Econometría: previsión de un paso adelante - página 78
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El sarcasmo no te describe muy bien. El R-cuadrado está en todo el mundo, excepto en tus anales. Así que tú me pones en tus anales locales y yo te pongo en los del mundo. Serás más famoso que yo.
Bueno, lo siento, lo siento. De qué otra manera se puede responder a su afirmación de que la adaptación está bien. Aquí se escribe que el modelo dentro de la muestra se caracteriza perfectamente y pasa todas las pruebas, pero cuando se trata de predecir el futuro por lo menos una barra , de alguna manera se rompe. Cualquier persona sensata que ni siquiera conozca los fundamentos de la estadística entendería que se trata de encajar, que estás tratando de usar la cola (tu modelo) para mover al perro (el mercado), y que genuinamente, casi hasta la ternura, te preguntas ingenuamente por qué el mercado retrocede.
Tienes un maravilloso conocimiento de la econometría y la estadística, pero... ¿por qué aplicarlos a ideas tan irreflexivas?
Hay arte y hay ciencia.
No he cometido ningún error. Soy muy consciente de que engañar a las cabezas de las personas que llegaron al campo de las maravillas con el AT y el NS será más difícil, pero participaré y esperaré la prohibición.
Sobre el baneo, eso no es para mí, es para los moderadores.
El TA y el NS también pueden utilizarse para engañar a las cabezas si no se sabe que los resultados deben probarse en una muestra independiente del ajuste.
Este es el ejemplo más sencillo, ajustamos el TS a una muestra y obtuvimos datos estacionarios en esta misma muestra (258 operaciones): aproximadamente el mismo pago esperado - crecimiento de beneficios y varianza - reducción. Pero el corredor no nos pagará nada por esto: es una noticia de ayer. Necesitamos saber cómo se comporta la ST en el futuro.
Ahora veamos lo que el modelo ajustado nos dará fuera de la muestra, es decir, en el futuro:
Y vemos que el modelo fuera de muestra es no estacionario, ya que a partir de 259 transacciones al menos la varianza - reducción ha cambiado. Sin embargo, se puede ver claramente que algunas propiedades del modelo anterior fuera de la muestra se conservan durante algún tiempo (la regresión sigue siendo la misma) - hasta 380 operaciones se observa el crecimiento de los beneficios, y luego la expectativa se vuelve negativa hasta 547 operaciones, y luego su signo cambia para positivo de nuevo.
De esto podemos concluir que el signo de la expectativa no cambia (sigue siendo positivo) en el tramo que supera la muestra de optimización en 121 operaciones. Es decir, si se tiene en cuenta el doble margen de seguridad, la reoptimización del TS (recálculo del modelo) debe realizarse cada 60 operaciones, ya que (380 - 259) / 2 = 60,5 operaciones.
De ello podemos concluir que el signo de la expectativa no cambia (sigue siendo positivo) en la zona que supera la muestra de optimización en 121 operaciones.
Creo que no has entendido nada de lo que he escrito.
Lamentablemente no entiendes que la ns primitiva es la misma regresión... que en cualquier algoritmo se puede utilizar cualquier error en el entrenamiento... y lo más importante es que no importa realmente qué algoritmo se utilice...
No se puede.
Nadie, excepto tú, lo prohíbe.
Es una tontería decir esto basándose en un solo ejemplo de 100 transacciones. ¿No lo entiendes?
¿Cuánto necesitas?
Es una tontería afirmar esto basándose en un solo ejemplo de 100 operaciones. ¿No lo entiendes?
Lo entiendo, por eso aplico un margen de seguridad que limita la zona rentable fuera de la muestra a 60 operaciones en lugar de 121. También se podría tomar un triple margen de seguridad, es decir, realizar una sobreoptimización cada 40 operaciones.