Économétrie : une prévision d'avance - page 124

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Farnsworth 10.01.2012 11:34

puis prouver l'existence d'une tendance dans les citations, en n'oubliant pas de la définir clairement.

Pour moi, la tendance est une question de qualité. Nous regardons le beau ZZ et voyons une tendance. Hier, aujourd'hui, demain et après-demain.

Je n'ai pas un problème de tendance, j'ai un problème de résidu de soustraction de lissage, qui a une expression analytique plus que stationnaire et que je vais extrapoler au-delà de l'échantillon. Il y a beaucoup de gars intelligents comme moi sur le forum, mais contrairement à eux, je dis : le problème est dans le résidu, car il y a une non-stationnarité qui peut gâcher toute beauté. Et je m'occupe du reste. C'est la décomposition pas à pas du quotient initial.




 
Vous êtes libre de professer votre beauté. Mais ta beauté est sans vie. Statique. Sculpture. Une pierre. Le temps tue facilement une telle beauté. Je pense que la beauté est dans l'évolution. La capacité à changer... et pour changer... Ce n'est qu'ainsi que LIFE pourra ouvrir la voie de l'avenir.
 

faa1947: Вся наука именно такая: решает то, что видит, а из того что видит, то что может, а из того что может, то что можно применить.

Je suis sûr que vous voyez le premier point ("décide de ce qu'il voit") de manière incomplète.

 
Mathemat:

Je suis sûr que vous voyez le premier point ("décide de ce qu'il voit") de manière incomplète.

Chacun voit tout de manière incomplète. La vérité absolue ne nous est pas accessible.
 
DDFedor:
Vous êtes libre de professer votre beauté. Mais ta beauté est sans vie. Statique. Sculpture. Une pierre. Le temps tue facilement une telle beauté. Je pense que la beauté est dans l'évolution. La capacité à changer... et pour changer... Ce n'est qu'ainsi que LIFE pourra se frayer un chemin vers l'avenir.
Je ne prétends pas être statique, au contraire. Je dis, identifions les différentes caractéristiques du quotient, la plus désagréable d'entre elles étant la non-stationnarité. Mettons-le en évidence et travaillons avec lui, au lieu de faire l'autruche.
 
faa1947:
Farnsworth 10.01.2012 11:34

puis prouver l'existence d'une tendance dans les citations, en n'oubliant pas de la définir clairement.

Pour moi, la tendance est une question de qualité. Nous regardons le beau ZZ et voyons une tendance. Hier, aujourd'hui, demain et après-demain.


(1)

C'est ici que j'ai proposé un exemple de divagation aléatoire(https://www.mql5.com/ru/forum/136555/page80), si vous voulez, vous pouvez cibler une ZZ et les belles tendances apparaîtront en grand nombre. Allez-vous les prévoir de la même manière ?

(2)

ZZ en soi n'est pas prévisible, pas plus qu'une citation. Et c'est encore pire avec GZ, si divers tests confirment l'existence de relations non linéaires dans le processus initial, elles disparaissent complètement dans GZ. Ce n'est pas une surprise, les GZ sont les endroits où le prix est le plus bas. Essayer à partir du "contraire", construire une GZ basée sur la "concentration" maximale de ce prix.

(3)

Je n'ai pas un problème de tendance, j'ai un problème de lissage de résidu de soustraction, qui a une expression analytique plus que stationnaire et que je vais extrapoler au-delà de l'échantillon. Il y a beaucoup de gars intelligents comme moi sur le forum, mais contrairement à eux, je dis : le problème est dans le résidu, car il y a une non-stationnarité qui peut gâcher toute beauté. Et je m'occupe du reste. C'est la décomposition pas à pas du quotient initial.

Ensuite, des options comme celle-ci :

  • vous avez besoin de modèles plus avancés qui peuvent "se corriger", comme ARIMA/ARMA/... Ils possèdent un deuxième composant qui "déplace" le résultat dans la bonne direction en fonction de l'analyse des erreurs. Mieux encore, prenez la neuronique, elle est beaucoup plus prometteuse en ce sens. En fait, AR est un neurone :o)
  • Stabiliser le modèle de base "simple" et étudier le comportement de ses paramètres dans un environnement non stationnaire. Ce n'est qu'après que vous comprendrez ce qu'il faut faire avec le reste.

 
Farnsworth:


J'ai proposé ici un exemple de divagation aléatoire(https://www.mql5.com/ru/forum/136555/page80), vous pouvez cibler ZZ si vous le souhaitez et de belles tendances apparaîtront en grand nombre. Allez-vous les prévoir de la même manière ?

J'ai vu un article affirmant qu'il est impossible de distinguer une tendance stochastique d'une tendance déterministe - nous sommes tous incapables de le faire, c'est pourquoi nous l'ignorons.

