Ökonometrie: Vorhersage einen Schritt voraus - Seite 57
Sie verpassen Handelsmöglichkeiten:
- Freie Handelsapplikationen
- Über 8.000 Signale zum Kopieren
- Wirtschaftsnachrichten für die Lage an den Finanzmärkte
Registrierung
Einloggen
Sie stimmen der Website-Richtlinie und den Nutzungsbedingungen zu.
Wenn Sie kein Benutzerkonto haben, registrieren Sie sich
Schauen wir uns dieses Modell einmal genauer an:
1. Trend - von welchem Trend ist die Rede, denn es gibt viele davon;
2) Rauschen - es hängt von den Parametern des betreffenden Trends ab, und oft hat das Rauschen selbst einen Trend;
3. Periodizität - Sinus ist unvermeidlich, aber es sollte bedacht werden, dass zwei aufeinanderfolgende Gamma-Funktionen auch einen fast idealen vollperiodischen Sinus ergeben, was bedeutet, dass er noch nicht eindeutig ist;
4. Ausreißer - unvorhersehbar, aber offenbar lässt sich ihr Korridor eingrenzen.
Trend ist ein bekanntes Wort. Rechts - Glättung.
Lärm: Es gibt nicht nur einen Trend, es gibt praktisch immer einen Trend. Wir sollten das Modell für den anfänglichen Quotienten nehmen und es vom Modell abziehen. Wir werden das Modellrauschen erhalten. Prüfen Sie dieses Rauschen auf Autokorrelation, und wenn es vorhanden ist, glätten Sie es erneut und so weiter, bis wir den Impuls verlieren.
Wiederholen Sie die Tabelle der Modelleigenschaften. Erhält man durch Optimierung des Modells durch den Gewinnfaktor:
Die interessantesten und aus meiner Sicht wesentlichen Eigenschaften des Modells:
R-Quadrat - Entsprechung des Modells mit dem ursprünglichen Quotienten. Es sollte dazu neigen, 1. Die Werte sind sehr niedrig. Außerdem gibt es negative Werte - das Modell entspricht überhaupt nicht dem angegebenen Preis! Aber es lohnt sich!!! Hier ist die Wahrheit über den Tester.
LM ACF - Lagrange-Autokorrelation - zeigt die Wahrscheinlichkeit an, dass keine Autokorrelation vorliegt, d. h. Trends - keine Glättung erforderlich.
ARCH - zwei Tests. Zeigt die Wahrscheinlichkeit an, dass keine Heteroskedastizität vorliegt. Dieser Test gibt zusammen mit LM Grund zu der Annahme, dass das Residuum stationär ist.
Max Prob c - maximale Wahrscheinlichkeit unter den Regressionskoeffizienten bedeutet die Wahrscheinlichkeit, dass der Gleichungskoeffizient ungleich Null ist.
Die letzten beiden Spalten geben die Anzahl der Verzögerungen in der Regressionsgleichung an. Die erste Zahl in Klammern steht für NR, die zweite Zahl für den Rest. Wir sehen: a) eine Verschiebung um einen Balken verändert das Modell; b) die erste Glättung führte nicht zu einem stationären Residuum und erforderte eine zweite Stufe; c) nach der zweiten Stufe der Glättung ist das Residuum stationär, wie durch LM und ARCH bestätigt werden kann
Für Mathematiker: Das Residuum ist stationär und kann nicht verwendet werden - R-Quadrat ist einfach nur gruselig und sehr oft ist die Wahrscheinlichkeit, dass der Regressionskoeffizient gleich Null ist, sehr hoch (hier hat er einfach nicht getroffen).
Wozu das alles... wenn man nicht einmal den "Trend" vorhersagen kann ))))
Trend ist ein bekanntes Wort. Das richtige Wort ist Glättung.
Verallgemeinern Sie nicht und Kritik sollte bei Ihnen beginnen
Sie haben keine grafischen Vorhersagen in Form von Punkten gemacht?
D.h. - nehmen Sie einen Candlestick-Chart ...
1 - eine Linie, die eine Vorhersage darstellt (es ist möglich, sie rückwärts zu stellen - nur als ideale Vorhersage)
2 - Vorhersagepunkte ( farbig ) für kurze Hosen z.B. rot für lange blaue ( beliebig, nur deutlich sichtbar )
die Tabelle mit den 40 Beobachtungen, um zu sehen, ob Interesse besteht ...
wenn Sie natürlich Lust und Zeit haben...
Ich habe keine grafischen Prognosen in Form von Punkten erstellt?
D.h. - nehmen Sie einen Candlestick-Chart ...
1 - eine Linie, die eine Vorhersage darstellt (es ist möglich, sie rückwärts zu stellen - nur als ideale Vorhersage)
2 - Vorhersagepunkte ( farbig ) für kurze Hosen z.B. rot für lange blaue ( beliebig, nur deutlich sichtbar )
die Tabelle mit den 40 Beobachtungen, um zu sehen, ob Interesse besteht ...
wenn Sie natürlich Lust und Zeit haben ...
Im Übrigen. Ich habe es gerade erst bemerkt.
