Ökonometrie: Vorhersage einen Schritt voraus - Seite 118
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Wir sollten mit einem Überblick über die Ergebnisse auf diesem Gebiet beginnen. Burg schrieb seine Dissertation Maximum Entropy Spectral Analysis im Jahr 1975. Ehler schrieb sein Buch Rocket Science für Trader ebenfalls vor etwa 30 Jahren. Sein Buch MESA and Trading Marcket Cycles wurde ebenfalls 1993 veröffentlicht. Es gibt Programme und Indikatoren, die diese Ideen umsetzen. Bevor Sie also das Rad neu erfinden, sollten Sie sich einfach vernetzen, die Bücher lesen und sich auf das Niveau begeben, das es gibt.
Ich schreibe dies generell für alle, um die Menschen vor Ihren Illusionen zu schützen. Ich mache mir keine Illusionen über die Anwendbarkeit von DSP im Handel.
Dissertationen werden geschrieben, um vor anderen zu protzen. Sie schreiben sie auf allen möglichen Blödsinn. Ich habe ein Dutzend Dissertationen zu bearbeiten. Aber es ist schade, Zeit damit zu verschwenden.
Alexander, je weniger Blödsinn man liest, desto weniger verschlossen ist man. Sie haben einen größeren Überblick.
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Nun zur digitalen Verarbeitung.... Ich verstehe nicht, was Sie damit meinen? Wie stellen Sie sich ganz allgemein die Signalverarbeitung auf einem Computer vor? Es ist alles selbst digital! Es gibt keinen anderen Weg, es zu tun. Oder Sie müssen aufhören, überhaupt etwas zu verarbeiten. Nur weil es auf einem Computer gemacht wird.
Wenn Sie mit DSP die Nachbearbeitung meinen, habe ich bereits erklärt, dass ich das nicht tue. Ich habe BIH-Filter. Sie kennen die Vergangenheit nicht. Sie sind echte Filter. Im Gegensatz zu FIR-Filtern, die nur in einem Computer angewendet und implementiert werden können. Die Implementierung von IIR-Filtern erfolgt natürlich digital. Weil es in einem Computer ist :-)
Dissertationen werden geschrieben, um vor anderen zu protzen. Sie schreiben über alle möglichen Arten von Unsinn. Ich habe noch ein Dutzend Dissertationen zu bearbeiten. Aber es ist schade, Zeit damit zu verschwenden.
Alexander, je weniger Blödsinn man liest, desto weniger verschlossen ist man. Eine umfassendere Sichtweise.
Vadim! Ich bestehe auf nichts. Ich habe mich mein ganzes Leben lang mit Design beschäftigt und weiß, wie man es macht und wie man es nicht macht. Ich werde nur froh sein, wenn ich eine erfolgreiche Bekanntschaft mit einem weiten Horizont mache. Ob Sie etwas von mir lernen oder nicht, ist Ihre Entscheidung.
Noch einmal. Ich will niemandem etwas aufzwingen. Außerdem habe ich einen Thread eröffnet, um die Meinung anderer Leute zu den Themen zu hören, die mich interessieren. Ich bin nicht an DSP interessiert, da ich genau weiß, welchen Platz es in der Ökonometrie einnimmt, wo es eingesetzt werden kann und wofür.
Dissertationen werden geschrieben, um vor anderen zu protzen. Sie schreiben über alle möglichen Arten von Unsinn. Ich habe noch ein Dutzend Dissertationen zu bearbeiten. Aber es ist schade, Zeit damit zu verschwenden.
Alexander, je weniger Blödsinn man liest, desto weniger verschlossen ist man. Sie haben einen größeren Überblick.
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Nun zur digitalen Verarbeitung.... Ich verstehe nicht, was Sie damit meinen? Wie stellen Sie sich ganz allgemein die Signalverarbeitung auf einem Computer vor? Es ist alles selbst digital! Es gibt keinen anderen Weg, es zu tun. Oder Sie müssen aufhören, überhaupt etwas zu verarbeiten. Nur weil es auf einem Computer gemacht wird.
