Econometría: previsión de un paso adelante - página 57
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Desglosemos este modelo:
1. tendencia - de qué tendencia estamos hablando, ya que hay muchas;
2) Ruido: depende de los parámetros de la tendencia en cuestión y a menudo el propio ruido tiene una tendencia;
3. La periodicidad - seno es inevitable, pero hay que tener en cuenta que dos funciones Gamma consecutivas también dan lugar a un seno de período completo casi ideal, lo que significa que aún no está claro;
4. Los valores atípicos - imprevisibles, pero aparentemente su corredor puede ser delineado.
Tendencia es una palabra familiar. Derecho - alisado.
Ruido: no sólo hay una tendencia, sino que prácticamente siempre hay una tendencia. Debemos tomar el modelo del cociente inicial y restarlo del modelo. Obtendremos el ruido del modelo. Comprobar este ruido para ver si hay autocorrelación y si está presente, volver a suavizar y así sucesivamente hasta que perdamos el pulso.
Repite la tabla de propiedades del modelo. Se obtiene optimizando el modelo por el factor de beneficio:
Las propiedades más interesantes y desde mi punto de vista esenciales del modelo:
R-cuadrado - correspondencia del modelo con el cociente inicial. Debería tender a 1. Hay valores muy bajos. Además, hay valores negativos: ¡el modelo no se corresponde en absoluto con el precio cotizado! ¡¡¡Pero es rentable!!! Esta es la verdad sobre el probador.
LM ACF - Autocorrelación de Lagrange - muestra la probabilidad de que no haya autocorrelación, es decir, tendencias - no es necesario suavizar.
ARCH - dos pruebas. Muestra la probabilidad de que no haya heteroscedasticidad. Esta prueba, junto con el LM, permite afirmar que el residuo es estacionario
Max Prob c - probabilidad máxima entre los coeficientes de regresión significa la probabilidad de que el coeficiente de la ecuación no sea igual a cero.
Las dos últimas columnas son el número de rezagos en la ecuación de regresión. La primera cifra entre paréntesis corresponde a la RN, la segunda a la residual. Vemos: a) un desplazamiento por barra cambia el modelo; b) el primer alisado no produjo un residuo estacionario y requirió un segundo nivel; c) después del segundo nivel de alisado, el residuo es estacionario como se puede confirmar por LM y ARCH
Para el matemático: el residuo es estacionario y no se puede utilizar - R al cuadrado es simplemente espeluznante y muy a menudo la probabilidad de que el coeficiente de regresión sea igual a cero es muy alta (aquí no ha acertado).
por qué todo esto... si ni siquiera puedes predecir la "tendencia" ))))
Tendencia es una palabra familiar. La palabra correcta es suavizar.
No hay que generalizar y la crítica debe empezar por ti
¿No hizo predicciones gráficas en forma de puntos?
Es decir, tomar un gráfico de velas ...
1 - una línea que pronostica ( es posible ponerla al revés - sólo como una previsión ideal)
2 - puntos de previsión ( de color ) para los cortos por ejemplo rojo para los largos azul ( cualquiera, sólo claramente visible )
la tabla de 40 observaciones, veamos por interés...
si tienes ganas y tiempo, por supuesto...
no he hecho ninguna previsión gráficamente en forma de puntos ?
Es decir, tomar un gráfico de velas ...
1 - una línea que pronostica ( es posible ponerla al revés - sólo como una previsión ideal)
2 - puntos de previsión ( de color ) para los cortos por ejemplo rojo para los largos azul ( cualquiera, sólo claramente visible )
la tabla de 40 observaciones, veamos por interés...
si tienes ganas y tiempo, por supuesto...
Por cierto. Acabo de darme cuenta.
