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che cazzo dovrebbe essere... ma in pratica non lo sarà...
Lo farà. Prendete due campioni di dati casuali con la stessa aspettativa e varianza. Combinare i risultati, cioè aumentare la dimensione del campione, calcolare la varianza e l'aspettativa per il campione combinato e ottenere lo stesso.
Anche teoricamente, non è difficile capire perché questo accade, per esempio, se il volume dei dati nei campioni è lo stesso, allora in entrambi i casi, cioè per l'aspettativa e la varianza, sia il numeratore che il denominatore raddoppiano. I due nel numeratore e nel denominatore si riducono reciprocamente e si ottiene lo stesso risultato. Se la dimensione di entrambi i campioni non è la stessa, il numeratore e il denominatore aumenteranno comunque della stessa quantità rispetto al numeratore e al denominatore del primo campione: quante volte la dimensione del primo campione è aumentata dopo la combinazione.
Lo sarà. Prendete due campioni di dati casuali con la stessa aspettativa e varianza. Combinare i risultati, cioè aumentare la dimensione del campione, calcolare la varianza e l'aspettativa per il campione combinato e ottenere lo stesso.
Quando si fa la previsione all'interno del campione ho un fantastico fattore di profitto, soprattutto si prega di prestare attenzione al fattore di profitto nelle osservazioni. Ma al di fuori del campione ..... Perché risultati così rosei non vengono estesi di un passo? Non riesco a capire.
Finalmente l'aderente al culto ha rivelato il segreto principale del trucco religioso!
Elementare, Watson! Perché sono non stazionari. La stazionarietà è quando la dispersione e l'aspettativa sono costanti e non dipendono dal campione su cui sono misurate. Cioè in qualsiasi altro campione indipendente, dovremmo ottenere approssimativamente le stesse costanti. Se non lo facciamo, allora l'ipotesi della stazionarietà è confutata.
L'ipotesi di stazionarietà può essere testata in un altro modo aumentando la dimensione del campione. In caso di stazionarietà, sia la varianza che l'aspettativa dovrebbero rimanere costanti.
Sordità sorprendente.
Lo sostengo da diversi anni - il kotier non è stazionario e non può essere previsto.
Ho sostenuto per anni - kotir è non stazionario, ma può essere previsto se il residuo del modello è stazionario. Il residuo è interessante perché poi si può sommare il modello (analitico) con un residuo stazionario. Questa somma è uguale al quoziente, non si perde un pip. L'ho scritto cento volte sopra. No stessa cosa, chukchi abili che sono scrittori ma non lettori.
perché ci sono solo 40 osservazioni. Anche se non ti piace la statistica classica)), la radice della stima dei risultati dei test è in essa.
Sì, 40 è un po' piccolo. Ha fatto il test e ha scritto sopra. Dopo 70 ulteriori aumenti del campione non influenzano il risultato. Ecco il risultato sulla lunghezza del campione. È degno di nota. I coefficienti del modello sono stimati:
EURUSD = C(1)*HP1(-1) + C(2)*HP1(-2) + C(3)*HP1_D(-1) + C(4)*EQ1_HP2(-1) + C(5)*EQ1_HP2(-2) + C(6)*EQ1_HP2(-3) + C(7)*EQ1_HP2_D(-1) + C(8)*EQ1_HP2_D(-2) + C(9)*EQ1_HP2_D(-3) + C(10)*EQ1_HP2_D(-4)
Ce ne sono 10 in totale. Tutti i coefficienti sono variabili casuali. Domanda: a quale lunghezza del campione diventeranno approssimativamente una costante. Mostrerò tutti i coefficienti in una figura:
Qui campione = 80 osservazioni. Si può vedere che dopo la metà del campione tutto si aggiusta e soprattutto l'errore di valutazione del coefficiente. Per il primo coefficiente ne darò uno più grande:
Questa è una stima del coefficiente stesso - vediamo che il suo valore non è una costante.
E ora l'errore di stima del coefficiente:
Quindi concludo che il campione dovrebbe essere da qualche parte sopra le 60 osservazioni.
Abbiamo bisogno di coefficienti stabili con un piccolo errore - questa è una misura della lunghezza del campione!
Certo che lo farà... ma stiamo parlando della realtà... e nella realtà, il modello sarà costantemente alimentato con nuovi dati (e possibilmente inutilizzabili per questo modello)...
Sordità sorprendente.
Lo dico da anni - il cotier non è stazionario e non può essere previsto.
Lo dico da diversi anni - kotir è non stazionario, ma può essere previsto se il residuo del modello è stazionario. Il residuo è interessante perché allora si può sommare il modello (analitico) con un residuo stazionario. Questa somma è uguale al quoziente, non si perde un pip. L'ho scritto cento volte sopra. No stessa cosa, chukchi abili che sono scrittori ma non lettori.
E a proposito, sull'analisi dei residui per una distribuzione normale: solo 116 osservazioni sono molto piccole perché i risultati siano affidabili. Cioè, naturalmente il test può essere applicato e assegnerà la distribuzione alla normale con una certa probabilità, ma qual è l'intervallo di confidenza di questa previsione? Cioè il 25% è di nuovo un valore molto approssimativo e può essere l'intervallo 0...50 con il 95% di confidenza per esempio, e può essere 22...28. Dipende sia dal numero di osservazioni che dalla varianza. Mi sembra che con 116 osservazioni l'IC sarebbe enorme
Di solito i creatori di tali modelli li eseguono rapidamente nel tester, si assicurano che falliscano e passano a nuovi modelli. Ma qui lo starter mostra le previsioni giornaliere in tempo reale aspettandosi un miracolo - masochismo di qualche tipo.
I forumisti che siedono con il becco aperto dove dovrebbero mettere il graal possono disperdersi.
Il problema che ho delineato e per il quale non ho soluzione, è quello di prevedere la prevedibilità del modello dalle caratteristiche statistiche del modello sulla storia. Non mi interessano i metodi TA.
in qualsiasi algoritmo si può usare qualsiasi errore... e anche r-Q in NS...
.....Non si sa per diversi anni - il kotir non è stazionario e non può essere previsto.
Lo dico da anni - il kotir non è stazionario ma può essere predetto.....