Что делает нестационарный график - нестационарным или почему масло - масленное? - страница 25

Юрий, если не секрет, а вы реально на чём зарабатываете, какова ацкая смесь вашей системы? Я не прошу раскрыть тайны системы, меня интересует "направление дороги".

Как вы считаете, для прогнозирования процесса x(i) = x(i-1) + e(i), e(i) ~N(0,1) подойдут AR модели? Готов провести показательный эксперимент, повеселим народ ;)

Еще раз, хотелось бы ссылку на мат. часть. Очень известная модель АРПСС и Бокс дает в ее рамках прогнозирование ВР. Но все выглядит совсем не так лихо как у Вас и массой ограничений.

По мотивам сообщения:

Эксперимент для процесса x(i) = x(i-1) + e(i), e(i) ~N(0,1).

План:

• сгенерировать данные
• разрезать данные на две части (первая - для построения AR модели, вторая - для проверки)
• спрогнозировать первую часть ряда и сравнить со второй

Как будем прогнозировать:

• дифференцируем ряд, подлежащий прогнозированию
• прогнозируем при помощи AR модели
• восстанавливаем ряд из первых разностей

Ход эксперимента:

• Исходные данные:
• Две части ряда:
• Результат прогнозирования:
• Факт/прогноз отдельно:

Заработать с использованием такого прогноза нельзя.

Причина, по которой получили такой прогноз - АКФ процесса.

Вывод: Несмотря на стационарность первых разностей ряд оказался непрогнозируемым.

Ваше предположение неверно, что и требовалось доказать.

Для недоверчивых mathcad'овский файл в аттаче.

У Вас ничего не получиться. Вы путаете две вещи:

• 1. Модель процесса x(i) = x(i-1) + e(i), где e(i) ~N(0,1)
• 2. Возможность прогнозирования этого процесса
  

Прогнозировать случайный процесс возможно только в среднеквадратичном смысле, т.е. восстанавливать "конкретную случайность" просто бесполезно (это у Вас пункт второй). Но и прогнозировать среднее полностью случайного процесса так же большого романтизма у Вас не вызовет. А после того, как найдете теоретическое/практическое СКО ошибки - все встанет на свои места в прямом и переносном смысле. Прогноз среднего конечно будет не так "безнадежен", как куча возможных конкретных реализаций, по каким то причинам не случившихся, которые показал для примера timbo. Но никакого торгового толка от этого нет.

(позаимствовал картинку без разрешения, но надеюсь timbo будет не против, свою как то лениво делать)

Переносить столь замысловатый подход на рынок тем более бесполезно, по той простой причине, что распределение приращений вообще другое и ведет к еще большему вееру траекторий. Но уж если совсем хочется, то существует такая теория, называется "Асимтотический анализ случайных блужданий". Эта теория довольно подробно исследует отклонения от начальных условий процесса (по научному - "уклонение траекторий") в том числе при распределениях приращений с тяжелыми хвостами (в том числе и "разными по тяжести"). Используется в теории рисков, страхования и еще где то.

ДОПИСКА :

чуть раньше, lea показал на примере, и видно, что как это не странно, но первые отсчеты процесса не так далеко ушли от среднего,

но все равно - для торговли нужно что то лучшее.

timbo, чем вы этот график нарисовали, можно ссылку на такую программу?

MATLAB. Но тоже самое легко можно сделать в любой программе рисующей графики, даже в экселе.

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? :-)

Про таких как ты в в народе говорят - "смотрит в книгу, видит фигу". Единственное, что тебе удалось, в очередной уже раз, доказать, это непонимание того, что ты где-ты вычитал.

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)