Économétrie : une prévision d'avance - page 49
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Les prévisions doivent être longues et courtes avec une évaluation de la probabilité de la direction appropriée du marché.
mais pas par les moyens décrits ici...
Le marché a de bonnes chances d'être long ou court... ce n'est pas si mal si vous ne voulez pas être long ou court... dans quelles conditions cette approche fonctionne vraisemblablement... dans quelles conditions il ne le fait pas...
si vous regardez attentivement les tests - l'approche est absurde et les mêmes résultats (les mêmes prévisions) peuvent être obtenus en utilisant des moyens beaucoup plus simples... et fait sous la forme d'un simple indicateur...
et l'analyse des erreurs de prédiction est inefficace...
En général, ce sujet devrait s'appeler "J'ai lu un livre - je l'ai fait - ça ne marche pas - dites-moi pourquoi))) "
la méthode proposée a 3 défauts...2 d'entre eux sont spécifiques...
dans la méthode proposée il y a 3 fautes...2 d'entre elles sont spécifiques...
Aïe, messieurs les commerçants ! Eh bien, au moins quelque chose de concret !!!!
dans la méthode proposée, il y a 3 fautes... 2 d'entre elles sont spécifiques...
Aïe, messieurs les commerçants ! Eh bien, au moins quelque chose de concret !!!!
Qu'est-ce qui ne va pas avec les méthodes standard d'évaluation de la qualité de l'AT - comme le facteur de profit, par exemple ?
OK, que ce soit précis))). Comme on vous l'a déjà dit, les statistiques brutes, sans substance, sont vouées à l'échec. Je ne ferai que décrypter ce que j'entends personnellement par là.
Avant de travailler avec le marché réel, essayez ce modèle simple comme citation d'entrée. Nous prenons le bruit blanc. Elle peut même être gaussienne. Pour lesn premiers échantillons, ajouter la constante M1 . Ne rien ajouter auxn échantillons suivants . Ajouter la constante M2 aux N échantillons suivants , ne rien ajouter aux n échantillons suivants . Ajoutez la constante M3 aux N comptes suivants et ainside suite.Ensuite, nous intégrons le bruit blanc non stationnaire obtenu et le prenons comme processus d'entrée. C'est-à-dire que nous avons obtenu une martingale qui contient des tendances. Le modèle à tendance forfaitaire )))). Laissez également les constantes M1 , M2 , ... être suffisamment grandes (par rapport à la variance du bruit blanc), de sorte que chaque tendance puisse être exploitée. Et que la constante n soit suffisamment petite par rapport à N . Disons N = 100, n = 10. Les modèles de régression classiques volent sur un tel processus. Les intervalles de confiance seront si larges que vous n'aurez tout simplement pas le temps de saisir la tendance à partir de n échantillons. Disons que dans 10 cas sur 10, vous vous rendrez compte que oui, il y avait une tendance ici. Mais cela ne donnera rien pour la suite du jeu.
Est-il possible de gagner de l'argent avec de telles séries ? Oui, nous devons ajouter du contenu aux statistiques brutes - pour comprendre qu'il existe des tendances périodiques courtes.
Tout ceci n'est qu'un exemple. Dans les citations réelles, il n'y a pas de tendances périodiques. Mais il existe toutes sortes d'autres effets locaux qui ne peuvent être enregistrés par les statistiques qu'après coup.
dans la méthode proposée, il y a 3 joints... dont 2 spécifiques...
Bonjour, messieurs les commerçants ! Au moins, donnez-moi quelque chose de concret ! !!!
De ma pratique d'ingénieur.
Un jour, un de mes collègues a été envoyé en voyage d'affaires. Il a conçu un vibro-plongeur pendant 2 ans. Le vibrofonceur est un dispositif qui ressemble à un excentrique et qui a été conçu pour enfoncer des pieux dans le sol.
Alors, il est parti en voyage d'affaires avec sa petite merveille. Nos clients appellent de là : "Votre spécialiste est venu, a installé son appareil sur la pile et a dit - ce (bip) ne fonctionnera pas ! Il a sorti une bouteille de vodka, l'a vidée en deux gorgées et a disparu dans une direction inconnue. .....
L'homme n'a admis qu'à la fin que son travail était merdique. Mais un jour, il l'a fait.
Qu'est-ce qui ne va pas avec les méthodes standard d'évaluation de la qualité de l'AT - comme le facteur de profit, par exemple ?
OK, que ce soit précis))). Comme on vous l'a déjà dit, les statistiques brutes, sans substance, sont vouées à l'échec. Je vais seulement déchiffrer ce que j'entends personnellement par là.
