Statistiques de dépendance entre guillemets (théorie de l'information, corrélation et autres méthodes de sélection de caractéristiques) - page 29
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J'ai moi-même passé de nombreux mois à maîtriser les réseaux neuronaux ...
Je suis toujours étonné que des personnes qui maîtrisent des choses assez compliquées (je devrais ajouter DSP à NS) ne prennent pas la peine de maîtriser la science directement liée à leur activité ?
Et en général, je ne comprends pas pourquoi il n'y a pas d'économétrie sur ce site ? J'ai commencé une recherche il y a environ six mois, j'ai obtenu quelques liens. Sur tout sauf l'économétrie.
...ont essayé différents types de transformations de la série temporelle originale pour améliorer sa stationnarité, car les SN sont sensibles à ce phénomène et insuffisamment formés
Du point de vue de l'économétrie, les NS ne sont rien de plus qu'une fonction de lissage, et à mon avis, pas la plus aboutie. Il existe d'autres façons de lisser qui sont plus efficaces, plus faciles à gérer, plus élaborées et plus illustratives. Plus important encore, ces méthodes impliquent généralement d'estimer les résultats du lissage.
... mais les tests de stationnarité n'ont pas été effectués.
Le test de stationnarité n'est qu'un début. Le test de Dickey-Fuller ne vous dit rien dans la grande majorité des cas, et donne toujours des chiffres. Vous devez procéder étape par étape, et il n'y a pratiquement pas de résultats de l'étape suivante où vous pouvez strictement rejeter/accepter l'hypothèse nulle correspondante. Par exemple, en comparant deux modèles selon le test d'un type d'hétéroscédasticité, vous obtenez deux chiffres - 30% et 40% - de probabilité d'absence d'hétéroscédasticité. Pour l'autre type d'hétéroscédasticité - 50% et 20% - la question est : quel modèle est le meilleur ?
J'ai moi-même passé de nombreux mois à maîtriser les réseaux neuronaux ...
Je suis toujours étonné que des gens qui maîtrisent des choses assez compliquées (je devrais ajouter DSP à NS) ne prennent pas la peine de maîtriser la science directement pertinente pour leur activité ?
Et de toute façon, je n'arrive pas à comprendre pourquoi il n'y a pas d'économétrie sur ce site ? J'ai commencé une recherche il y a environ six mois, j'ai obtenu quelques liens. Sur tout sauf l'économétrie.
...ont essayé différents types de transformations de la série temporelle originale pour améliorer sa stationnarité, car les SN sont sensibles à ce phénomène et insuffisamment formés
Du point de vue de l'économétrie, les NS ne sont rien de plus qu'une fonction de lissage, et à mon avis, pas la plus aboutie. Il existe d'autres façons de lisser qui sont plus efficaces, plus faciles à gérer, plus élaborées et plus illustratives. Plus important encore, ces méthodes impliquent généralement d'estimer les résultats du lissage.
... mais les tests de stationnarité n'ont pas été effectués.
Le test de stationnarité n'est qu'un début. Le test de Dickey-Fuller ne vous dit rien dans la grande majorité des cas, et donne toujours des chiffres. Vous devez procéder étape par étape, et il n'y a pratiquement pas de résultats de l'étape suivante où vous pouvez strictement rejeter/accepter l'hypothèse nulle correspondante. Par exemple, en comparant deux modèles selon le test d'un type d'hétéroscédasticité, vous obtenez deux chiffres - 30% et 40% - de probabilité d'absence d'hétéroscédasticité. Pour l'autre type d'hétéroscédasticité - 50% et 20% - la question est : quel modèle est le meilleur ?
Et qu'est-ce que le DSP ?
Pour moi, ce n'est pas que du business, mais plutôt le mot "hobby". Je travaille dans une direction différente et n'ai ni une formation économique ni une formation mathématique, mais plutôt une formation en arts libéraux utilisant des méthodes statistiques. Grâce à cette formation, j'étudie ce qui m'intéresse, et si je me rends compte qu'il me manque des connaissances, je creuse pour les accumuler. C'est comme un effet boule de neige. C'est juste du lyrisme.
