Econometria: previsione a un passo avanti - pagina 118
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Dovremmo iniziare con una rassegna dei risultati in questo campo. Burg ha scritto la sua dissertazione Maximum entropy spectral analysis nel 1975. Ehler ha scritto il suo libro Rocket Science per i commercianti anche circa 30 anni fa. Il suo libro MESA e Trading Marcket Cycles è stato anche pubblicato nel 1993. Ci sono programmi e indicatori che implementano queste idee. Quindi, prima di reinventare la ruota, dovresti solo fare rete, leggere i libri e arrivare al livello che è disponibile.
Lo scrivo in generale per tutti, nel tentativo di proteggere la gente dalle vostre illusioni. Non mi faccio illusioni sull'applicabilità del DSP nel trading.
Le tesi sono scritte per mettersi in mostra davanti agli altri. Li scrivono su tutti i tipi di sciocchezze. Ho una dozzina di dissertazioni su cui lavorare. Ma è un peccato perderci tempo.
Alexander, meno sciocchezze leggi, meno sei di mentalità chiusa. Hai una visione più ampia.
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Ora per l'elaborazione digitale.... Non capisco cosa vuoi dire con questo? In senso generale, come immagina l'elaborazione dei segnali su un computer? È tutto digitale da solo! Non c'è altro modo per farlo. Oppure devi smettere di elaborare qualsiasi cosa. Solo perché è fatto su un computer.
Se per DSP intendi l'elaborazione del passato, ho già spiegato che non lo faccio. Ho i filtri BIH. Non conoscono il passato. Sono veri e propri filtri. A differenza dei filtri FIR, che possono essere applicati e implementati solo in un computer. Naturalmente, l'implementazione dei filtri IIR è digitale. Perché è in un computer :-)
Le tesi sono scritte per mettersi in mostra davanti agli altri. Scrivono ogni sorta di sciocchezze. Ho una dozzina di dissertazioni su cui lavorare. Ma è un peccato perderci tempo.
Alexander, meno sciocchezze leggi, meno sei di mentalità chiusa. Una visione più ampia.
Vadim! Non insisto su nulla. Ho passato tutta la mia vita a fare lavori di design e so come si fa e come non si fa. Sarò contento solo se avrò una conoscenza di successo con una mente ampia. Se imparate qualcosa da me o meno è una vostra scelta.
Ancora una volta. Non sto imponendo niente a nessuno. Inoltre, ho aperto un thread per sentire le opinioni di altre persone sulle questioni che mi interessano. Non sono interessato al DSP perché so esattamente qual è il suo posto in econometria, dove applicarlo e per cosa.
Le tesi sono scritte per mettersi in mostra davanti agli altri. Scrivono su ogni sorta di sciocchezze. Ho una dozzina di dissertazioni su cui lavorare. Ma è un peccato perderci tempo.
Alexander, meno sciocchezze leggi, meno sei di mentalità chiusa. Hai una visione più ampia.
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Ora per l'elaborazione digitale.... Non capisco cosa vuoi dire con questo? In senso generale, come immagina l'elaborazione dei segnali su un computer? È tutto digitale da solo! Non c'è altro modo per farlo. Oppure devi smettere di elaborare qualsiasi cosa. Solo perché è fatto su un computer.
Se per DSP intendi l'elaborazione del passato, ho già spiegato che non lo faccio. Ho i filtri BIH. Non conoscono il passato. Sono dei veri e propri filtri. A differenza dei filtri FIR, che possono essere applicati e implementati solo in un computer. Naturalmente, l'implementazione dei filtri IIR è digitale. Perché è in un computer :-)
L'intero argomento è più ricco dell'ultimo post che hai commentato. La questione della significatività delle variabili è stata trattata molte volte. L'accumulo dell'errore di predizione è un fatto medico, poiché si prende il valore di predizione precedente per la predizione successiva per mancanza di fatto. Se si prende un fatto, è una previsione un passo avanti.
Ma questi sono problemi minori e tecnici.
L'uso degli incrementi era. Non funziona niente, perché negli incrementi non c'è una tendenza, ma c'è una tendenza prevista. ed ecco la domanda principale dell'argomento: quali proprietà del modello danno una garanzia di prevedibilità? È stato suggerito un insieme di tali proprietà per un modello di regressione ordinaria. Quello che state commentando è un modello di breakout e ci sono altri modelli qui che non capisco.
Sarei grato per il suo commento su uno qualsiasi dei molti punti di questo thread.
