Économétrie : une prévision d'avance - page 71

 
faa1947:
Je n'ai pas vu de publications sur NS avec R^2. C'est ce que je veux dire. Quel est le rapport avec l'analyse de régression ?


L'AR n'a rien à voir avec cela, c'est la mesure (les détails) qui change. Les droites, les courbes et les obliques sont déplacées.

Comme on dit - à la constante près.

 
C-4: La seule chose que l'on puisse faire dans cette situation est d'augmenter encore la période de calcul de la moyenne. Mais le problème est qu'à mesure que la période de calcul de la moyenne augmente, le prix s'éloigne de plus en plus de la moyenne, et il faut de plus en plus de temps pour que le prix revienne à la valeur moyenne.
Ouais, c'est le bordel. Vous ne pouvez pas fermer les anciennes micropositions car le résultat global de l'opération "Y" sera faussé par les profits/pertes réalisés. Donc, seulement pour construire la période. Mais cela ne signifie pas nécessairement que le prix s'éloignera du muving. En bref, nous devrions vérifier.
 
Mathemat:

Prenez cela et calculez vous-même ce que seront les fonds propres à la 13e barre après avoir commencé à acheter. Il n'y a pas de compensation, nous négocions en DCs !

Je vends vraiment la muv et je fais vraiment attention à ce que les positions courtes ouvertes au total correspondent à la muv vendue (enfin, bien sûr, avec un facteur de 13), en faisant des "escorts".

En ce qui concerne la construction de la période - c'est l'idée suivante, très sensée d'ailleurs. Mais pour l'instant, nous devons comprendre le principe de base.


Je n'en discute pas et je suis tout à fait d'accord. Sur la 13ème barre, le prix de votre position cumulée moyenne correspondra exactement à la valeur du muving avec la période de moyenne de 13. Les filets le montrent encore plus clairement. Le problème est qu'à la barre 14, vous ne pouvez plus rendre votre position égale à la moyenne actuelle avec une période de 13, la moyenne mobile aura disparu et votre prix d'entrée moyen restera le même. La seule chose que vous pouvez faire est de refaire la moyenne et d'utiliser le mouwing avec la période 14, sur la barre 15 vous devrez utiliser le mouwing 15, sur la barre 16, et ainsi de suite jusqu'à l'infini. À la limite, la moyenne mobile deviendra si grande que le prix ne reviendra pas vers elle dans un avenir prévisible. C'est-à-dire qu'il n'est pas possible de faire un quelconque "accompagnement".

Demain, j'écrirai ma pensée dans le tableau pour la rendre plus claire.

 
Mathemat:
La clôture d'anciennes micropositions ne devrait pas être autorisée, car le résultat global de l'opération Y sera faussé par le profit/la perte réalisé(e).

C'est plus simple, les anciennes micropositions seront fermées au prix actuel de la barre zéro, et pour maintenir la période, les anciennes micropositions devraient être fermées à leur prix d'ouverture il y a 13 barres, ce qui n'est pas possible. Mais le muwink ferme en quelque sorte les anciennes valeurs aux anciens prix, il peut le faire, car c'est un indicateur.
 

à:faa

Pendant que nous discutions et discutions, le régiment des monstres est arrivé :

Prévision des séries chronologiques à l'aide du lissage exponentiel

Prévision des séries chronologiques à l'aide du lissage exponentiel (fin)

Les candidats correspondent parfaitement à votre méthode.

 
C-4:

à:faa

Pendant que nous discutions et discutions, le régiment des monstres est arrivé :

Prévision de séries chronologiques avec lissage exponentiel

Prévision des séries chronologiques à l'aide du lissage exponentiel (fin)

Les candidats correspondent parfaitement à votre méthode.

Je l'ai fait. Il a refusé. Je me suis intéressé à la manière d'ajuster les paramètres de lissage en fonction de l'erreur de prédiction. C'est une partie du problème pour moi.

Il y a un autre problème. Plus tôt, j'ai publié les résultats de la simulation d'un modèle. Maintenant, je l'affiche pour un autre :

kotir hp1(-1 à -2) hp1_d(-1 à -1) eq1_hp2(-1 à -3) eq1_hp2_d(-1 à -4)

où HP lisse le quotient 1/DX, c'est-à-dire l'inverse de l'indice du dollar.

Voici le résultat :

Très bon modèle. Se prête à une optimisation par LM ACF et Prob C max.

Et voici les résultats déprimants :

Lorsque je fais des prévisions à l'intérieur de l'échantillon, j'ai un facteur de profit fantastique. Veuillez surtout prêter attention au facteur de profit dans les observations. Mais en dehors de l'échantillon ..... Pourquoi des résultats aussi positifs ne sont-ils pas étendus à une étape supplémentaire ? Je ne peux pas le comprendre.

 
tara:


Vladimir : La perspective de SanSanych n'est pas étroite, mais la tâche est spécifique, il me semble. imho, bien sûr.

Et la poigne d'un bulldog...


En général, les fabricants de ces modèles les passent rapidement au banc d'essai, s'assurent qu'ils se vident, et passent à de nouveaux modèles. Mais ici, le starter montre des prédictions quotidiennes en temps réel en attendant un miracle - une sorte de masochisme.
 
faa1947:

Lorsque je prédis à l'intérieur de l'échantillon, j'ai un facteur de profit fantastique, en particulier veuillez noter le facteur de profit dans les observations. Mais en dehors de l'échantillon ..... Pourquoi des résultats aussi positifs ne sont-ils pas étendus à une étape supplémentaire ? Je ne peux pas le comprendre.

Enfin, l'adepte du culte, a révélé le secret principal de la ruse religieuse !

Elémentaire, Watson ! Parce qu'ils sont non stationnaires. On parle de stationnarité lorsque la dispersion et l'espérance sont constantes et ne dépendent pas de l'échantillon sur lequel elles sont mesurées. C'est-à-dire que dans tout autre échantillon indépendant, nous devrions obtenir approximativement les mêmes constantes. Si ce n'est pas le cas, alors l'hypothèse de stationnarité est réfutée.

L'hypothèse de stationnarité peut être testée d'une autre manière en augmentant la dimension de l'échantillon. En cas de stationnarité, la variance et l'espérance doivent également rester constantes.

 
faa1947:
Je n'ai pas vu de publications sur NS avec R^2.

Dans n'importe quel algorithme, vous pouvez utiliser n'importe quelle erreur... et p-Q en NS également...
 
Reshetov:

Enfin, l'adepte du culte a révélé le principal secret de la ruse religieuse !

Elémentaire, Watson ! Parce qu'ils sont non stationnaires. On parle de stationnarité lorsque la dispersion et l'espérance sont constantes et ne dépendent pas de l'échantillon sur lequel elles sont mesurées. C'est-à-dire que dans tout autre échantillon indépendant, nous devrions obtenir approximativement les mêmes constantes. Si ce n'est pas le cas, alors l'hypothèse de stationnarité est réfutée.

L'hypothèse de stationnarité peut être testée d'une autre manière en augmentant la taille de l'échantillon . En cas de stationnarité, la variance et l'espérance doivent également rester constantes.


la baise il devrait en théorie ... mais dans la pratique il ne sera pas ... et il dépendra non seulement de la taille de l'échantillon total, mais aussi de ce qui est en elle ...