Ökonometrie: Vorhersage mit Zustandsraummodellen - Seite 24
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Es ist komisch...
Es ist komisch...
Sie brauchen es nicht.
Was Sie tun müssen -
1.zunächst die Korrektheit der Simulation prüfen ... die in der Software und in Echtzeit erhaltenen Schnitte vergleichen
2.suche nach Verbindungen.... du brauchst ein Lineal... + wähle aus und untersuche Einflüsse... vielleicht brauchst du Ensable18 nicht
ps.wenn du das Modell auf Seite 2 gepostet hättest, wäre es schon längst auseinandergenommen worden...jetzt habe ich keine Lust mehr herumzustochern...Viel Glück...
Nun, da haben Sie es. Das ist die Antwort auf Ihre Beiträge.
Er will ihn nicht, er will den Sumpf.
Verlieren Sie nicht den Faden...
Sanych, komm aus deinem Versteck... alle hier sind Menschen, keine Bestien und verstehen alles...
was Sie tun müssen -
Sie müssen zunächst die Korrektheit der Simulation überprüfen ... die im Programm und in Echtzeit erhaltenen Schnitte vergleichen
2.Verbindungen suchen.... Sie brauchen ein Lineal... + Einflüsse auswählen und untersuchen... vielleicht brauchen Sie kein Ensemble 18
ps.wenn du das Modell auf Seite 2 gepostet hättest, wäre es schon längst auseinandergenommen worden...jetzt habe ich keine Lust mehr herumzustochern...Viel Glück...
Ich habe meine Meinung oben dargelegt und dem Verfasser des Threads geraten, sich zu verziehen. Er muss Geld verdienen und nicht den Schwachsinn der Einheimischen lesen .... Ich bin derjenige, der nichts zu tun hat, also sitze ich fest.
Über Downloads. Aus meinem bisherigen Profil:
Wrapper Downloads - 705.
Indikator Downloads - 1229
20 Balken scheinen mir nicht genug zu sein, um die Bedingung zu berechnen.
Es ist sogar unwahrscheinlich, dass die Festlegung der Fenstergröße viel nützt: Kritische Informationen könnten in einer viel tieferen Geschichte verstreut sein. Dies ist meines Erachtens der größte Nachteil der autoregressiven Modelle in der Ökonometrie.
20 Balken scheinen mir nicht genug zu sein, um die Bedingung zu berechnen.
Es ist sogar unwahrscheinlich, dass die Festlegung der Fenstergröße viel nützt: Kritische Informationen könnten in einer viel tieferen Geschichte verstreut sein. Meiner Meinung nach ist dies der größte Nachteil der autoregressiven Modelle in der Ökonometrie.
Ich verwende ein dynamisches adaptives Zustandsraummodell für nicht-stationäre Zufallsprozesse. Die Wahl eines bestimmten Modells und seiner Parameter erfolgt mit dem Eintreffen des jeweiligen Balkens.
Dieses Modell besteht notwendigerweise aus mindestens zwei Gleichungen: der Messgleichung und der Zustandsgleichung(en). Der Zustand wird vorhergesagt, und dann wird aus dieser Zustandsvorhersage eine Vorhersage der gemessenen Größe berechnet. Es gibt Varianten von SSM, die mit ARIMA übereinstimmen, aber dies ist ein spezieller und eher seltener Fall, der Ihren Standpunkt bestätigt.
Zur Berechnung der Schwellenwerte, die aus dem Vorhersagefehler berechnet werden, wird eine spezielle Art von Autoregression verwendet, und der Vorhersagefehler ist stationär, d. h. das autoregressive Modell ist für diesen Zufallsprozess gut geeignet.
Was das Fenster anbelangt.
Wir müssen die Frage beantworten: Wie viele historische Balken sind mindestens erforderlich, damit der Trend bis zum nächsten Balken anhält? Die Wahrscheinlichkeit, dass der Trend bei 10+1 Balken anhält, ist viel höher als bei 50+1 Balken, und 100+1 Balken sollten Sie gar nicht in Betracht ziehen. Intuitiv ja.
Ich verwende ein dynamisches adaptives Zustandsraummodell für nicht-stationäre Zufallsprozesse. Die Wahl des jeweiligen Modells und seiner Parameter wird durch die Ankunft der einzelnen Balken getroffen.
Dieses Modell besteht notwendigerweise aus mindestens zwei Gleichungen: der Messgleichung und der Zustandsgleichung(en). Der Zustand wird vorhergesagt, und dann wird eine Vorhersage der gemessenen Größe aus dieser Zustandsvorhersage berechnet. Es gibt Varianten von SSM, die mit ARIMA übereinstimmen, aber dies ist ein spezieller und eher seltener Fall, der Ihren Standpunkt bestätigt.
Zur Berechnung der Schwellenwerte, die aus dem Vorhersagefehler berechnet werden, wird eine spezielle Art von Autoregression verwendet, und der Vorhersagefehler ist stationär, d. h. das autoregressive Modell ist für diesen Zufallsprozess gut geeignet.
Was das Fenster anbelangt.
Wir müssen die Frage beantworten: Wie viele historische Balken sind mindestens erforderlich, damit der Trend bis zum nächsten Balken anhält? Die Wahrscheinlichkeit, dass der Trend bei 10+1 Balken anhält, ist viel höher als bei 50+1 Balken, und 100+1 Balken sollten Sie gar nicht in Betracht ziehen. Intuitiv ja.
Ich verwende ein dynamisches adaptives Zustandsraummodell für nicht-stationäre Zufallsprozesse. Die Wahl eines bestimmten Modells und seiner Parameter erfolgt mit dem Eintreffen des jeweiligen Balkens.
Dieses Modell besteht notwendigerweise aus mindestens zwei Gleichungen: der Messgleichung und der Zustandsgleichung(en). Der Zustand wird vorhergesagt, und dann wird aus dieser Zustandsvorhersage eine Vorhersage der gemessenen Größe berechnet. Es gibt Varianten von SSM, die mit ARIMA übereinstimmen, aber dies ist ein spezieller und eher seltener Fall, der Ihren Standpunkt bestätigt.
Zur Berechnung der Schwellenwerte, die aus dem Vorhersagefehler berechnet werden, wird eine spezielle Art von Autoregression verwendet, und der Vorhersagefehler ist stationär, d. h. das autoregressive Modell ist für diesen Zufallsprozess gut geeignet.
Was das Fenster anbelangt.
Wir müssen die Frage beantworten: Wie viele historische Balken sind mindestens erforderlich, damit der Trend bis zum nächsten Balken anhält? Die Wahrscheinlichkeit, dass der Trend bei 10+1 Balken anhält, ist viel höher als bei 50+1 Balken, und 100+1 Balken sollten Sie gar nicht in Betracht ziehen. Intuitiv betrachtet ist es so.
1. Könnten Sie bitte die Art der Autoregression und die Funktion angeben, auf deren Grundlage die Vorhersage getroffen wird?
2. Ich muss bis zu 1000 Balken der Historie verwenden, so dass Fälle mit mehr als 100 Balken nicht ausgeschlossen werden können. Ich sollte Fälle > 1000 Bars berücksichtigen, aber aus irgendeinem Grund ignoriert der EA diese Fälle, obwohl der Indikator sogar 10000 Bars anzeigen kann. Was der Grund für den Expert Advisor ist, weiß ich nicht. Ich kann die 1000-bar-Grenze im Code nicht finden. Vielleicht ist dies eine Systembeschränkung?