Ökonometrie: Vorhersage mit Zustandsraummodellen - Seite 19
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Und ich sage gar nichts.)
Und nndo ibc...
das war's - nicht in den Cartoons
Sie sind hier überflüssig. Nur ein paar Leute, die etwas von Ökonometrie verstehen, aber wir berauben einen Haufen gut organisierter Programmierer mit Moderatorenstatus, die hier in der Hoffnung auf mickrige 100 Pfund für Pseudo-Berater grasen. Sie hassen mich einfach. Vor zwei Jahren war ich die erste Person, die das Wort "Ökonometrie" auf dieser Website schrieb. Zuvor hatte eine Suche überhaupt kein solches Wort ergeben. Ich erhielt sofort eine persönliche E-Mail mit der Frage: "Warum tust du das?" Jetzt bist du mit mir gleichgesetzt worden und dein Schicksal ist besiegelt. Das zeigt die Praxis. Es ist nicht erlaubt, ein Ergebnis über die Vorteile der Ökonometrie zu veröffentlichen. Sich zu verplappern, zu verdrehen, die Backen aufzublasen und "wie ältere und erfahrenere Händler" zu wirken, ist voller Virtuosität.
Ich habe hier seit einem Jahr nichts Substantielles mehr gepostet, und ich bitte Sie dringend, dies nicht zu tun. Wir müssen einen anderen Ort finden.
PS. Sie können zwar weiterhin ein solch kompromittierendes Wort für jeden auf der Website "adieu" verwenden, wenn Sie aufhören, das Wort "Ökonometrie" zu verwenden.
Ja, SunSunich, du kannst nicht in die Toolbox gehen, das ist zu hirnverbrannt für dich.
Und ich denke, ich werde dieses Zitat in die Annalen aufnehmen.
Machen Sie das Gegenteil - machen Sie es intelligent, testen Sie es und machen Sie es für alle sichtbar
Ein bisschen Theorie.
Das Zustandsraummodell besteht aus mehreren Gleichungen, mindestens jedoch aus zwei. Die erste ist die Messgleichung, die zweiten (nachfolgenden) Gleichungen sind die Zustandsgleichungen.
Mein Beispiel in allgemeiner Form:
eurusd(t) = w*x(t-1) + Rauschen(t)
x(t) = F* x(t-1) g * Rauschen(t)
noise(t) ist ein zufälliger iid-Prozess. Das heißt, wenn w = 0, dann haben wir einen Random Walk.
Der Sinn des Zustandsraummodells besteht darin, dass es einen Zustand vorhersagt und dann die Größe, die wir messen, vorhersagt. Natürlich können wir auch andere Zitate, Indizes, Bernankes Reden in die Staaten einfügen....
Ich habe keine solchen Leidenschaften und mit x meine ich eurusd, d.h. ich habe alles auf Autoregression reduziert. Dieser Ansatz verarmt das Modell sehr stark. Ich füge das Ergebnis unten ein.
Es gibt einen weiteren Umstand in der Theorie, der in diesem Modell entscheidend ist. w*x(t-1) wird in Teile zerlegt: Trend + unregelmäßiges Rauschen. Der Trend, oder besser gesagt die "Glättung", ist der Teil des Quotienten, der eine analytische Form hat. Ich kenne mehrere Arten: Regression, Filter, Splines, Wavelets. Wenn man diesen Teil aus einem Zitat herausnimmt, erhält man eine Zufallsvariable. Ich bleibe bei der Terminologie "Innovation", um sie von Lärm zu unterscheiden, den ich selbst verursacht habe. Innovation ist eine Nachricht, die aufgrund ihrer Nicht-Stationarität, der fetten Schwänze und all der anderen Vorzüge immer zufällig ist. Wir modellieren es separat.
Machen Sie das Gegenteil - machen Sie es schlau, testen Sie es, und veröffentlichen Sie es für alle sichtbar
Mein Modell:
Mein Modell geht davon aus, dass Trend und Innovation multiplikativ sind.
Sehr oft wird aus den Notierungen eine saisonale Komponente herausgerechnet. Wir betrachten die Tages- und Wochenzyklen. Darauf gehe ich nicht ein, obwohl das Modell dies zulässt.
Ich werde keine spezifische Form von Zustandsraummodellgleichungen angeben.
Zusätzlich.
Zu dem Zustandsraummodell verwende ich ein Modell, mit dem ich eine Punktprognose in eine Richtungsprognose umwandle - ein autoregressives Schwellenwertmodell.
Long einsteigen - Überschreiten der oberen Schwelle, Short umkehren - Überschreiten der unteren Schwelle.
kurz gesagt: Autoregression. In der Autoregression gibt es keinen Fisch.
Auch bei der Konstruktion von Regressionsmodellen, bei denen die Prognose für ein Währungspaar aus dem Regressionsmodell eines anderen Paares erstellt wird, gibt es keinen Fisch
P.S. Es gibt auch keinen Fisch in der Saisonalität. Der Mann in dem anderen Thread beschäftigt sich mit dem saisonalen Handel, aber hauptsächlich mit den Rohstoffmärkten. Er sagt - erfolgreich
Ergebnisse.
Mein Modell ermöglicht die Modellierung nichtlinearer, nichtstationärer Zufallsprozesse, d. h. dicke Schwänze, Heteroskedastizität....
Es wurde die eurusd-Historie von 1038 Balken verwendet. Ein Fenster von 20 Takten bewegte sich entlang dieser Geschichte. Auf den ersten 20 Takten wurden Anfangszustände für das Modell berechnet (was bei Zustandsraummodellen sehr unangenehm ist). Als Nächstes die Ergebnisse der Balken 21-1038.
Berechnet in Pips, Lot = 1, kein Refill.
Saldo = 0,1780.
Einkommenssaldo = 0,4279
Verlustbilanz = 0,2559
Gewinnfaktor-Diagramm:
Der Gewinnfaktor beträgt etwa 1,6.
Die letzte. Schwellenwerte. Tabelle.
Das Kurioseste an den Stromschnellen. Beide Schweller können entweder über oder unter der Achse liegen. Daher können die Schwellenwerte nicht durch einen Sko ersetzt werden.
Wie hoch sind der durchschnittliche Gewinn und der durchschnittliche Verlust in Prozentpunkten?