Économétrie : parlons du bilan de l'UC. - page 9
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Pourquoi ne pouvons-nous pas utiliser la dérivée des bénéfices en raison de la variabilité de la RI ? MT est juste la moyenne de l'hôpital... Vous ne pouvez pas utiliser les RI comme facteur déterminant de la robustesse d'un système.
oui, il est autorisé pour une variation de mo, et mo est la moyenne de l'hôpital. Mais si Mo varie dans une petite fourchette (c'est-à-dire que la distribution de Mo est elle-même statistique :)), alors la moyenne de l'hôpital sera représentative et les résidus seront normalement distribués.
P.S. Personnellement, je n'utilise pas l'économétrie et je n'analyse pas les soldes. J'utilise des indices de trader plus simples, et j'utilise également l'analyse visuelle des actions.
Je publierai la réponse comme promis ci-dessus - nous avons besoin de la normalité des résidus uniquement pour des estimations d'intervalle fiables (pour calculer la largeur de l'intervalle de confiance) - une procédure importante pour les problèmes appliqués. Mais si les estimations par intervalle ne sont pas nécessaires - nous pouvons construire une régression pour n'importe quelle distribution de la valeur observée dans l'échantillon et des résidus.
Ainsi, que les résidus soient distribués normalement, anormalement, avec des queues épaisses, des queues fines, sans queues - tout cela est identique...................................................
Un mélange de différentes choses et l'objectif est perdu.
Nous, commerçants, n'avons aucun intérêt à évaluer l'exactitude des estimations d'intervalles. C'est un outil auxiliaire, nécessaire pour déterminer la crédibilité des chiffres obtenus.
Si nous avons construit la régression et que le résidu est normal - l'analyse est terminée et nous avons de la chance avec le TS.
Cela ne s'est jamais produit dans ma courte pratique. Le résidu n'est pas normal et n'est même pas stationnaire. Les chiffres de la régression ne sont pas fiables. Que faire ensuite ? Si vous mettez le mot "équilibre" dans mes déclarations, cela signifie que l'on ne peut pas se fier aux résultats des tests. C'est de ça qu'il s'agit. C'est la cible, pas l'exactitude du modèle de régression.
Oui, la variabilité mo est autorisée, et mo est une moyenne hospitalière. Mais si Mo varie dans un petit intervalle (c'est-à-dire que la distribution de Mo elle-même est stable :)), alors la moyenne est indicative et les résidus seront distribués normalement.
P.S. Personnellement, je n'utilise pas l'économétrie et je n'analyse pas les soldes. J'utilise des indices de trader plus simples, et j'utilise également l'analyse visuelle des actions.
no-no, vous utilisez des méthodes "secrètes" que vous "n'êtes pas engagé à décrire ici".
Non, non, vous utilisez des méthodes "secrètes" que vous "n'êtes pas engagé à décrire ici".
Ouais, ils sont plus simples que ça. jaloux ? :)
Une certaine confusion de différentes choses et l'objectif est perdu.
Nous, commerçants, n'avons aucun intérêt à évaluer l'exactitude des estimations d'intervalle. Il s'agit d'un outil auxiliaire, nécessaire pour déterminer la crédibilité des chiffres obtenus.
Si nous avons construit la régression et que le résidu est normal, l'analyse est terminée et nous sommes satisfaits du TS.
Cela ne s'est jamais produit dans ma courte pratique. Le résidu n'est pas normal et n'est même pas stationnaire. Les chiffres de la régression ne sont pas fiables. Que faire ensuite ? Si vous mettez le mot "équilibre" dans mes déclarations, cela signifie que l'on ne peut pas se fier aux résultats des tests. C'est de ça qu'il s'agit. C'est la cible, pas l'exactitude du modèle de régression.
Alors nous ne nous comprenons pas - la normalité du résidu n'est pas nécessaire si les estimations par intervalle ne sont pas nécessaires. Un modèle sans normalité des résidus sera correct et adéquat avec une certaine précision si la série est stationnaire.
Pourquoi auriez-vous besoin d'un tel modèle ? Prévision des bénéfices - oui, si la série est stationnaire. Bien que dans Al.ar il y ait un couple de graphiques PAMM, où la courbe d'équilibre était en croissance constante et ensuite tombait rapidement (effondrement) - la non-stationnarité classique.
Oui, avec eux et les plus simples. Jaloux ? :)
bien sûr ! J'aime toutes sortes d'adorateurs du "savoir secret" et de la "conspiration mondiale".
Oui, mo variation est autorisée, et mo est la moyenne de l'hôpital. Mais si mo varie dans une petite fourchette (c'est-à-dire que la distribution de mo elle-même est statistiquement significative :)), alors la moyenne de l'hôpital sera représentative et les résidus seront normalement distribués
P.S. Personnellement, je n'utilise pas l'économétrie et je n'analyse pas les soldes. J'utilise des indices de trader plus simples, et j'utilise également l'analyse visuelle des actions.
Les résidus ne doivent pas être distribués normalement.
La distribution normale est une idéalisation.
J'ai longtemps observé une fascination généralisée pour cette idéalisation...
Alors nous ne nous comprenons pas - la normalité du résidu n'est pas nécessaire si les estimations par intervalle ne sont pas nécessaires. Un modèle sans normalité des résidus sera correct et adéquat avec une certaine précision si la série est stationnaire.
Que signifie "stationnaire" ? Comment est-elle déterminée ?
Il n'est pas nécessaire que les résidus soient normalement distribués.
Une distribution normale est une idéalisation.
J'ai longtemps observé une fascination généralisée pour cette idéalisation...
Eh bien, donnez-moi un exemple d'une "bonne", de votre point de vue, où les résidus ne sont pas normalement distribués.
Donc, si la rentabilité de TS est censée être inchangée, c'est-à-dire mo=const, pourquoi s'embêter avec des détentes compliquées au lieu de simplement soustraire la tendance linéaire des fonds propres ? Par exemple, le modèle de tendance y=kx, où k=mo, x-transactions, y-fonds propres.
C'est compliqué ? Au lieu des symboles "tendance", on a écrit "HP".
Mais il y a des considérations plus sérieuses. La formule de lissage analytique en ligne droite (plus précise que la détraction) dépend beaucoup de la taille de l'échantillon. Prenons l'échantillon EURUSD depuis 2000. Isolons la tendance comme une ligne droite. presque une ligne droite horizontale, mais avec des déviations d'environ 2500 pips ! C'est exactement ce que la machine écrit - la température moyenne de l'hôpital. Mais si nous prenons n'importe quel filtre, nous obtiendrons une variance de plusieurs dizaines de pips. Puisque nous ne traitons pas sur des intervalles de temps de 10 ans, nous pouvons nous contenter d'une ligne droite lors du lissage de 50 à 100 observations. Mais certaines estimations nécessitent davantage d'observations. J'applique toujours un filtre pour éviter d'entrer dans les détails. Une considération purement pratique.