Économétrie : une prévision d'avance - page 92
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Je dois m'assurer que le "flux de transactions perdantes" est stationnaire.
Personnellement, il est plus important pour moi que le "flux" de transactions perdantes soit stationnaire.
Si le TS a gagné 10 $ le premier mois, 20 $ le deuxième, 40 $ le troisième, 80 $ le quatrième, etc., alors cette série est non stationnaire et le bénéfice est donc aléatoire ?
Si le CT a rapporté 10 $ le premier mois, 20 $ le deuxième, 40 $ le troisième, 80 $ le quatrième, etc., alors cette série est non stationnaire et donc ce profit est aléatoire ?
Vous pouvez seulement prédire la tendance, vous ne pouvez pas prédire le bruit. Je crois que kotier = tendance + bruit. Je modélise la tendance sous forme analytique. Il n'y a pas de non-stationnarité du tout ici - c'est une chose déterministe. Toute la non-stationnarité est laissée dans le bruit, le résidu. Il n'y a pas de non-stationnarité ailleurs, à droite.
L'économétrie n'est pas une science. Il s'agit d'une discipline appliquée qui étudie l'application des méthodes et des théoriciens de la statistique mathématique à l'économie. Il n'existe pas de méthodes, de modèles et d'appareils particuliers en économétrie.
Toutes les méthodes de matstatistique sans exception sont basées sur l'hypothèse "résidu déterministe + résidu stochastique". La "tendance" est le résidu déterministe d'une série chronologique. Presque toutes les méthodes matstatiques sont créées uniquement et exclusivement pour les séries stationnaires et ergodiques.
Si une série numérique est non stationnaire, alors cette non-stationnarité ne peut pas être "laissée dans le bruit".
Afin d'appliquer la plupart des méthodes statistiques, la série doit être stationnaire, ergodique et son résidu dans un modèle doit avoir une distribution normale.
Farnsworth a des lignes de fonction suspicieusement droites qui ne reflètent pas les changements de la tendance.
Les lignes de Fansworth sont bien.
Il y a 270 observations ici. Si nous dessinons l'ACF, nous pouvons voir une vague qui correspond au changement de tendance. La barre 270 ne rentre pas dans l'écran, je vais donc donner la partie où la tendance passe de 40 à 90. Voilà à quoi ça ressemble :
Une fois de plus, les citations d'ACF n'ont aucun sens à regarder, vous comprenez ça ? Il ne s'agit pas d'un processus stationnaire. Si vous voulez répéter l'expérience, pourquoi 270 barres ? Prenez un échantillon de 5000 (sentez-vous la différence entre 5000 et 270 ?).
Nous pouvons voir que la vague ACF correspond à la tendance visuelle. Les instructions d'EViews nous avertissent de faire attention lorsque nous spécifions le nombre de retards sur lesquels nous comptons l'ACF. Pour tous ceux qui connaissent l'AT, il s'agit d'un problème connu, car il est possible de dessiner plusieurs tendances sur un seul graphique.
Wow, qu'est-ce que tu vois là ? Dis-moi, qu'utilises-tu pour élargir ta conscience ? C'est une sorte d'extrait de plante ? Qu'est-ce que vous utilisez, des cactus ?
Il y a environ 40 ans, Box et Jenkins ont écrit un livre sur l'ARMA, de 300 pages - vous pensez trop à moi pour que je puisse le faire sur ce forum en quelques mots.
c'est un très bon livre et s'il vous plaît, ne l'"expliquez" pas, vous êtes vraiment mauvais dans ce domaine.
aux Trolls
Prenez 500 comptes et tracez l'ACF. ("... Le graphique de la fonction d'autocorrélation peut être obtenu en traçant le long de l'axe des ordonnées le coefficient de corrélation de deux fonctions (base et fonction décalée de la valeur τ), et le long de l'axe des abscisses la valeur de τ ...")
L'échantillon entier est de 5000 échantillons (lisez attentivement), et j'ai regardé la corrélation pour les 500 premiers échantillons. Trolls, - le calcul est correct. Pour d'autres variations de la longueur et de l'intervalle de temps, l'ACF sera différent, comme vous et notre économètre l'avez montré. ne vous inquiétez pas, occupez-vous de quelque chose d'utile.