La columna de regresión S.E. es el error de regresión estándar. Para el 07.09.2011 el error es de 653 pips. Estos son los resultados de la optimización por el factor de beneficio. En otras palabras, se ajustó el modelo equivocado a la cotización y este modelo obtuvo beneficios de forma bastante accidental. Un accidente de este tipo no se puede ver en el probador. La comprobación del factor de beneficio es algo necesario, pero sólo para los modelos "correctos"
Véase mi artículo. Incluso el código está dispuesto
Si estás pidiendo una línea, envíala... dibujo - también ... Simplemente no tengo tiempo ni ganas de meterme con los de otros... + se utiliza un software completamente diferente...
pero lo más importante sería ver por uno mismo... aplicarlo y ver la historia...
a eso me refiero - ver la captura de pantalla...
¡lo principal es predecir los posibles retrocesos! - Usted lo llama una dirección ... (rodeado en rojo áreas interesantes + flechas) ... Es decir, si se hace una predicción para un día, resulta que el modelo predice el color de la vela... establece un punto en el futuro - y dependiendo de si es más alto o más bajo que la apertura del día (o la previsión anterior) se puede especular sobre la dirección del movimiento ... no hay reversión - se opera en la misma dirección de la apertura del día como el día anterior ... si hay una inversión...
si el modelo no es capaz de captar la inversión - no tiene ningún valor y = una pérdida de tiempo...
es decir, el conocido principio de que hoy es como ayer y mañana será como hoy... por eso no tiene sentido hablar del Factor de Beneficio hasta que no haya un modelo un poco normal...
en la captura de pantalla -
blanco = profesor (lo que me gustaría ver)
amarillo = previsión para 1 bar (oos)
vas a algún sitio )))) si quieres una línea, envíala ... también el boceto... Simplemente no tengo el tiempo o la inclinación para enredar con el de otra persona... + se utiliza un software totalmente diferente...
pero lo más importante sería ver por sí mismo... solicitar y mirar el historial...
a eso me refiero - ver la captura de pantalla...
¡lo principal es predecir los posibles retrocesos! - Usted lo llama una dirección ... (rodeado en rojo áreas interesantes + flechas) ... Es decir, si se hace una predicción para un día, resulta que el modelo predice el color de la vela... establece un punto en el futuro - y dependiendo de si es más alto o más bajo que la apertura del día (o la previsión anterior) se puede especular sobre la dirección del movimiento ... no hay reversión - se opera en la misma dirección de la apertura del día como el día anterior ... si hay una inversión...
si el modelo no es capaz de captar la inversión - no tiene ningún valor y = una pérdida de tiempo...
es decir, el conocido principio de que hoy es como ayer y mañana será como hoy... por eso no tiene sentido hablar del Factor de Beneficio hasta que haya un modelo un poco normal...
en la captura de pantalla -
blanco = profesor (lo que me gustaría ver)
amarillo = previsión ( oos )
Incluso te has puesto un enlace en el pico: eres demasiado genial.
Eres demasiado genial... ...luego escribes que...
Es decir, elmodelo equivocado se ajustó a la cotización y este modelo ganó dinero de forma bastante accidental.
Incluso puede enviarme a buscar algo a ))))), o analizar los índices de seguimiento originales en un artículo y preguntarse por qué no funcionan )))...
Por alguna razón me parece últimamente que la estacionariedad no debe buscarse ahí, es decir, no directamente en los residuos de la regresión sobre la serie de cotizaciones, sino en otra cosa.
Pero hay que encontrarlo en cualquier caso. De lo contrario, el uso de las estadísticas está condenado.
Debemos abandonar la idea de buscar la estacionalidad. Más precisamente: en las condiciones de una serie altamente no estacionaria las zonas de estacionariedad son una rara excepción a la regla general.
He observado durante mucho tiempo -y no sólo en este foro- largos e inútiles intentos de encontrar esta misma estacionariedad.... ¿Pero para qué sirve? ¿Es por el bien del deporte? ¿O con fines de lucro? Pero la serie inicial -de la que nos tenemos que ocupar- era no estacionaria, y lo sigue siendo. Así que no tiene ninguna utilidad práctica encontrar esta estacionalidad.