Die Spalte "S.E. Regression" ist der Standardregressionsfehler. Für den 07.09.2011 beträgt der Fehler 653 Pips. Dies sind die Ergebnisse der Optimierung durch den Gewinnfaktor. Mit anderen Worten: Das falsche Modell wurde auf die Notierung angewandt, und dieses Modell hat versehentlich einen Gewinn erzielt! Ein solcher Unfall ist im Testgerät nicht zu sehen. Gewinnfaktortests sind notwendig, aber nur für "richtige" Modelle
Siehe meinen Artikel. Auch der Code ist übersichtlich
Wenn du um eine Zeile bittest, schicke sie... Zeichnung - auch ... Ich habe einfach nicht die Zeit oder Lust, mich mit der Software von jemand anderem herumzuschlagen... + es wird eine ganz andere Software verwendet...
aber das Wichtigste wäre, sich selbst davon zu überzeugen... es anzuwenden und die Geschichte zu betrachten...
Das ist es, was ich meine - siehe Screenshot...
Die Hauptsache ist, dass man mögliche Umkehrungen vorhersagen kann! - Sie nennen es eine Richtung ... (rot eingekreiste interessante Bereiche + Pfeile) ... D.h. - wenn Sie eine Vorhersage für einen Tag machen - dann stellt sich ungefähr heraus, dass das Modell die Farbe der Kerze vorhersagt ... er setzt einen Punkt in der Zukunft - und je nachdem, ob er höher oder niedriger als die Tageseröffnung (oder die vorherige Prognose) ist, können Sie über die Richtung der Bewegung spekulieren ... es gibt keine Umkehrung - Sie handeln in der gleichen Richtung von der Tageseröffnung wie am Vortag ... wenn es eine Umkehrung gibt...
wenn das Modell nicht in der Lage ist, die Umkehrung zu erfassen ! - es hat überhaupt keinen Wert und ist Zeitverschwendung...
d.h. der bekannte Grundsatz - heute ist wie gestern und morgen wird wie heute sein... Deshalb macht es keinen Sinn, über den Profitfaktor zu sprechen, solange es nicht so etwas wie ein normales Modell gibt...
im Bildschirmfoto -
weiß = Lehrer (was ich gerne sehen würde)
gelb = Vorhersage für 1 bar (oos)
du gehst irgendwohin )))) wenn du eine Leitung willst, schick sie rüber ... Skizze zu... Ich habe einfach nicht die Zeit oder Lust, mit der Software von jemand anderem herumzuspielen... + es wird eine ganz andere Software verwendet...
aber das Wichtigste wäre, sich selbst davon zu überzeugen... sich zu bewerben und die Geschichte anzuschauen...
Das ist es, was ich meine - siehe Screenshot...
Die Hauptsache ist, dass man mögliche Umkehrungen vorhersagen kann! - Sie nennen es eine Richtung ... (rot eingekreiste interessante Bereiche + Pfeile) ... D.h. - wenn Sie eine Vorhersage für einen Tag machen - dann stellt sich ungefähr heraus, dass das Modell die Farbe der Kerze vorhersagt ... er setzt einen Punkt in der Zukunft - und je nachdem, ob er höher oder niedriger als die Tageseröffnung (oder die vorherige Prognose) ist, können Sie über die Richtung der Bewegung spekulieren ... es gibt keine Umkehrung - Sie handeln in der gleichen Richtung von der Tageseröffnung wie am Vortag ... wenn es eine Umkehrung gibt...
wenn das Modell nicht in der Lage ist, die Umkehrung zu erfassen ! - es hat überhaupt keinen Wert und ist Zeitverschwendung...
d.h. der bekannte Grundsatz - heute ist wie gestern und morgen wird wie heute sein... Deshalb macht es keinen Sinn, über den Profitfaktor zu sprechen, solange es nicht so etwas wie ein normales Modell gibt...
auf dem Bildschirmfoto -
weiß = Lehrer (was ich gerne sehen würde)
gelb = Vorhersage ( oos )
Du hast sogar einen Link in deinen Schnabel gesteckt - du bist zu cool.
Du bist zu cool... ...und dann schreibst du, dass -
D.h. eswurde das falsche Modell auf den Kostenvoranschlag angewandt und mit diesem Modell wurde versehentlich Geld verdient!
Sie können mich auch schicken, um etwas nachzuschlagen ))))), oder analysieren Sie die ursprünglichen Tracking-Indizes in einem Artikel und fragen Sie sich, warum sie nicht funktionieren )))...
Aus irgendeinem Grund habe ich in letzter Zeit den Eindruck, dass dort nicht nach Stationarität gesucht werden sollte, d. h. nicht direkt in den Residuen der Regression auf die Kursreihe, sondern in etwas anderem.
Aber sie muss auf jeden Fall gefunden werden. Andernfalls ist die Verwendung von Statistiken zum Scheitern verurteilt.
Wir müssen uns von der Idee verabschieden, nach Stationarität zu suchen. Genauer gesagt: Unter den Bedingungen einer stark instationären Reihe sind die Stationaritätsbereiche eine seltene Ausnahme von der allgemeinen Regel.
Ich beobachte seit langem - und nicht nur in diesem Forum - lange und vergebliche Versuche, genau diese Stationarität zu finden.... Aber wozu dient es? Ist es um des Sports willen? Oder aus Profitgründen? Aber die ursprüngliche Reihe - mit der wir uns befassen müssen - war nicht stationär und bleibt es auch. Es ist also von keinem praktischen Nutzen, diese Stationarität zu finden.