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Por cierto, si por casualidad tienes éxito en algo, es mejor no publicarlo en artículos y códigos, creo que puedes ver por qué.
No olvides que la gente con educación especial juega en contra nuestra y lo que estamos discutiendo aquí se mascaba para ellos en las primeras clases. No estemos tan orgullosos de nuestros conocimientos fantasmas.
Por cierto, si por casualidad tienes éxito en algo, es mejor no publicarlo en artículos y códigos, creo que puedes ver por qué.
No olvides que la gente con educación especial juega en contra nuestra y lo que estamos discutiendo aquí se mascaba para ellos en las primeras clases. No estemos tan orgullosos de nuestros conocimientos fantasmas.
Los modelos dedicados a la publicidad pierden eficacia muy rápidamente. Este es un hecho muy discutido, confirmado más de una vez y por más de una persona. Y quién juega allí es menos importante :)
Lo sé.
Estoy tratando de discutir la metodología de la construcción de modelos aquí, y creo que la vida de un modelo es exactamente un paso. Por eso he publicado la fórmula para una mezcla perfectamente chic.
No harán falta 100 operaciones, sino muchas veces, decenas de miles, para captar tal ventaja estadística y poder hablar de su importancia.
Que los tratos sean N. La ventaja estadística (2% * N) debe ser al menos dos veces mayor que sqrt(N). Y al mismo tiempo estaremos seguros en un 95% de la significación de las estadísticas.
faa: Por eso he colgado la fórmula del mach totalmente impresionante.
¿Cuál es su calidad del 97% de esta máquina (si se trata de HP)? ¿Existe una fórmula?
¿Cuál es la calidad del 97% de esta máquina (si se trata de HP)? ¿Existe una fórmula?
Reescrito personalmente desde el post anterior para ti:
EURUSD = -1552,7613734*DXM_HP(-1) + 4731,89082764*DXM_HP(-2) - 4360,68995095*DXM_HP(-3) + 1287,82064375*DXM_HP(-4) - 98,9244837504*DXM_HP_D(-1) - 131,011472103*DXM_HP_D(-2)
HP es una fracción de eso.
Nómbrame cualquier indicador en la base de código para el que se conozca el R-cuadrado
Ahh, ahora lo veo. El 97% es sólo el R-cuadrado del modelo, no la calidad de HP.
Para el resto de los lectores, nos gustaría señalar:
El R-cuadrado, también llamado medida de certeza, es una medida de la calidad de la regresión obtenida. Esta calidad se expresa por el grado de coherencia entre los datos brutos y el modelo de regresión (datos estimados). La medida de certeza está siempre dentro del intervalo [0;1].
En nuestro caso, la regresión es un 97% consistente con los datos citados.
Como el interés del hilo ha disminuido, repito mi post del viernes:
Cerrando la previsión para el viernes en Close. Aquí está el resultado:
Algunas conclusiones:
1. La predicción del DX es mucho mejor que la del propio EURUSD rezagado
2. Los resultados de la previsión son cualitativos (emparejado - no emparejado) y no tienen en cuenta la MM y el diferencial. Por ejemplo, el último día, el viernes, el precio calculado = 1,3514 y el máximo = 1,3613. Al utilizar la previsión del DX, el beneficio potencial era 100 pips mayor. Por otro lado, Low=1,3447, y utilizando un pronóstico fallido del EURUSD usando el arrastre deslizante para el SL, la pérdida habría sido mínima.
3. La tabla presentada no puede ser la base para utilizar el modelo debido al pequeño tamaño de la muestra. La necesidad de utilizar un probador es evidente para todos. Esta posibilidad está disponible. El código correspondiente se encuentra en el anexo de mi artículo. Pero no lo haré, ya que, en mi opinión, el modelo no está listo y necesita ser finalizado antes de las pruebas finales.
Mi plan es el siguiente:
1. Termino de hacer predicciones.
2. Sugiero que todos los que estén interesados:
a) discutir estos resultados
b) modernizar este modelo.
c) ofrecer sus modelos
3. Estoy listo para implementar los resultados de la discusión y las actualizaciones en el código y publicar los resultados.
Permítanme recordarles el tipo de modelos:
a) Para el EURUSD en los rezagos: EURUSD = hp(-1 a -4) + hp_d(-1 a -2)
b) Para DX:
DXM = 1/DX - utilizamos la inversa del cociente
EURUSD = DXM_HP(-1 A -4) + DXM_HP_D(-1 A -2)
En estas fórmulas HP es el indicador de Hedrick-Prescott, y HP_D es el residuo = kotir - indicador. Las barras entre paréntesis son las barras anteriores a la actual, (-1 a -4) significa las últimas 4 barras.
La ecuación real después de evaluar los coeficientes en las variables tiene el siguiente aspecto:
EURUSD = -1552,7613734*DXM_HP(-1) + 4731,89082764*DXM_HP(-2) - 4360,68995095*DXM_HP(-3) + 1287,82064375*DXM_HP(-4) - 98,9244837504*DXM_HP_D(-1) - 131,011472103*DXM_HP_D(-2)
Quien esté interesado, que participe en un ejercicio de econometría.No sé a qué se debe este error.
Si se trata de una desviación estándar (s.c.o.), y el valor de la previsión en sí es un valor distribuido normalmente con exactamente ese s.c.o., entonces sería una buena idea ignorar todas las previsiones que sean menores que al menos dos s.c.o. Entonces, si el módulo de la previsión es inferior a dos s.c.o. (alrededor de 118 puntos), hay un 95% de probabilidades de que no nos equivoquemos a la hora de atribuir el valor de la previsión a cero.
Resulta que una previsión cuyo valor de módulo es inferior a 2 s.c.o. debe considerarse sin interés (es una previsión de movimiento cero).
¿No es la propia previsión una expectativa matemática del modelo? En este caso, la magnitud del error es irrelevante, porque la ganancia media del modelo siempre será positiva (m.o. > 0) e igual a la magnitud de la predicción * número de predicciones. Pues sí, un error grande aumentará la varianza de los resultados, pero no más que eso.
¿No es la propia predicción una expectativa matemática del modelo
Todo está bien si el error es estacionario. Muchas veces he escrito y dado gráficos del error, que tienen un aspecto muy enrevesado.