"En termes d'économétrie, le NS n'est rien d'autre qu'une fonction de lissage, et à mon avis, pas la plus aboutie. Il existe d'autres façons de lisser qui sont plus efficaces, plus faciles à gérer, plus élaborées et plus illustratives. Plus important encore, ces méthodes impliquent généralement d'estimer les résultats du lissage."
Ce n'est pas toujours le cas. Vous avez nommé une application particulière des réseaux neuronaux. Vous pouvez les utiliser pour classer, de manière rigide ou non rigide (probabiliste). Faites également une analyse en grappes. J'ai essayé tout cela, ainsi que la tâche d'approximation d'une fonction sur une série chronologique.
"Le test de Dickey-Fuller ne vous dit rien, mais les chiffres le font toujours."
C'est le problème de nombreux tests d' hypothèses statistiques.
En général, selon ma compréhension de la recherche économétrique, du moins la vôtre, vous prenez une sorte de courbe ou de ligne d'approximation et vous étudiez une série de résidus afin d'obtenir un bruit non révisé normalement distribué. N'est-ce pas ?
Qu'est-ce que le DSP ?
Pour moi, ce n'est pas que du business, le mot "hobby" est plus approprié. Je travaille dans un domaine différent et n'ai ni une formation économique ni une formation mathématique, mais plutôt une formation en arts libéraux avec des méthodes statistiques. Grâce à cette formation, j'étudie ce qui m'intéresse, et si je me rends compte qu'il me manque des connaissances, je creuse pour les accumuler. C'est comme un effet boule de neige. C'est juste du lyrisme.
"En termes d'économétrie, le NS n'est rien d'autre qu'une fonction de lissage, et à mon avis, pas la plus aboutie. Il existe d'autres façons de lisser qui sont plus efficaces, plus faciles à gérer, plus élaborées et plus illustratives. Plus important encore, ces méthodes impliquent généralement d'estimer les résultats du lissage."
Ce n'est pas toujours le cas. Vous avez nommé une application particulière des réseaux neuronaux. Vous pouvez les utiliser pour classer, de manière rigide ou non rigide (probabiliste). Faites également une analyse en grappes. J'ai essayé tout cela, ainsi que la tâche d'approximation d'une fonction sur une série chronologique.
"Le test de Dickey-Fuller ne vous dit rien, mais les chiffres le font toujours."
C'est le problème de nombreux tests d'hypothèses statistiques.
En général, selon ma compréhension de la recherche économétrique, du moins la vôtre, vous prenez une sorte de courbe ou de ligne d'approximation et vous étudiez une série de résidus afin d'obtenir un bruit non révisé normalement distribué. N'est-ce pas ?
Et qu'est-ce que le DSP ?
Traitement du signal numérique.
Ce n'est pas toujours comme ça. Vous avez nommé une application particulière des réseaux neuronaux
Oui, bien sûr, et en économétrie, c'est plus large que ça.
Vous prenez une courbe ou une ligne d'approximation et étudiez une série de résidus pour obtenir un bruit non révisé normalement distribué. N'est-ce pas ?
Oui, c'est l'objectif. Bien que cela n'ait pas été réalisé, il a été possible de créer des modèles beaucoup plus robustes, avec une variance de l'erreur de prédiction fluctuant dans les 5%.
Oui, c'est l'objectif. Bien qu'elle n'ait pas été atteinte, elle a réussi à créer des modèles beaucoup plus robustes, avec une variation de la variance de l'erreur de prévision à moins de 5%.
Je fais la même chose lorsque je prévois des ventes avec des modèles statistiques. Pour évaluer la qualité du modèle - analyser les résidus pour vérifier l'autocorrélation et le type de fonction de densité de probabilité. Et aussi, bien sûr, R^2. Il s'agit, en principe, de techniques de prévision des séries chronologiques généralement acceptées.
Quant aux réseaux neuronaux, je ne l'ai peut-être jamais fait, et je devrais aussi analyser les résidus. Vous avez raison sur ce point (si je trace une courbe de série approximative).
En ce qui concerne TI, le rôle de la théorie est de trouver des décalages significatifs ou d'autres variables indépendantes. De fait, de facto, une analyse des séries de résidus doit également être effectuée sur le modèle construit.
Je ne comprends pas bien.