Avant de travailler avec le marché réel, essayez ce modèle simple en guise d'entrée. Nous prenons le bruit blanc. Elle peut même être gaussienne. Pour lesn premiers échantillons, ajouter la constante M1 . Ne rien ajouter auxn échantillons suivants . Ajouter la constante M2 aux N échantillons suivants , ne rien ajouter aux n échantillons suivants . Ajoutez la constante M3 aux N comptes suivants et ainside suite.Ensuite, nous intégrons le bruit blanc non stationnaire obtenu et le prenons comme processus d'entrée. C'est-à-dire que nous avons obtenu une martingale qui contient des tendances. Le modèle à tendance forfaitaire )))). Laissez également les constantes M1 , M2 , ... être suffisamment grandes (par rapport à la variance du bruit blanc), de sorte que chaque tendance puisse être exploitée. Et que la constante n soit suffisamment petite par rapport à N . Disons N = 100, n = 10. Les modèles de régression classiques reposent donc sur un tel processus. Les intervalles de confiance seront si larges que vous n'aurez tout simplement pas le temps de saisir la tendance à partir de n échantillons. Disons que sur 10 échantillons sur 10, vous vous rendrez compte qu'il y avait une tendance. Mais cela ne donnera rien pour la suite du jeu.
Est-il possible de gagner de l'argent avec de telles séries ? Oui, nous devons ajouter du contenu aux statistiques brutes - pour comprendre qu'il existe des tendances périodiques courtes.
Tout ceci n'est qu'un exemple. Dans les citations réelles, il n'y a pas de tendances périodiques. Mais il existe toutes sortes d'autres effets locaux qui ne peuvent être enregistrés par les statistiques qu'après coup.
C'est satisfaisant et c'est pratiquement le seul. Mais il y a deux circonstances : 1) on ne sait pas ce qu'il faut changer si le résultat est mauvais, et 2) le pronostic pour l'avenir est inconnu.
1. soit les paramètres du modèle, soit le modèle lui-même. Vous pouvez développer les critères
2. il sera toujours inconnu. On ne peut qu'espérer que le marché reste le même pendant un certain temps. Le reste est une utopie ou un initié
OK, que ce soit précis))). Comme on vous l'a déjà dit, les statistiques brutes, sans substance, sont vouées à l'échec. Je ne ferai que décrypter ce que j'entends personnellement par là.
Avant de travailler avec le marché réel, essayez ce modèle simple comme citation d'entrée. Nous prenons le bruit blanc. Elle peut même être gaussienne. Pour lesn premiers échantillons, ajouter la constante M1 . Ne rien ajouter auxn échantillons suivants . Ajouter la constante M2 aux N échantillons suivants , ne rien ajouter aux n échantillons suivants . Ajoutez la constante M3 aux N comptes suivants et ainside suite.Ensuite, nous intégrons le bruit blanc non stationnaire obtenu et le prenons comme processus d'entrée. C'est-à-dire que nous avons obtenu une martingale qui contient des tendances. Le modèle à tendance forfaitaire )))). Laissez également les constantes M1 , M2 , ... être suffisamment grandes (par rapport à la variance du bruit blanc), de sorte que chaque tendance puisse être exploitée. Et que la constante n soit suffisamment petite par rapport à N . Disons N = 100, n = 10. Les modèles de régression classiques volent sur un tel processus. Les intervalles de confiance seront si larges que vous n'aurez tout simplement pas le temps de saisir la tendance à partir de n échantillons. Disons que dans 10 cas sur 10, vous vous rendrez compte que oui, il y avait une tendance ici. Mais cela ne donnera rien pour la suite du jeu.
Est-il possible de gagner de l'argent avec de telles séries ? Oui, nous devons ajouter du contenu aux statistiques brutes - pour comprendre qu'il existe des tendances périodiques courtes.
Tout ceci n'est qu'un exemple. Dans les citations réelles, il n'y a pas de tendances périodiques. Mais il existe toutes sortes d'autres effets locaux qui ne peuvent être enregistrés avec des statistiques qu'après coup.
Il est possible d'inventer beaucoup de choses.
Au départ, j'ai donné ma description verbale d'une cotation = tendance + bruit. Cette description a un sens en termes de prévision, puisque la tendance est prévue.
Dans ce fil de discussion, j'ai soulevé une question très étroite : une prévision à un pas. J'ai proposé un modèle et j'essaie de savoir si l'on peut se fier aux prévisions. Si vous pouvez, pourquoi, et si vous ne pouvez pas, pourquoi pas. Sur ce sujet, j'aimerais entendre des avis et des suggestions. Et prêt à faire le sale boulot de codage pour tester les hypothèses. C'est ce que j'appelle la spécificité.
1. soit les paramètres du modèle, soit le modèle lui-même. Vous pouvez développer les critères
Voici une partie du tableau récapitulatif :
Que changer ?