Économétrie : une prévision d'avance - page 57
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Décomposons ce modèle :
1. tendance - de quelle tendance parle-t-on, car il y en a beaucoup ;
2) Bruit - il dépend des paramètres de la tendance en question et souvent le bruit lui-même est en tendance ;
3. La périodicité - sinus est inévitable, mais il faut garder à l'esprit que deux fonctions Gamma consécutives donnent également un sinus presque idéal de pleine période, ce qui signifie qu'il n'est pas encore clair ;
4. Les valeurs aberrantes - imprévisibles, mais apparemment leur couloir peut être délimité.
La tendance est un mot familier. A droite - lissage.
Bruit : non seulement il y a une tendance, mais il y en a pratiquement toujours une. Nous devrions prendre le modèle pour le quotient initial et le soustraire du modèle. Nous obtiendrons le bruit du modèle. Vérifiez l'autocorrélation de ce bruit et s'il est présent, lissez à nouveau et ainsi de suite jusqu'à ce que nous perdions l'impulsion.
Répétez le tableau des propriétés du modèle. Obtenu en optimisant le modèle par le facteur de profit :
Les propriétés les plus intéressantes et, de mon point de vue, essentielles du modèle :
R-carré - correspondance du modèle avec le quotient initial. Il devrait tendre vers 1. Les valeurs sont très faibles. En outre, il existe des valeurs négatives - le modèle ne correspond pas du tout au prix indiqué ! Mais c'est rentable ! !! Voici la vérité sur le testeur.
LM ACF - autocorrélation de Lagrange - montre la probabilité d'absence d'autocorrélation, c'est-à-dire les tendances - pas besoin de lissage.
ARCH - deux tests. Indique la probabilité d'absence d'hétéroscédasticité. Ce test, ainsi que LM, permet d'affirmer que le résidu est stationnaire.
Max Prob c - la probabilité maximale parmi les coefficients de régression signifie la probabilité que le coefficient de l'équation ne soit pas égal à zéro.
Les deux dernières colonnes correspondent au nombre de retards dans l'équation de régression. Le premier chiffre entre parenthèses est pour NR, le second pour le résidu. Nous constatons que : a) un changement de barre change le modèle ; b) le premier lissage n'a pas produit un résidu stationnaire et a nécessité un second niveau ; c) après le second niveau de lissage, le résidu est stationnaire comme le confirment LM et ARCH.
Pour le mathématicien: le résidu est stationnaire, et vous ne pouvez pas l'utiliser - le R au carré est juste effrayant et très souvent la probabilité de coefficients de régression nuls est très élevée (je ne l'ai pas compris ici).
pourquoi tout cela...si vous ne pouvez même pas prédire la "tendance" ))))
La tendance est un mot familier. Le mot correct est "lissage".
Ne pas généraliser et la critique doit commencer par vous.
Vous n'avez pas fait de prédictions graphiques sous forme de points ?
Par exemple, prenez un graphique en chandelier...
1 - une ligne qui prévoit ( il est possible de la mettre à l'envers - juste comme une prévision idéale)
2 - points de prévision (en couleur) pour les shorts, par exemple rouge pour les longs bleus (n'importe lesquels, mais bien visibles).
le tableau des 40 observations, voyons par intérêt ...
si vous avez l'envie et le temps bien sûr...
je n'ai pas fait de prévisions graphiques sous forme de points ?
Par exemple, prenez un graphique en chandelier...
1 - une ligne qui prévoit ( il est possible de la mettre à l'envers - juste comme une prévision idéale)
2 - points de prévision (en couleur) pour les shorts, par exemple rouge pour les longs bleus (n'importe lesquels, mais bien visibles).
le tableau des 40 observations, voyons par intérêt ...
si vous en avez l'envie et le temps bien sûr ...
Au fait. Je viens de le remarquer.
La colonne S.E. de la régression est l'erreur standard de la régression. Pour le 07.09.2011 l'erreur est de 653 pips. Ce sont les résultats de l'optimisation par le facteur de profit. En d'autres termes, le mauvais modèle a été ajusté à la cotation et ce modèle a tout à fait accidentellement réalisé un bénéfice ! Un tel accident ne peut pas être vu dans le testeur. Le test du facteur de profit est une chose nécessaire, mais seulement pour les modèles "corrects".