Questo è solo un commento alle numerose disposizioni dell'argomento e il disaccordo con esse è questo:
Una tendenza è un incremento su un campione di valori di un certo ritardo, a ritardi precedenti e in tali ritardi ci può essere più di un passo. Come calcolare questo incremento e assumere un incremento dipendente per il prossimo ritardo è un modello di previsione. Allo stesso tempo i metodi di determinazione della significatività delle variabili, usano solo il passo avanti come criterio, ma per niente sul ritardo - mi chiedo perché con una pratica così comune qualcuno improvvisamente si aspetta di ottenere garanzie di precisione della previsione di tendenza esatta. L'amicizia con tale "fatto medico" è un tappeto dritto verso uno psicoterapeuta specializzato... Va da sé che l'accumulo di errori crescerà insieme alla dimensione del ritardo, ma non significa riduzione dell'accuratezza della previsione - perché questa misura è relativa ed è stabilita dalla stima della qualità della correlazione, non dalla dimensione dell'errore... Pertanto, la scelta di un modello e dei suoi parametri è solo un problema secondario, risolto (e facilmente) dopo aver determinato la dimensione e le proprietà del campione di variabili dipendenti...
Questo è solo un commento alle numerose disposizioni dell'argomento e il disaccordo con esse è questo:
Un trend è un incremento su un campione di valori di un certo ritardo, a ritardi precedenti e in tali ritardi ci può essere più di un passo. Come calcolare questo incremento e assumere un incremento dipendente per il prossimo ritardo è un modello di previsione. Allo stesso tempo i metodi di determinazione della significatività delle variabili, usano solo il passo avanti come criterio, ma per niente sul ritardo - mi chiedo perché con una pratica così comune qualcuno improvvisamente si aspetta di ottenere garanzie di precisione della previsione di tendenza esatta. L'amicizia con tale "fatto medico" è un tappeto dritto verso uno psicoterapeuta specializzato... Va da sé che l'accumulo di errori crescerà insieme alla dimensione del ritardo, ma non significa riduzione dell'accuratezza della previsione - perché questa misura è relativa ed è stabilita dalla stima della qualità della correlazione, non dalla dimensione dell'errore... Pertanto, la scelta di un modello e dei suoi parametri è solo un problema secondario, risolto (con facilità) dopo aver determinato la dimensione e le proprietà del campione di variabili dipendenti...
Porca miseria! 2009... Sono passati quasi tre anni.
Ho risposto lì. Ho postato una foto del mio filtro. Sono solo 22 frequenze su 45. C'è anche una somma della linea dell'oro. Anche in questo caso quasi nessuno ha pensato di usarlo. Questa è la risposta più vicina alla tua domanda in tutto il thread. Questo è il quadro quasi stazionario del mercato. Tutte le frequenze hanno un periodo invariabile. C'è un'ampiezza instabile. Ma cambia anche in modo fluido. Anche la frequenza di modulazione instabile è armonica. Sì, non importa. Puoi applicare questa funzione ad ogni linea alcune volte in più. Le linee continuano nel futuro in modo fluido senza salti. Una barra può sempre essere prevista con grande precisione.
Tutto quello che è stato detto (problemi e prospettive) nella nostra conversazione può essere visto in questa immagine.
Box e Jenkins usano anche soluzioni simili in alcuni dei loro modelli, ma definendo lo spettro solo della sottoportante a bassa frequenza più vicina e usandola come parametro della media mobile, e usando i coefficienti di autocorrelazione come sottoportante ad alta frequenza. In effetti il tuo approccio è più completo rispetto allo spettro di frequenza e quindi probabilmente più accurato... d'altra parte il loro approccio ha probabilmente migliori proprietà adattive, ma questo non è completamente articolato nelle pubblicazioni per ovvie ragioni...
Come trovare la chiave per determinare la dimensione del campione? Forse seguire la strada di minimizzare l'RMS dall'equazione di regressione?
Beh, sì, proprio come si conosce il posto esatto dell'entropia dell'informazione in econometria. Non sembra essere fornito lì?
Porca miseria! 2009... Sono passati quasi tre anni.
Ho risposto lì. Ho postato una foto del mio filtro. Sono solo 22 frequenze su 45. C'è anche una somma della linea dell'oro. Anche in questo caso quasi nessuno ha pensato di usarlo. Questa è la risposta più vicina alla tua domanda in tutto il thread. Questo è il quadro quasi stazionario del mercato. Tutte le frequenze hanno un periodo invariabile. C'è un'ampiezza instabile. Ma cambia anche in modo fluido. Anche la frequenza di modulazione instabile è armonica. Sì, non importa. Puoi applicare questa funzione ad ogni linea alcune volte in più. Le linee continuano nel futuro in modo fluido senza salti. Una barra può sempre essere prevista con grande precisione.
Tutto quello che è stato detto (problemi e prospettive) nella nostra conversazione si può vedere in questa immagine.