Si le CT a rapporté 10 $ le premier mois, 20 $ le deuxième, 40 $ le troisième, 80 $ le quatrième, etc., alors cette série est non stationnaire et donc ce profit est aléatoire ?
ai-je l'air d'un médium ? comment puis-je savoir si les rendements de votre système sont stationnaires ou non stationnaires en utilisant ces données ? Qu'est-ce que les mois et les rendements en dollars ont à voir avec tout ça ?
dans tous les cas, il est souhaitable que les rendements du système soient proches de la stationnaire et correspondent aux rendements du test. Surtout dans une série de transactions. Si vous pensez initialement que ce n'est pas le cas, vous ne pouvez pas vous fier aux résultats des tests historiques - vous pouvez simplement les ignorer. C'est-à-dire que la quasi-stationnarité des résultats d'une série de transactions est toujours nécessaire.
Je ne suis pas d'accord. Si les résultats ne sont pas stationnaires, cela signifie que les outils de mesure utilisés, comme le s.c.o., ne font qu'approximer le processus et ne sont pas précis. Cela ne signifie pas que le processus ne peut pas être rentable. Le problème ne concerne que les outils que nous utilisons pour mesurer le processus lui-même, mais pas le processus.
L'économétrie n'est pas une science. Il s'agit d'une discipline appliquée qui étudie l'application des méthodes et des théoriciens de la statistique mathématique à l'économie. Il n'existe pas de méthodes, de modèles et d'appareils particuliers en économétrie.
Toutes les méthodes de matstatistique sans exception sont basées sur l'hypothèse "résidu déterministe + résidu stochastique". La "tendance" est le résidu déterministe d'une série chronologique. Presque toutes les méthodes de matstatistique sont créées uniquement et exclusivement pour les séries stationnaires et ergodiques.
Pour appliquer la plupart des méthodes matstatiques, une série doit être stationnaire, ergodique et son résidu dans le modèle doit avoir une distribution normale.
Pratiquement toutes les méthodes de matstatistique sont créées uniquement et exclusivement pour les séries stationnaires et ergodiques.
Pour appliquer la plupart des méthodes matstatiques, la série doit être stationnaire, ergodique et son résidu dans un modèle doit avoir une distribution normale.
Grande nouvelle. ET POUR ARIMA ? ET L'ARC ? Pour quel type de série sont-elles destinées ?
Si la série numérique est non-stationnaire, alors cette non-stationnarité ne peut pas être "laissée dans le bruit".
cotier = tendance + bruit
À gauche, il y a la non-stationnarité, mais où à droite ?
Wow, qu'est-ce que tu vois là ? Dites-moi, avec quoi élargissez-vous votre conscience ? C'est une sorte d'extrait de plante ? Qu'utilisez-vous ? Des cactus ?
Je ne suis pas d'accord. Si les résultats ne sont pas stationnaires, cela suggère simplement que les outils de mesure utilisés, tels que le même s.c.o., ne décrivent que grossièrement le processus et ne sont pas précis. Cela ne signifie pas que le processus ne peut pas être rentable. Le problème ne concerne que les outils que nous utilisons pour mesurer le processus lui-même, mais pas le processus.
Il s'agit des résultats du système. S'ils ne sont pas stationnaires, alors le mo, sko, etc. calculé peut être très différent à l'avenir. Vous obtenez un Mo de +10 points aux tests, et à l'avenir, ce n'est pas du tout la même chose - l'éventail est énorme et +10 n'est pas sa valeur moyenne. Il est clair que la stationnarité est une condition trop rigide et abstraite - nous parlons de quasi-stationnarité - les paramètres statistiques changent assez lentement. C'est-à-dire que diviser tout en stationnaire et non-stationnaire, c'est comme noir et blanc. Il existe un compromis et de nombreuses nuances entre les deux).
Vous êtes un rustre.
Non, pas un mufle, mais une personne très cultivée et pleine de tact. Cette connerie pathologique de votre part, lorsque vous essayez visuellement sur le graphique ACF au graphique des prix et ainsi de suite ... est juste un peu ennuyeux. Et comme un vrai économètre (pour ce que je les "adore") au lieu de M15 tu prends H1, au lieu de 5000 points tu prends 270 et les joues gonflées tu écris "les lignes ne sont pas comme ça... ça fait louche...".
Très bien, homme lettré, si vous m'avez offensé, je m'en excuse, j'espérais que vous ne répondriez pas à mes messages. Vous ne leur répondez pas, partons, en tant qu'économètres - pas au revoir.
Bonne chance et bonnes tendances.