Шумовой хаос
Cтраница 1
Шумовой хаос имеет одну заключительную характеристику, которая согласуется с рыночными данными: его частотные распределения самоподобны. После поправки на масштаб они имеют почти такую же форму. Форма все еще подобна логарифмически нормальной форме, которую мы видели ранее. На рисунке 17.12 показано уравнение Макки-Гласса с добавленным наблюдаемым шумом, который использовался для рисунка 17.2. И снова выборка производилась при каждом третьем наблюдении, а частотное распределение фактически идентично более длинному временному ряду. [1]
Заключительный вопрос касается отношений между шумовым хаосом и устойчивыми, или фрактальными, распределениями. Могут ли эмпирически наблюдаемые распределения с высокими пиками и толстыми хвостами, а также перемежающееся динамическое поведение также быть связаны с шумовым хаосом. [2]
 |
Уравнение Макки-Гласса, выборка производилась через каждые три.| Уравнение Макки-Гласса, выборка производилась через каждые три. [3] |
Фактически, вероятно, что дробный шум и шумовой хаос в реальных системах являются, на самом деле, одним и тем же явлением. [4]
На основании результатов из предыдущих глав кажется, что шумовой хаос является разумным объяснением движений рынка капитала. За исключением валюты, шумовой хаос совместим с долгосрочным, фундаментальным поведением рынков, а дробное броуновское движение более совместимо с краткосрочными торговыми характеристиками. [5]
В частности, в качестве возможного объяснения фрактальной структуры рынков предлагается шумовой хаос. Глава 16, где дается R / S-анализ хаотических систем, раскрывает поразительную схожесть с рыночными и иными временными рядами. Особое внимание уделяется проведению различия между фрактальным шумом и шумовым хаосом. Рассматривается BDS-тест ( тест Брока-Дечерта - Шейнкмана - Brock-Dechert-Scheinkman), который при использовании вместе с R / S-анализом может дать неопровержимые доказательства первого или второго. Глава 17 применяет фрактальную статистику к шумовому хаосу, примиряя два подхода. Предлагается объяснение того, почему признаки и фрактального шума, и шумового хаоса могут появляться одновременно. Результат тесно связан с гипотезой фрактального рынка и теорией множественных инвестиционных горизонтов. [6]
Многие процессы в нефтяной промышленности носят колебательный характер, причем степень упорядоченности колебаний может быть различной - от упорядоченных до шумового хаоса. Анализ промысловой информации показывает, что часто случайные колебания, возникающие в сложных системах, имеют не случайный, а детерминированный характер [147, 148], т.е. порождаются самой системой. [7]
В заключительном разделе этой главы я пытаюсь привести в соответствие различные элементы анализа временных рядов, которые, кажется, дают значимые результаты: ARCH, дробный шум и шумовой хаос будут объединены в одну структуру. Применимость каждого процесса зависит от индивидуальных инвестиционных горизонтов. Мы должны сначала исследовать взаимосвязь между фрактальной статистикой и шумовым хаосом. [8]
Может ли шумовой хаос быть причиной распределений с толстыми хвостами и высокими пиками, которые так распространены на финансовых рынках, так же как и в других естественных временных радах. [9]
На основании результатов из предыдущих глав кажется, что шумовой хаос является разумным объяснением движений рынка капитала. За исключением валюты, шумовой хаос совместим с долгосрочным, фундаментальным поведением рынков, а дробное броуновское движение более совместимо с краткосрочными торговыми характеристиками. [10]
Когда мы кратко изучали аттрактор Макки и Гласса ( Mackey and Glass, 1988) в Главе 6, мы были заинтересованы обнаружением циклов. В этой главе мы расширим это исследование и увидим, как R / S-анализ может различать шумовой хаос и дробный шум. [11]
Заключительный вопрос касается отношений между шумовым хаосом и устойчивыми, или фрактальными, распределениями. Могут ли эмпирически наблюдаемые распределения с высокими пиками и толстыми хвостами, а также перемежающееся динамическое поведение также быть связаны с шумовым хаосом. [12]
Таким образом, обычный шумовой случайный процесс можно рассматривать как движение системы на аттракторе бесконечной размерности Конечная размерность v означает, что данный сигнал можно воссоздать с помощью динамической системы При решении задач управления технологическими процессами важно отличать детерминированный хаос от обычных шумов или помех. Дело в том, что наличие внутреннего порядка в детерминированном хаосе позволяет, в принципе, управлять им, в то время как шумовой хаос неуправляем. [13]
В заключительном разделе этой главы я пытаюсь привести в соответствие различные элементы анализа временных рядов, которые, кажется, дают значимые результаты: ARCH, дробный шум и шумовой хаос будут объединены в одну структуру. Применимость каждого процесса зависит от индивидуальных инвестиционных горизонтов. Мы должны сначала исследовать взаимосвязь между фрактальной статистикой и шумовым хаосом. [14]
В частности, в качестве возможного объяснения фрактальной структуры рынков предлагается шумовой хаос. Глава 16, где дается R / S-анализ хаотических систем, раскрывает поразительную схожесть с рыночными и иными временными рядами. Особое внимание уделяется проведению различия между фрактальным шумом и шумовым хаосом. Рассматривается BDS-тест ( тест Брока-Дечерта - Шейнкмана - Brock-Dechert-Scheinkman), который при использовании вместе с R / S-анализом может дать неопровержимые доказательства первого или второго. Глава 17 применяет фрактальную статистику к шумовому хаосу, примиряя два подхода. Предлагается объяснение того, почему признаки и фрактального шума, и шумового хаоса могут появляться одновременно. Результат тесно связан с гипотезой фрактального рынка и теорией множественных инвестиционных горизонтов. [15]
Страницы: 1 2