Econométrie : bibliographie - page 6
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Les livres sont géniaux, mais nous n'avons pas le temps de les parcourir tous. Choisissez un algorithme de prédiction décent et nous l'écrirons en code pour le vérifier. Et nous pouvons en parler sans fin.
Si vous êtes précis sur l'exemple.
En différenciant, vous avez supprimé la tendance. Votre exemple raconte une histoire différente. La tendance que vous avez supprimée peut être prédite car l'erreur de prévision sera stationnaire (mo et sko sont approximativement constants). C'est le marché actuel, mais il y a six mois, un deuxième différentiel était nécessaire.
J'ai écrit que j'ai vérifié la racine unitaire avant ça. L'hypothèse que la série TS est rejetée, donc la série n'est pas TS, et à partir de ce que je sais, je peux dire que la série DS. Je n'entends pas grand-chose, je ne sais pas grand-chose. Il est clair qu'il est difficile de mesurer quelque chose avec précision à l'aide de relations linéaires si la nature du processus est non linéaire. Je demande donc maintenant au chef du département de me parler des ondelettes. Il y a là une certaine non-linéarité (fractalité).
Et les données avec une telle estimation de l'ACF et du CHAFC ne peuvent pas être modélisées, dans les modèles que je connais. C'est tout, si vous me dites quel modèle appliquer pour eux, je vous en serai reconnaissant et l'inclura dans mon travail de cours.
Pour être précis sur l'exemple.
En différenciant, vous avez supprimé la tendance. Votre exemple raconte une histoire différente. La tendance que vous avez supprimée peut être prédite car l'erreur de prédiction sera stationnaire (mo et sko sont approximativement des constantes). C'est le marché actuel, mais il y a six mois, un deuxième différentiel était nécessaire.
Si c'est TS, alors oui, la tâche est simple, la tendance est linéaire et tout va bien. On travaille, on prévoit que tout va bien. Mais ici DS (je l'ai vérifié, vous pouvez le faire vous-même, post ci-dessus) c'est pourquoi nous sommes passés aux différences, la tendance ici est stochastique, et donc l'erreur est stationnaire par rapport à la tendance stochastique. C'est ce que cela prouve, et l'incrément de prix en pips est stationnaire aussi, et ce n'est pas le fait que ce soit aléatoire, cela ressemble juste à de l'aléatoire. Je pense que c'est pour cela que parfois on peut gagner sur le Forex par hasard, en entrant dans des algorithmes, etc. En faisant un système, on commence à s'éloigner du hasard et alors on perd son dépo.
J'ai récemment lu le livre de Shiryaev, je ne me souviens pas du volume, je pense que c'était le 2. L'exemple présente donc une fonction qui est déterministe, mais qui, à certaines valeurs, se comporte presque comme une fonction aléatoire (bruit blanc dans l'exemple). Et il est expliqué que le stochastique n'est pas la même chose que le chaos, mais qu'ils ont parfois un haut degré de similarité et peuvent être difficiles à distinguer. Je veux dire que dans la pratique, les traders négocient différemment (des milliers d'algorithmes de stratégies), cela génère du chaos sur le marché, et dans ce cas, l'aléatoire est plus proche que les algorithmes, mais en même temps, il n'y a pas d'aléatoire pur mais du pseudo-aléatoire. J'ai décidé de travailler sur les dynamiques non linéaires, etc. dans un avenir proche.
Si je dis quelque chose de faux, veuillez me corriger, mais seulement correctement, afin que je puisse assimiler.
2orb. Il existe une fonction logistique qui génère un chaos mathématique. Il est parfaitement approximé par un réseau neuronal, car il s'agit d'une FONCTION. Et essayer d'approximer la série de prix, je pense que je peux continuer.
Si ma mémoire est bonne :
x_(n + 1) = x_n * ( a - x_n )
P.S. J'ai presque réussi (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D2%E5%EE%F0%E8%FF_%F5%E0%EE%F1%E0) - voir la figure de droite. Les liens ne sont pas insérés pour une raison quelconque.
Si c'est TS, alors oui, la tâche est simple, la tendance est linéaire et tout va bien. On travaille, on prévoit que tout va bien. Mais ici DS
TS et DS est une invention de la thèse russe.
Le problème est différent. Mon point de vue. Nous extrayons la composante déterministe du quotient et examinons le résidu. Si le résidu est stationnaire, la composante déterministe peut être extrapolée. Si ce n'est pas le cas, il faut extraire la composante déterministe du résidu ..... Est-il possible d'obtenir un système fonctionnel de cette manière ? Pas dans le cas général, je n'en ai pas la preuve. Mais dans les pièces jointes, il est affirmé que tout fonctionnera bien s'il n'y a pas de couacs dans la tendance. Mais une suggestion est faite pour ce cas afin de surmonter également cette nuisance.
À en juger par les messages, l'équipe ne comprend pas ce qu'est un "point d'arrêt". Le modèle est ajusté. À chaque nouvelle barre, on refait l'ajustement et la nouvelle barre correspond à la précédente. Et puis le nouveau modèle, par ses paramètres, ne coïncide pas avec le précédent. Cela signifie que le kotier à l'intérieur de l'échantillon a changé de telle manière que les paramètres du modèle ont changé. Si les paramètres sont bons, nous pouvons les ajuster et espérer que tout ira bien sur la prochaine barre. Mais il arrive que le quotient change, de sorte que la forme fonctionnelle doit être modifiée. En outre, la rupture n'est très probablement pas diagnostiquée après l'arrivée d'une mesure mais elle nécessite plusieurs mesures, c'est-à-dire que nous avons subi une perte et voici que commence la chanson sur le SL.
Voici une pièce jointe sur ce problème. À mon avis, c'est le principal problème du commerce - cette panne.
2orb. Il existe une fonction logistique qui génère un chaos mathématique. Il est parfaitement approximé par un réseau neuronal, car il s'agit d'une FONCTION. Et essayer d'approximer la série de prix, je pense que je peux continuer.