların ACF'sini kontrol etmek (periyodiklik genellikle ACF grafiğinde açıkça görülebilir).
Kalıntı analizi. Artıklar sistematik olarak dağılmışsa (örneğin, serinin ilk bölümünde negatif ve ikincisinde yaklaşık olarak sıfıra eşit) veya bazı periyodik bileşenler içeriyorsa, bu modelin yetersizliğini gösterir. Artık analizi, zaman serisi analizinde son derece önemli ve gereklidir. Tahmin prosedürü, artıkların ilişkisiz olduğunu ve normal dağıldığını varsayar. "
artıkların durağanlığı, ekstrapolasyon modelinin yeterli olduğu anlamına gelir. Kalıntı d.b. normal dağılır ve MO=0'a sahiptir, otokorelasyon içermez vb. Genellikle bağımsız olmalıdır.
"
......
Bununla birlikte, nitel bir model yalnızca yeterince doğru bir tahmin vermemeli, aynı zamanda ekonomik olmalı ve sistematik bileşenler olmaksızın yalnızca gürültü içeren bağımsız artıklara sahip olmalıdır (özellikle, artıkların ACF'si herhangi bir periyodikliğe sahip olmamalıdır). Bu nedenle, kapsamlı bir kalıntı analizi gereklidir. Modelin iyi bir testi şudur: (a) artıkları çizmek ve eğilimlerini incelemek, (b) artıkların ACF'sini kontrol etmek (periyodiklik genellikle ACF grafiğinde açıkça görülebilir).
Kalıntı analizi. Artıklar sistematik olarak dağılmışsa (örneğin, serinin ilk bölümünde negatif ve ikincisinde yaklaşık olarak sıfıra eşit) veya bazı periyodik bileşenler içeriyorsa, bu modelin yetersizliğini gösterir. Artık analizi, zaman serisi analizinde son derece önemli ve gereklidir. Tahmin prosedürü, artıkların ilişkisiz olduğunu ve normal dağıldığını varsayar. "
Botanik kar fırtınası. Belirttiğiniz linkteki her şeyin saçmalık olduğunu anlamanız gerçekten beyniniz için yeterli değil mi?
ARPSS modelinin sadece durağan seriler için uygun olduğu (ortalama, varyans ve otokorelasyon zaman içinde yaklaşık olarak sabittir), durağan olmayan seriler için farkların alınması gerektiği unutulmamalıdır. kaynak veri dosyasında en az 50 gözlem olması önerilir. Ayrıca model parametrelerinin sabit olduğu, yani zamanla değişmediği varsayılır."
Durağan olmayan bir serimiz olsun, kalanı aldık - delta (x). Bu botanik "çalışmada" varsayıldığı gibi, kalıntıların kendileri gereksinimleri karşılamalıdır, alıntı yapıyorum: " sistematik bileşenler olmadan yalnızca gürültü içerir."
Siktir et onu. Gürültü olsun. Gürültünün kendisi tahmin edilemez. Bu nedenle, ona yaklaşmak işe yaramaz. Ama öte yandan, bir özelliği var, alıntı yapıyorum: "Artıklar normal dağılmalı ve MO = 0 olmalıdır"
Bu nedenle, gürültü yerine MO = 0 alıyoruz
Tahminde ikame: tahmin(zaman + i + j) = fiyat_appr(zaman + i + j) + delta_appr(zaman + i + j) = price_appr(zaman + i + j) + 0 = fiyat_appr(zaman + i + j) )
Toplamda, gürültü tahmini ilk tahmindir: price_appr(x). Ve bu konunun üçüncü gönderisinde söylediğim gibi, ilk yaklaşım çıplak bir uyumdur. Sonuç:
Botanik tahmin = uyum
En ilkel seçenek. VR fiyatını yaklaşık olarak hesaplıyoruz. Tahmin et. Tahmini VR ile gerçek VR arasındaki fark da VR'dir, ancak zaten durağandır. Buna en yeni VR sentetik diyelim.
Örneğin, EMA ile tahmin (örneğin ikinci dereceden) sabit VR artıkları vermez. Dolayısıyla ekstrapolasyon konusu da çok zor. Görünüşe göre gpwr , çeşitli doğrusal ekstrapolasyon yöntemleri uygulayan bir gösterge yayınladı. Artıkların dağılımlarını analiz etmek istemiyor musunuz?
Bilindiği gibi, durağan VR'ler beyaz gürültü değilse tahmin edilebilir.
Acaba fiyat dönüşümleri sırasında kimsenin beyaz gürültü alması gerekip gerekmediğini merak ediyorum?
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Test cihazında durağan olmamayı nasıl hesaba katacağınız konusunda gerçek fikirleriniz var mı?
Bu yüzden çok zor değil. Biraz çalışma gerektiriyor, ancak genel olarak görev çözüldü. Ama nedense tartışılmıyor.
Bilindiği gibi, durağan VR'ler beyaz gürültü değilse tahmin edilebilir.
Bu nedenle, durağan olmayan fiyat VR'nin durağan hale dönüştürülmesi için acil bir talep var, ancak tersine dönüşüm olasılığı var.
En ilkel seçenek. VR fiyatını yaklaşık olarak hesaplıyoruz. Tahmin et. Tahmini VR ile gerçek VR arasındaki fark da VR'dir, ancak zaten durağandır. Buna en yeni VR sentetik diyelim.
Sentetik VR'yi tahmin ediyoruz. BP fiyatının ekstrapolasyonu ile özetliyoruz. Sentetik VR beyaz gürültü değilse, çıktıda bir tahmin alırız - iki ekstrapolasyonun toplamının sonucu.