Wenn Sie mit DSP die Nachbearbeitung meinen, habe ich bereits erklärt, dass ich das nicht tue. Ich habe BIH-Filter. Sie kennen die Vergangenheit nicht. Sie sind echte Filter. Im Gegensatz zu FIR-Filtern, die nur in einem Computer angewendet und implementiert werden können. Die Implementierung von IIR-Filtern erfolgt natürlich digital. Weil es in einem Computer ist :-)
Das ganze Thema ist reichhaltiger als der letzte Beitrag, den Sie kommentiert haben. Die Frage der Signifikanz der Variablen wurde bereits mehrfach behandelt. Die Häufung von Vorhersagefehlern ist eine medizinische Tatsache, da man mangels Fakten den vorherigen Vorhersagewert für die nächste Vorhersage übernimmt. Wenn eine Tatsache angenommen wird, ist sie eine Vorhersage, die einen Schritt voraus ist.
Aber das sind nur geringfügige und technische Probleme.
Die Verwendung von Inkrementen war. Nichts funktioniert, weil es in den Inkrementen keinen Trend gibt, aber es gibt einen prognostizierten Trend. Und hier ist die Hauptfrage des Themas: Welche Eigenschaften des Modells garantieren die Vorhersagbarkeit? Es wurde eine ganze Reihe solcher Eigenschaften für ein gewöhnliches Regressionsmodell vorgeschlagen. Was Sie kommentieren, ist ein Ausbruchsmodell, und es gibt hier noch andere Modelle, die ich nicht verstehe.
Ich wäre Ihnen dankbar, wenn Sie sich zu einem der vielen Punkte in diesem Thema äußern würden.
Dies ist nur ein Kommentar zu den zahlreichen Bestimmungen des Themas, und die Uneinigkeit mit ihnen ist folgende:
Ein Trend ist eine Erhöhung einer Stichprobe von Werten um eine bestimmte Verzögerung zu früheren Verzögerungen, und in solchen Verzögerungen kann es mehr als einen Schritt geben. Die Berechnung dieses Inkrements und die Annahme eines abhängigen Inkrements für die nächste Verzögerung ist ein Vorhersagemodell. Gleichzeitig verwenden die Methoden zur Bestimmung der Signifikanz von Variablen nur den Schritt vorwärts als Kriterium, aber überhaupt nicht auf die Verzögerung - ich frage mich, warum jemand bei einer so gängigen Praxis plötzlich erwartet, irgendwelche Garantien für die Genauigkeit der Vorhersage von genau dem Trend zu erhalten. Die Freundschaft mit einer solchen "medizinischen Tatsache" ist ein gerader Teppich zu einem spezialisierten Psychotherapeuten... Es versteht sich von selbst, dass die Fehlerakkumulation mit der Größe der Verzögerung wächst, aber das bedeutet keine Verringerung der Vorhersagegenauigkeit - denn dieses Maß ist relativ und wird durch die Schätzung der Korrelationsqualität bestimmt, nicht durch die Fehlergröße... Daher ist die Wahl eines Modells und seiner Parameter nur ein sekundäres Problem, das nach der Bestimmung des Umfangs und der Eigenschaften der Stichprobe der abhängigen Variablen (leicht) zu lösen ist...
Dies ist nur ein Kommentar zu den zahlreichen Bestimmungen des Themas, und die Uneinigkeit mit ihnen ist folgende:
Ein Trend ist eine Erhöhung einer Stichprobe von Werten um eine bestimmte Verzögerung zu früheren Verzögerungen, und in solchen Verzögerungen kann es mehr als einen Schritt geben. Die Berechnung dieses Inkrements und die Annahme eines abhängigen Inkrements für die nächste Verzögerung ist ein Vorhersagemodell. Gleichzeitig verwenden die Methoden zur Bestimmung der Signifikanz von Variablen nur den Schritt vorwärts als Kriterium, aber überhaupt nicht auf die Verzögerung - ich frage mich, warum jemand mit solch einer gängigen Praxis plötzlich erwartet, irgendwelche Garantien für die Genauigkeit der Vorhersage von genau dem Trend zu bekommen. Die Freundschaft mit einer solchen "medizinischen Tatsache" ist ein gerader Teppich zu einem spezialisierten Psychotherapeuten... Es versteht sich von selbst, dass die Fehlerakkumulation mit der Größe der Verzögerung wächst, aber das bedeutet keine Verringerung der Vorhersagegenauigkeit - denn dieses Maß ist relativ und wird durch die Schätzung der Korrelationsqualität und nicht durch die Fehlergröße bestimmt... Daher ist die Wahl eines Modells und seiner Parameter nur ein sekundäres Problem, das (mit Leichtigkeit) nach der Bestimmung des Umfangs und der Eigenschaften der Stichprobe der abhängigen Variablen gelöst wird...
