Econometria: previsione a un passo avanti - pagina 15
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Non preoccupatevi. Ho già capito che sei un fondamentalista. Non leggerete calcoli matematici.
Non sono nemmeno ebreo :((
Non sono nemmeno ebreo :((
Che meraviglioso finale per l'argomento!
In attesa di ulteriori previsioni! (dovremmo fissare alcuni obiettivi, almeno per più di 5 punti:)) (per ora abbiamo bisogno di fare legna da ardere, paglia)
In attesa di ulteriori previsioni! (dovremmo fissare alcuni obiettivi, almeno per più di 5 punti:)) (per ora dobbiamo fare legna da ardere, paglia).
Lo farò. Sto pensando di fare una previsione EURUSD multivaluta e confrontarla con il modello di ritardo esistente.
Anche le previsioni più belle e plausibili hanno il 50% di possibilità di avverarsi
Vorrei esprimere un desiderio, se posso e per tutti essere ascoltato: qualcosa nel merito dell'argomento e con prove concrete, finora uno prude.
Sii mio ospite:
" ... Il modello è una funzione arbitraria (regressione) della forma y = f(x1, x2, .... xn). La funzione y è ad esempio EURUSD o qualsiasi altra coppia di valute. xi - gli argomenti della funzione (variabili indipendenti, regressori) sono qualsiasi altra quotazione disponibile nel terminale ...".
1. (Non è il punto principale) Cosa intende per "funzione arbitraria"? Qualsiasi regressione usa qualche polinomio per l'interpolazione.
2. (Principale) La definizione rigorosa di "Funzione" cerca di applicarla al caso in discussione.
Grazie, finalmente una domanda sostanziale.
1. (Non quello principale) Cosa intende per "funzione arbitraria"? Qualsiasi regressione usa qualche polinomio per l'interpolazione.
2. (Principale) La definizione rigorosa di "Funzione" cerca di applicarla al caso in discussione.
Strettamente non posso, ma farò alcune precisazioni. Partiamo dall'esempio esistente.
kotir hp1(-1 a -4) hp1_d(-1) hp1_d(-2)
1. abbiamo una funzione lineare con due variabili lag (HP - indicatore Hedrock-Prescott per kotir e hp_d - residuo tra l'indicatore e kotir). Si noti che non usiamo le variabili di ritardo del cotier stesso.
2. Ci possono essere molte e diverse variabili nella funzione, per esempio, altre citazioni.
3. Distinguiamo due tipi di linearità: lineare per variabili e lineare per parametri. La nostra funzione (regressione) è completamente lineare.
4. Una funzione non lineare in variabili (argomenti, variabili indipendenti, regressori - sinonimi nel mio caso) può avere una forma piuttosto arbitraria nel quadro delle funzioni matematiche permesse in EViews. Per esempio: log(x) - logaritmo naturale, 1/x, ecc. (vedi documentazione) Questo tipo di non linearità si riduce a una versione lineare sostituendola con una formula appropriata, ad esempio xx = 1/x e poi usando xx al posto di x
5. Molto peggio se l'equazione è non lineare nei parametri, ad esempio: y = x*(c^2), dove la costante è al quadrato). Il problema è che la MNC non funziona.
6. Ancora peggio: i parametri dell'equazione sono stimati, cioè sono variabili casuali. L'ultima colonna della stima dell'equazione è la probabilità che il coefficiente corrispondente sia zero. Tutto va bene, se la legge di distribuzione di una variabile casuale chiamata "coefficiente" è normale, e se non è non normale, allora non ci si può fidare affatto della stima - sono solo numeri.
Conclusione: tutta l'AT è una stronzata, come tutti gli indicatori sono formule, ma nessuno analizza mai queste formule come sopra.
Devo precisare che questo non è affatto il mio pensiero - un racconto di ciò che ho letto, che riguarda le basi dell'econometria.
Torniamo alle previsioni. C'era una previsione per venerdì
Previsione: 1,3548 - breve. Risultato: prezzo di chiusura = 1,3753, long - previsione errata. Errore = 205 pips.
Durante la previsione ho notato che l'errore di previsione è molto grande = 249 pips e l'errore risultante rientra nel calcolo, ma non è affatto soddisfacente. Certo, su tre previsioni - due sono corrette e una non è corretta, ma non si tratta nemmeno di questo. Non c'è nessun lavoro da fare.
La direzione di un ulteriore lavoro sull'equazione è ovvia: dobbiamo cambiare l'equazione per ridurre l'errore a valori più accettabili. Allo stesso tempo il risultato ottenuto - rifiutare rigorosamente l'ipotesi che il coefficiente di equazione sia uguale a zero - dovrebbe essere mantenuto. Aspetto suggerimenti.
Ricordiamo che l'equazione è data dalla forma, per esempio:
kotir hp1(-1 a -4) hp1_d(-1) hp1_d(-2)
Quella più a sinistra è la funzione - la variabile indipendente, prevista nel nostro caso EURUSD, e quella più a destra sono gli argomenti della funzione. Questa equazione schematica corrisponde all'equazione nella sua forma più familiare:
KOTIR = C(1)*HP1(-1) + C(2)*HP1(-2) + C(3)*HP1(-3) + C(4)*HP1(-4) + C(5)*HP1_D(-1) + C(6)*HP1_D(-2)
Il valore specifico per C(i) sarà ottenuto tramite stima e per la nostra equazione ha la forma:
KOTIR = -11.2283410255*HP1(-1) + 35.6907876956*HP1(-2) - 34.1403883033*HP1(-3) + 10.6774253876*HP1(-4) - 0.662636180868*HP1_D(-1) - 0.897124355018*HP1_D(-2)
che viene utilizzato nei calcoli e nelle previsioni. Devo notare che questo indicatore corrisponde alla citazione del 97% - una grande cosa per gli amanti del mash-up. Non voglio riposare sugli allori di Vinin con i suoi giocattoli.
Farò un'altra previsione lunedì pomeriggio, dato che sto prevedendo sui prezzi di apertura, il che darà l'opportunità di prendere in considerazione il divario quando si va nella prossima settimana.
Torniamo alle previsioni. C'era una previsione per venerdì
Previsione: 1,3548 - breve. Risultato: prezzo di chiusura = 1,3753, long - previsione errata. Errore = 205 pips.