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In der Anlage finden Sie einen interessanten Artikel über die Modellbewertung (TC).
Der klassische Ansatz für die TC-Evaluierung besteht darin, sie durch einen Tester laufen zu lassen und einige Statistiken zu erhalten, und dann einen Vorwärtstest durchzuführen.
In dem Artikel wird ein anderer Ansatz vorgeschlagen: Anhand von Informationskriterien werden verschiedene TS verglichen, die aufgrund von Änderungen der Parameter nahe beieinander liegen können. Mit diesem Informationskriterium wird der Vorhersagefehler außerhalb der Stichprobe geschätzt. Der Autor verglich 20 Millionen(!) nahe beieinander liegende Modelle und zog auf dieser Grundlage einige Schlussfolgerungen.
Das Interessante an dem Artikel ist gerade der andere Ansatz als die übliche Tradition in der TA.
Manchmal wurde ein Dollar-Index als synthetischer Wert verwendet, manchmal wurden die Kurse für jede Währung berechnet - viele verschiedene Varianten.
In der Anlage finden Sie einen Artikel zum gleichen Thema am Beispiel des Rubels. Ich denke, dass die Wahl der Währung keine große Rolle spielt. Aber dieser Artikel ist ein weiterer Blick auf viele der gleichen Themen.
Übersetzt einen Überblick über die Möglichkeiten der Zeitreihenanalyse in R. Siehe Anhang.
Für die Faulen unter Ihnen werde ich die Abschnitte auflisten:
Vorhersage und univariate Modellierung
Zersetzung und Filterung - Zersetzung und Filterung
Stationarität, Einheitswurzeln und Kointegration
Nichtlineare Zeitreihenanalyse
Dynamische Regressionsmodelle
Multivariate Zeitreihenmodelle
Es gibt einen Link zum Original. Ich erhebe keinen Anspruch auf die Qualität der Übersetzung, aber sie reicht aus, um jeden zu informieren, der sie verwenden möchte.
Bitte beachten Sie, dass es eine riesige Liste von vorgefertigten Programmen gibt, um TC zu bauen.
Viel Glück!
In der Anlage finden Sie einen interessanten neuen Artikel zu einem Thema, das schon oft im Forum diskutiert wurde.
Es geht um die fraktale Struktur des Marktes. Nur wenige Menschen wissen, dass das Vorhandensein von Fraktalen gleichbedeutend ist mit dem Vorhandensein eines langen Gedächtnisses in einem Quotienten. Das Problem der Dedernierung in solchen Quotienten wird untersucht, und es wird argumentiert, dass man sich mit der Änderung der Skala (zeitlich) des Quotienten befassen muss, d.h. mit der Änderung des Zeitrahmens - so ein mathematisches Analogon von drei Fenstern.
Nur wenige Menschen wissen, dass Fraktale gleichbedeutend sind mit dem Vorhandensein eines Langzeitgedächtnisses in einem Alltagsleben.
Wahrscheinlich würde ich andere verärgern, wenn ich sagen würde, dass die Zufallsbewegung auch fraktal ist und kein Gedächtnis hat. Die Fraktalität des Random Walk kann mathematisch sehr einfach nachgewiesen werden.
Es geht nicht darum, etwas zu beweisen, sondern es geht um die praktische Anwendbarkeit.
Mit diesem Thema versuche ich zu zeigen, dass es eine große Anzahl theoretischer Arbeiten gibt, die auf realen Problemen basieren und reale Probleme lösen.
Zu zwei eng verwandten Begriffen habe ich vergessen, einen weiteren hinzuzufügen, der das Problem der Fraktale, des langen Gedächtnisses und der dicken Schwänze auf die praktische Ebene überträgt - das sind die FARIMA-Modelle mit fraktionaler Integration. Es handelt sich um ARIMA-Modelle, bei denen der Wert von I, der in der Regel positive ganze Zahlen annimmt, gebrochen sein kann und den Werten des Hearst-Exponenten entspricht. Hearst wurde auf der Website viel Aufmerksamkeit geschenkt, und es gibt eine Bibliothek in R namens fracdiff, ein Programm, das eine Reihe von Problemen in diesem Bereich löst. Darüber hinaus gibt es weitere Bibliotheken für den Umgang mit Fraktalen.
Ich bin gerne bereit, über die Fraktalität des Random Walk zu diskutieren, allerdings nur unter Verwendung eines Codes.
"Lehren aus einer weiteren russischen Revolution: Der Zusammenbruch der liberalen Utopie und die Chance auf ein Wirtschaftswunder"
Leider habe ich das Buch selbst nicht mehr. Aber vielleicht am umfassendsten unter Einbeziehung der hier erörterten Konzepte.
R ist eindeutig kein Faulpelz.
TIOBE-Ranking 2012: R ist eine der zwanzig beliebtesten Programmiersprachen
Die Art der Verteilung ändert sich nicht. Die Studie selbst begann übrigens mit der Tatsache, dass das seltsame Verhalten des Likelihood Ratio sozusagen mit bloßem Auge erkennbar ist:
Alexey, guten Tag. Was ist derLikelihood-Ratio-Indikator?