Regressionsgleichung - Seite 13
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Die Hauptsache ist, dass man versteht, dass ".... Es geht nicht um die Modellierung komplexer natürlicher Prozesse (!!!), sondern nur um die Modellierung der Entscheidungsfindung von Devisenmarktsubjekten..."
=)
Ja, das ist alles sehr nützlich.
Wie versprochen, Bild. Analyse der reinen Preisreihen (keine Vorverarbeitung, Trendentfernung usw.) - AR(3)-Modell für 11 Zählungen. Auf den Diagrammen - Vorhersagefehler: oberes Diagramm - für ANC, unteres Diagramm - Quantilsregression. Linien: blau - Schließen, grün - Hoch, rot - Niedrig (Median und Quantile 0,9 bzw. 0,1 wurden für QR genommen). Die blauen Linien sind der Skala nach tägliche APR.
Ich sehe hier Folgendes:
(a) Die absoluten Werte des Fehlers für den ANC in einem ruhigen Markt sind fast die gleichen wie für QR, aber(!) wenn eine Spitze auftritt, ändert sich der ANC-Fehler chaotischer und reagiert im Allgemeinen schwächer darauf, während der zweite Chartfehler regelmäßiger aussieht. Dies war im Allgemeinen das Ziel: Es sollte gezeigt werden, dass es möglich ist, "Störungen der Stationarität" auf Kosten der Fähigkeit von QR zu erkennen, nicht auf genau diese Ausschläge zu reagieren. Und wenn sie entdeckt werden können, bedeutet das, dass es sich nicht um Ausreißer, sondern um einen additiven Zufallsprozess handelt, der nicht weniger stationär ist als der AP(3), von dem wir ihn getrennt haben.
b) Wenn wir die Ausreißererkennung als nützliches Signal betrachten, weist das zweite Diagramm ein Vielfaches an OSR auf, so dass ein hypothetisches :) Handelssystem, das auf diesem Effekt basiert, ein Vielfaches an Fehlsignalen liefern wird.
Natürlich kann man darüber streiten, aber hier ist, was wir auf M5 (AP(3), in 21 Fällen) erhalten:
Hier, schon viel deutlicher.
Im Allgemeinen scheint sich das, was ich gesagt habe, allmählich zu bestätigen. Ich werde in dieser Richtung weiterforschen.
Ich füge die Bibliothek zur QR-Berechnung (kompilierte Gallant-Bibliothek, siehe Link zwei Seiten vorher) und die Header-Datei mit Beschreibung bei. Ich füge die Indikatoren selbst nicht bei, ich kann sie nicht vom Rest trennen:))) aber es ist nicht schwierig, die Formel ist bereits geschrieben
Wunderschön, alsu. Im Bereich Forex ist es an der Zeit, die MNCs abzuschaffen :) Oder etwa nicht, Prival?
Großartig, alsu. In Forex ist es an der Zeit, die MNCs auf den Müll zu werfen :) Oder etwa nicht, Prival?
Ich würde es nicht wegwerfen. Der Kalman-Filter ist in seiner Mathematik (Essenz) eine iterative ANC. https://ru.wikipedia.org/wiki/Фильтр_Калмана Die wikipedia ist nicht korrekt. Sie können es für mehr als nur BGS bauen. Am Ende steht der Hinweis, dass sie für Farbige bestimmt ist. Ich baue auf ein einheitliches Verteilungsgesetz. Es gibt eine grundsätzliche Frage, über die wir vor langer Zeit mit den Studenten der Mechmatologie diskutiert haben. Sie lösen es in Form der ITO, was ich für falsch halte. Dort gibt es einige Probleme mit der Zeit. Nun, wie dieses https://www.mql5.com/ru/articles/174. Es muss genau so gelöst werden, wie es Stratonovich angegeben hat, https://ru.wikipedia.org/wiki/Стратонович,_Руслан_Леонтьевич
Wenn es funktioniert und Sie ein Stück Brot mit nach Hause nehmen können, sollten Sie es nicht wegwerfen. Ich spüre, dass eine Tracht Prügel bevorsteht... ))
Es ist großartig, alsu. Es ist an der Zeit, die MNCs auf den Forex zu werfen :). Oder ist es nicht an der Zeit, Prival?
Ich kann das nicht für den Devisenmarkt sagen, aber ich habe die Quintil-Regression in meiner Börsenstrategie ausprobiert, wo ich Regression auf Regression und Regression auf Regression habe. Die Quantilsregression hat mir keinen Vorteil gegenüber der ISC gebracht, sie braucht nur länger für die Berechnung. Höchstwahrscheinlich aufgrund der banalen Prozesssymmetrie, denn wenn sie symmetrisch ist, gibt es keinen Unterschied zwischen arithmetischem Mittel und Median... Und das ist der Grund, warum ISC so wichtig ist. In meinem System ist alles symmetrisch - es kann nach oben oder nach unten gehen, mit der gleichen Wahrscheinlichkeit, obwohl es nicht normal verteilt ist.
Übrigens habe ich Kalman gefeuert. Es hat lange gedauert, bis ich mich damit beschäftigt habe, aber es hat mir auch hier keine Vorteile gegenüber LOC gebracht, während es gleichzeitig Ressourcen verbraucht hat.
Nun, ein Median ist ein Median, und die Methoden zu seiner Schätzung sind gut entwickelt. Wie wäre es, wenn Sie sie abseits des Medians quantifizieren würden - sagen wir 0,1 und 0,9?
2 Prival: Das mit der Müllkippe war ein Scherz, ich hatte einen Smiley dabei...
Ich kann das nicht für den Devisenmarkt sagen, aber ich habe die Quintil-Regression in meiner Börsenstrategie ausprobiert, wo ich Regression auf Regression und Regression auf Regression habe. Die Quantilsregression hat mir keinen Vorteil gegenüber der ISC gebracht, sie braucht nur länger für die Berechnung. Höchstwahrscheinlich aufgrund der banalen Prozesssymmetrie, denn wenn es symmetrisch ist, gibt es keinen Unterschied zwischen arithmetischem Mittel und Median... Und das ist der Grund, warum ISC so wichtig ist. In meinem System ist alles symmetrisch - es kann mit der gleichen Wahrscheinlichkeit nach oben oder unten gehen, auch wenn es nicht normal verteilt ist.
Was meinen Sie damit, dass es keinen Vorteil gegenüber MNC gibt? Wie haben Sie es gemessen? Quantile sind ein völlig anderer Vorgang.
Während ANC auf jede Änderung in der Blutdruckprobe reagiert, sind die Quantile in den meisten Fällen egal - sie ändern sich nicht. Das am stärksten schwankende Quantil ist der Median. Jedes andere Quantil ist weniger volatil.
Nun, ein Median ist ein Median, und die Methoden zu seiner Schätzung sind gut entwickelt. Was ist, wenn man vom Median weg quantifiziert - sagen wir 0,1 und 0,9?
Was meinen Sie damit, dass es keinen Vorteil gegenüber dem ISC gibt? Wie haben Sie es gemessen?