Voir mon article. Même le code est présenté
Si vous demandez une ligne, envoyez-la... le dessin - également ... Je n'ai tout simplement pas le temps ni l'envie de m'occuper de celui de quelqu'un d'autre... + un logiciel complètement différent est utilisé...
mais la chose la plus importante serait de voir par vous-même... appliquez-le et regardez l'histoire...
c'est ce dont je parle - voir la capture d'écran...
l'essentiel est de prévoir les éventuels retournements de situation ! - Vous appelez cela une direction ... (entourée en rouge zones intéressantes + flèches) ... Par exemple, si vous faites une prédiction pour un jour, et qu'il s'avère que le modèle prédit la couleur de la bougie... il fixe un point dans le futur - et selon qu'il est supérieur ou inférieur à l'ouverture du jour (ou à la prévision précédente), vous pouvez spéculer sur la direction du mouvement ... il n'y a pas de retournement - vous négociez dans la même direction à partir de l'ouverture du jour que le jour précédent ... s'il y a un renversement...
si le modèle n'est pas capable d'attraper le renversement ! - il n'a aucune valeur et = une perte de temps...
c'est-à-dire le principe bien connu - aujourd'hui est comme hier et demain sera comme aujourd'hui... c'est pourquoi cela n'a aucun sens de parler du facteur de profit tant qu'il n'y a pas un peu de modèle normal...
sur la capture d'écran -
blanc = enseignant (ce que je voudrais voir)
jaune = prévision pour 1 bar (oos)
vous allez quelque part )))) si vous voulez une ligne, envoyez-la... croquis aussi... Je n'ai tout simplement pas le temps ou l'envie de m'amuser avec celui d'un autre... + un logiciel totalement différent est utilisé...
mais la chose la plus importante serait de voir par vous-même... postulez et regardez l'histoire...
c'est ce dont je parle - voir la capture d'écran...
l'essentiel est de prévoir les éventuels retournements de situation ! - Vous appelez cela une direction ... (entourée en rouge zones intéressantes + flèches) ... Par exemple, si vous faites une prédiction pour un jour, et qu'il s'avère que le modèle prédit la couleur de la bougie... il fixe un point dans le futur - et selon qu'il est supérieur ou inférieur à l'ouverture du jour (ou à la prévision précédente), vous pouvez spéculer sur la direction du mouvement ... pas de retournement - vous tradez dans la même direction de l'ouverture du jour que le jour précédent ... s'il y a un renversement...
si le modèle n'est pas capable d'attraper le renversement ! - il n'a aucune valeur et = une perte de temps...
c'est-à-dire le principe bien connu - aujourd'hui est comme hier et demain sera comme aujourd'hui... c'est pourquoi cela n'a aucun sens de parler du facteur de profit tant qu'il n'y a pas un peu de modèle normal...
sur la capture d'écran -
blanc = enseignant (ce que je voudrais voir)
jaune = prévision ( oos )
Tu as même mis un lien dans ton bec - tu es trop cool.
Tu es trop cool... ...puis vous écrivez que -
En d'autres termes, le mauvais modèle a été adapté au devis et ce modèle a gagné de l'argent de manière tout à fait accidentelle !
Vous pouvez même m'envoyer chercher quelque chose sur ))))), ou vous pouvez analyser les indices de suivi originaux dans un article et vous demander pourquoi ils ne fonctionnent pas ;))....
Pour une raison quelconque, il me semble ces derniers temps qu'il ne faut pas chercher la stationnarité à cet endroit, c'est-à-dire pas directement dans les résidus de la régression sur la série de citations, mais dans autre chose.
Mais il faut la trouver dans tous les cas. Sinon, l'utilisation des statistiques est condamnée.
Nous devons abandonner l'idée de rechercher la stationnarité. Plus précisément : dans les conditions d'une série fortement non-stationnaire, les zones de stationnarité sont une rare exception à la règle générale.
J'ai longtemps observé - et pas seulement sur ce forum - de longues et vaines tentatives pour trouver cette station..... Mais à quoi ça sert ? Est-ce pour le plaisir du sport ? Ou pour le profit ? Mais la série initiale - que nous devons traiter - était non stationnaire, et le reste. Il n'est donc d'aucune utilité pratique de trouver cette stationnarité.