五千年(敝帚自珍)

主题:【原创】和响水湾河友:现代中国人要懂科学,懂逻辑。 -- 厚积薄发

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      • 家园 完全同意。

        完全同意您的看法。如果把股市看作一个反馈系统的话,几乎所有的输入和输出都是相关的。还有一点就是所谓的regime switching,您提到的新息可以引发交易从一个态跳到另一个态。这就象我告诉你,我有100个正态分布的随机变量,方差都是1,可是均值都未知,我随机的从这100个变量中挑一个出来给你看值,可是不告诉你我是如何挑的。这样就算我给你独立的挑一百万次,你还是没有办法给出这100个不同均值的准确估计。更何况挑选是非独立的,而且随机变量不一定正态,更要命的是你不一定知道有100个,很有可能是无穷多个态。统计回归的稳态假设只是在极其狭隘的情况下,才勉强成立。对于自动化交易系统来说,太粗糙,太原始了。

        • 家园 被您一说,我这一激动,都想“外行领导内行”了,嘻嘻

          在统计上,非稳态过程的建模本身就是一个巨大的问题,这非稳态到底是怎么一个非稳态法都不清楚的话(谁要是能把这弄清楚,那可是终极诺贝尔经济奖N次方的主),要精确建模更是问题。常规的回归分析已经有年头了,神经元网络是近些年的时髦物,虽然这不是严格意义上的统计建模方法。我们公司里就有人想用神经元网络建模,有原料价格、全球需求和库存预测市场价格,且不说这里面本身有很多不精确信息,还有巨多的时间因素在里面,价格预测本来就是要打时间差。结果可想而知。

          • 家园 还别说,说不定您真能来街上呢。

            神经元网络我听说过,不过工作从来没有需要,所以也没下工夫学过。关于非稳态过程的建模,一个关键问题是,无论怎么建立模型,你的模型参数如何得到?没有独立同分布,至少要有稳态假设。如果连稳态假设也没有,那所有的统计估计从理论上讲都是错误的,所有估计来的参数都可以看做是没有可信度的。

            现在暂时的对付方法有一些,但第一是精度上有问题,主要是没有严格的科学根据来作为衡量精度的标准。第二是只要在用历史数据,就算是前一分钟的,也是出现了时间的滞后,一分钟的时间,股票价格可以有天翻地覆的变化。

            说您有资格来街上是因为您是自动控制的行家,这个东西在金融中大有用途。

            另外无独有偶,您在一个帖子里谈到的抽水马桶的例子,恰好是我这一辈子第一次接触自动控制,而且是在全国初中应用物理竞赛上遇到的题目,俺的命运差点因此完全不同。呵呵呵。

            能和河里技术流的领军人物笔谈,几乎要激动得浑身发抖了。

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