L'économétrie travaille avec des processus non stationnaires, l'algorithme approximatif est décrit dans le post. Nous devons comprendre que la non-stationnarité conduit au fait que nous ne pouvons pas prendre le meilleur indicateur ou un ensemble d'indicateurs et obtenir TS et trader de manière stable, car en raison de la non-stationnarité, toutes les estimations de TS (PF, drawdown et autres) sont fictives et dans le futur, il y aura des parties du quotient, où TS vendra le dépôt.
La science de la mesure des données économiques - l'économétrie - présente des différences par rapport à d'autres sciences très respectables, mais elle constitue une science indépendante distincte et propose d'agir de manière cohérente, en fixant chaque résultat intermédiaire comme un modèle, en visant à obtenir un résidu stationnaire, donne des estimations de stabilité des TS futures lorsqu'on travaille sur un marché non stationnaire.
Ceci est démontré par un exemple pour EURUSD et trois indicateurs (ligne droite, lissage exponentiel, filtre Hodrick-Prescott) ici.
Les gars, utilisons une science distincte pour mesurer les données économiques, et n'essayons pas de tirer quelque chose des sciences voisines, juste parce que nous sommes trop paresseux pour lire le manuel d'économétrie. Dans notre pays, il existe de tels manuels qui datent de l'an 2000, c'est-à-dire que depuis plus de 10 ans, les universités produisent des spécialistes qui mesurent les données économiques de manière scientifique et ne souffrent pas de la saleté appelée "dépendance à l'information".
Et de toute façon, continuons.
Votre argument est clair, mais le problème de l'économétrie est que des théories et des outils erronés sont créés sur la base de croyances et d'hypothèses initialement erronées, puis pour ces outils, l'objet d'étude est substitué au marché réel, et une conclusion est tirée sur la similitude des deux objets d'étude différents.
Où est la certitude que l'économétrie ne répétera pas le sort de la théorie de Ptolémée dans 20-30 ans ? Cette théorie était aussi autrefois très bonne pour expliquer le monde qui nous entoure.
Voici ce qu'écrit E.Peters à ce sujet (un mathématicien, et l'un des rares qui comprennent si bien la question) :
Et voici ce qu'il écrit sur l'économétrie :
Il y a beaucoup d'autres exemples dans son livre qui montrent où peuvent mener les théories détachées de la pratique.
analyse des résidus pour l'autocorrélation et le type de fonction de densité de probabilité. Et aussi, bien sûr, R^2. Ce sont, en principe, des techniques courantes de prédiction des séries temporelles.
Ce n'est qu'un début, et dans le sens d'être généralement accepté, ce n'est pas complet. Une version complète est présentée ici, bien qu'il ne s'agisse que d'un exemple d'utilisation. Trois groupes d'analyses : coefficients, résidus et stabilité. Si vous pouvez réconcilier les contradictions, vous pouvez obtenir une estimation, qui est toujours une erreur de prédiction, car la cible est la prédiction et tout le reste est un résultat intermédiaire.
Je suis toujours étonné que des personnes qui maîtrisent des choses assez sophistiquées (je devrais ajouter le DSP à la NS) ne prennent pas la peine de maîtriser la science qui est directement pertinente pour leur activité ?
L'économétrie n'est pertinente pour une entreprise que si cette entreprise est une entreprise de jeux d'argent. Recherchez ses adeptes sur le site web des propriétaires de casinos.
Il y a beaucoup d'autres exemples dans son livre de ce à quoi peuvent mener les théories déconnectées de la pratique.
La théorie des marchés efficients n' est pas prise en compte dans l'économétrie. Ses hypothèses sont toutes fondées sur le fait que le marché n'est pas efficient. L'économétrie ne comprend pas Markowitz et ses apologistes des portefeuilles efficients. L'économétrie existe depuis plus de 100 ans ; elle n'a jamais été réfutée par Peters, Mandelbrot et d'autres, car elle repose à l'origine sur l'hypothèse que le marché est non stationnaire.
C'est l'économétrie qui justifie une prévision un pas en avant et qui montre les raisons de la détérioration fatale de la prévision plusieurs pas en avant.
C'est bien que vous ayez un ami Ptolémée, mais ce n'est pas une raison pour nier l'économétrie en lui attribuant ce qu'elle ne contient pas.
Conneries, lire des livres, commencer par l'alphabet.
Pareil pour vous.