Econometría: previsión de modelos en el espacio de los estados - página 12
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Sobre el tema del hilo, ya te lo he dicho.
Si "predice bien", entonces opere en la dirección de la predicción.
Si una operación de este tipo lleva a perder en el spread, significa que el pronóstico es malo.
Puede comprobar la "bondad" de las predicciones en el probador de estrategias.
EconModel:
Menuda bicoca: se trata de aplicar los paquetes listados, nada más, no hay suficiente cerebro para eso
Así es, primero hay que elaborar la metodología.
Así es, primero tienes que trabajar con el manual.
Al contrario.
Bueno, yo también. Le aseguro que la documentación sobre los modelos de espacio de estados dista mucho de ser sencilla.
En algunas universidades, los modelos de espacio de estado se estudian durante tres años seguidos. Este nivel de conocimiento no se consigue leyendo la documentación.
En algunas universidades, los modelos de espacio de estado se estudian durante tres años seguidos. Este nivel de conocimiento no se consigue leyendo la documentación.
Tienes toda la razón. La documentación presupone conocimientos previos.
Me pasé seis meses intentando construir un modelo en el espacio de estados, y luego descubrí que había pasado la modificación requerida como un examen. Eso es lo que estoy usando ahora. No entendía como usar la previsión de puntos, gracias a faa, aunque aún no lo he ejecutado en el tester, se parece mucho la verdad.
El modelo está hecho en R. Así que hay un montón de información relacionada. Aquí está el MSE - Mean Square Error - Mean Square Error. Es el cuadrado del error. Abajo está el gráfico, pero se puede obtener un error comparable al nivel del eurusd extrayendo la raíz.
Es decir, para el error máximo el comparable es 0,001871
Ahora entiendo: ¿hay que entrar, si la previsión supera esos 18 pips? ¿O la media? ¿O el RMS?
El RMS sirve única y exclusivamente para una distribución normal.
La distribución real es muy diferente de la distribución normal. Tiene colas mucho más gruesas. Y, por tanto, los riesgos son mucho mayores que los estimados por el modelo normal.
El RMS sirve única y exclusivamente para una distribución normal.
La distribución real es muy diferente de la distribución normal. Tiene colas mucho más gruesas. Y, por tanto, los riesgos son mucho mayores que los estimados por el modelo normal.
Sobre el error, se supone que es iid. Pero todas las pruebas son de raíz unitaria (el resultado fue dado). Es muy conveniente mirar a ACF. Nunca he visto que se compruebe la normalidad de un error (residuo del modelo). La razón de esto no la conozco.
El problema de las estimaciones sesgadas se resuelve mediante bootstrapping y remuestreo.