Heiliger Strohsack! 2009... Das ist jetzt fast drei Jahre her.
Ich habe dort geantwortet. Ich habe ein Bild von meinem Filter gepostet. Es sind nur 22 von 45 Frequenzen. Es gibt sogar eine Summe der goldenen Linie. Auch hier hat kaum jemand daran gedacht, sie zu nutzen. Dies ist die beste Antwort auf Ihre Frage in diesem Thread. Dies ist das quasi-stationäre Marktbild. Alle Frequenzen haben eine gleichbleibende Periode. Es gibt eine instabile Amplitude. Aber sie verändert sich auch fließend. Die Frequenz der unstetigen Modulation ist ebenfalls harmonisch. Ja, das spielt keine Rolle. Sie können diese Funktion noch einige Male auf jede Zeile anwenden. Die Linien setzen sich nahtlos und ohne Sprünge in die Zukunft fort. Ein Balken kann immer mit sehr hoher Genauigkeit vorhergesagt werden.
Alles, was in unserem Gespräch gesagt wurde (Probleme und Perspektiven), ist in diesem Bild zu sehen.
Auch Box und Jenkins verwenden in einigen ihrer Modelle ähnliche Lösungen, indem sie jedoch nur das Spektrum des nächstgelegenen niederfrequenten Hilfsträgers definieren und als Parameter für den gleitenden Mittelwert verwenden und die Autokorrelationskoeffizienten als hochfrequenten Hilfsträger einsetzen. Tatsächlich ist Ihr Ansatz in Bezug auf das Frequenzspektrum vollständiger und daher wahrscheinlich genauer... Andererseits hat ihr Ansatz wahrscheinlich bessere adaptive Eigenschaften, aber dies wird in den Veröffentlichungen aus offensichtlichen Gründen nicht vollständig zum Ausdruck gebracht...
Wie findet man den Schlüssel zur Bestimmung des Stichprobenumfangs? Vielleicht sollten Sie den Weg der Minimierung des RMS aus der Regressionsgleichung einschlagen?
Nun, ja, so wie Sie auch genau wissen, welchen Platz die Informationsentropie in der Ökonometrie einnimmt. Es scheint dort nicht vorgesehen zu sein?
Heiliger Strohsack! 2009... Das ist jetzt fast drei Jahre her.
Ich habe dort geantwortet. Ich habe ein Bild von meinem Filter gepostet. Es sind nur 22 von 45 Frequenzen. Es gibt sogar eine Summe der goldenen Linie. Auch hier hat kaum jemand daran gedacht, sie zu nutzen. Dies ist die beste Antwort auf Ihre Frage in diesem Thread. Dies ist das quasi-stationäre Marktbild. Alle Frequenzen haben eine gleichbleibende Periode. Es gibt eine instabile Amplitude. Aber sie verändert sich auch fließend. Die Frequenz der unstetigen Modulation ist ebenfalls harmonisch. Ja, das spielt keine Rolle. Sie können diese Funktion noch einige Male auf jede Zeile anwenden. Die Linien setzen sich nahtlos und ohne Sprünge in die Zukunft fort. Ein Balken kann immer mit sehr hoher Genauigkeit vorhergesagt werden.
Alles, was in unserem Gespräch gesagt wurde (Probleme und Perspektiven), ist auf diesem Bild zu sehen.