ZZ en soi n'est pas prédictif, pas plus qu'une citation.

Ils existent et continueront d'exister. Le fait que nous ne sachions pas ce qui se trouve à droite de l'écran est notre problème, pas celui de l'indicateur.

Nous avons besoin de modèles plus avancés, capables de se "corriger eux-mêmes", comme ARIMA/ARMA/...

Le modèle utilisé dans cette discussion est ARIMA avec un second degré d'intégration et un nombre variable de retards dans AR et MA.

Stabiliser un modèle de base "simple" et étudier le comportement de ses paramètres dans un environnement non stationnaire. Ce n'est qu'après que vous comprendrez ce qu'il faut faire avec le résidu.

Étudié, mais on ne sait pas trop quoi étudier. Mes modèles ont un tas de propriétés (résultats de tests). L'idée était que si tous les tests étaient réussis ("modèle correct"), il y aurait une prédiction. Mais ça ne s'est pas produit. Le sujet s'est arrêté à ce moment-là.

 
faa1947: Je dis qu'il faut identifier les différentes caractéristiques du quêteur, la plus désagréable d'entre elles étant la non-stationnarité. Identifions-la et travaillons avec elle, sans nous enfouir la tête dans le sable.

Vous faites une fixation sur le seul quotient. Vous pouvez le différencier (prendre les différences) autant que vous le souhaitez, même 10 fois. Mais à quoi cela sert-il, où y a-t-il une garantie qu'il en sera de même à l'avenir ? Où se trouvent ces garanties dans le modèle lui-même (ainsi que leurs estimations) ?

La stabilité (résilience), y compris pour l'avenir, peut être recherchée dans d'autres fonctions du prix, et pas seulement dans la cotation elle-même. Pour ce faire, vous devrez utiliser votre cerveau et cesser de ciseler les citations d'une seule manière (par des régressions graphiques).

Et veuillez formater les citations de manière à pouvoir voir qui cite et qui répond. Je suis déjà confus. Mettez au moins des flèches (>>) à la place des guillemets, si vous ne pouvez pas obtenir la norme.

faa : L'idée était que si tous les tests sont réussis ("modèle correct"), il y aura une prédiction.

D'où vient cette idée ? Pourquoi en étiez-vous si sûr ?

 

ЗЗ - это доказательство наличия трендов - они есть и будут

Pourquoi, j'aime déjà votre persistance.

J'ai vu un article qui disait qu'il est impossible de distinguer une tendance stochastique d'une tendance déterministe.

Exactement, d'où la nécessité d'autres approches.

Le modèle utilisé dans le fil est ARIMA avec le deuxième degré d'intégration et un nombre variable de retards dans AR et MA.

cela ne suffit pas, voulez-vous décrire le marché avec le second degré d'intégration ? Si vous voulez au moins une certaine approximation du même modèle AR sur le marché, l'ordre doit être d'au moins 200-300

Étudié, mais on ne sait pas trop quoi étudier. Mes modèles ont un tas de propriétés (résultats de tests). L'idée était que si tous les tests réussissaient ("modèle correct"), il y aurait une prédiction. Mais ça ne s'est pas produit. Le sujet s'est arrêté à ce moment-là.

Comment faire quoi ?

(1) Prenez une longueur d'échantillon fixe pour laquelle vous êtes sûr qu' EViews identifiera correctement le modèle.

(2) Parcourir la fenêtre coulissante dans la direction du temps "astronomique" avec un pas de barre (comptage).

(3) Pour chacune de ces étapes (au moins 100, compte tenu du travail manuel), EViews détermine les coefficients optimaux du modèle sélectionné.

(4) Notez tout dans un tableau : numéro d'étape, valeurs des coefficients, erreur/résidu, critères.

Et regardez tout ça ensemble, comment tout change.

 
faa1947, les augmentations de prix dépendent d'un très grand nombre de facteurs, dont certains ne sont même pas liés aux prix précédents. Quelle que soit la méthode appliquée, même dans un cas idéal, elle ne prend en compte qu'une petite fraction d'entre eux. La plupart du temps, leur influence sur la cotation est insignifiante - au niveau du bruit - et assez rarement, ils se mettent en avant et sont capables de créer un certain mouvement. Il est ensuite possible de les associer en utilisant certaines relations de cause à effet. Ainsi, ne construisez pas initialement un modèle qui essaie toujours de prédire quelque chose - filtrez le bazar. Et construisez des modèles axés sur le sujet, pas seulement sur ce qui se trouve dans votre logiciel. Les processus qui peuvent être à l'origine de la fixation des prix en fonction des principes de base du commerce. Spéculation, investissement, conversion, etc. Certaines hypothèses sur le comportement de masse des traders, construction d'un modèle sur cette base, vérification (peut-être même sur la base de l'écométrie).
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