Econometria: previsione a un passo avanti - pagina 49
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Le previsioni dovrebbero essere lunghe e corte con una valutazione della probabilità della direzione di mercato appropriata.
ma non con i mezzi descritti qui...
Il mercato ha una buona possibilità di andare lungo o corto... non è così male se non vuoi andare lungo o corto... in quali condizioni questo approccio presumibilmente funziona... in quali condizioni non lo fa...
se guardate attentamente i test - l'approccio è senza senso e gli stessi risultati (le stesse previsioni) possono essere ottenuti con mezzi molto più semplici... e fatto sotto forma di un semplice indicatore...
e l'analisi degli errori di previsione è inefficiente...
In generale, questo topic dovrebbe chiamarsi "Ho letto un libro - l'ho fatto - non funziona - dimmi perché))) "
il metodo proposto ha 3 difetti...2 di essi sono specifici...
il metodo proposto ha 3 difetti...2 dei quali specifici...
Ahi, signori commercianti! Beh, almeno qualcosa di concreto!!!!
il metodo proposto ha 3 difetti...2 dei quali specifici...
Ahi, signori commercianti! Beh, almeno qualcosa di concreto!!!!
Cosa c'è di sbagliato nei metodi standard di valutazione della qualità del TS - come il fattore di profitto, per esempio?
Ok, che sia specifico))). Come vi è già stato detto, le statistiche nude, senza sostanza, sono destinate a fallire. Mi limiterò a decifrare ciò che intendo personalmente.
Prima di lavorare con il mercato reale, provate questo semplice modello come input quotato. Prendiamo il rumore bianco. Può anche essere gaussiano. Per iprimi n campioni aggiungere la costante M1 . Non aggiungere nulla aiprossimi n campioni . Aggiungere la costante M2 ai prossimi N campioni, non aggiungere nullaai prossimi n campioni . Aggiungere la costante M3 ai prossimi N conteggi e cosìvia. Poi integriamo il rumore bianco non stazionario ottenuto e lo prendiamo come processo di input. Cioè abbiamo ottenuto una martingala che contiene tendenze. Il modello lump-trend )))). Che anche le costanti M1 , M2 , ... siano abbastanza grandi (rispetto alla varianza del rumore bianco), in modo che ogni tendenza possa essere sfruttata. E che la costante n sia abbastanza piccola rispetto a N . Diciamo che N = 100, n = 10. I modelli di regressione classici volano su un tale processo. Gli intervalli di confidenza saranno così ampi che non avrete il tempo di catturare la tendenza da n campioni. Diciamo che su 10 conteggi su 10 vi renderete conto - sì, qui c'era una tendenza. Ma non darà nulla per il gioco successivo.
È possibile guadagnare su queste serie? Sì, abbiamo bisogno di aggiungere un po' di contenuto alle nude statistiche - per capire che ci sono brevi tendenze periodiche qui.
Questo è tutto a titolo di esempio. Nelle quotazioni reali non ci sono tendenze periodiche. Ma c'è ogni sorta di altri effetti locali che possono essere fissati statisticamente solo dopo il fatto.
nel metodo proposto ci sono 3 giunti...2 di loro specifici...
Salve, signori commercianti! Beh, almeno dammi qualcosa di concreto !!!!
Dal mio studio di ingegneria.
Una volta un mio collega è stato mandato in viaggio d'affari. Stava progettando un vibro-diffusore da 2 anni. Il vibro-dipper è un dispositivo che ha qualcosa di simile a un eccentrico, ed è stato progettato per infiggere pali nel terreno.
Così, è partito per un viaggio d'affari con la sua meraviglia sferragliante. I nostri clienti chiamano da lì: "Il vostro specialista è venuto, ha installato il suo impianto sulla pila e ha detto: questo c***o non funziona! Prese una bottiglia di vodka, la scolò in due sorsi e scomparve in una direzione sconosciuta. .....
L'uomo non ha ammesso fino alla fine che il suo lavoro era una merda. Ma un giorno lo fece.
Cosa c'è di sbagliato nei metodi standard di valutazione della qualità del TS - come il fattore di profitto, per esempio?
Ok, che sia specifico))). Come vi è già stato detto, le statistiche nude, senza sostanza, sono destinate a fallire. Mi limiterò a decifrare ciò che personalmente intendo con questo.
Prima di lavorare con il mercato reale, provate questo semplice modello come input delle quotazioni. Prendiamo il rumore bianco. Può anche essere gaussiano. Per iprimi n campioni aggiungere la costante M1 . Non aggiungere nulla aiprossimi n campioni . Aggiungere la costante M2 ai prossimi N campioni, non aggiungere nullaai prossimi n campioni . Aggiungere la costante M3 ai prossimi N conteggi e cosìvia. Poi integriamo il rumore bianco non stazionario ottenuto e lo prendiamo come processo di input. Cioè abbiamo ottenuto una martingala che contiene tendenze. Il modello lump-trend )))). Che anche le costanti M1 , M2 , ... siano abbastanza grandi (rispetto alla varianza del rumore bianco), in modo che ogni tendenza possa essere sfruttata. E che la costante n sia abbastanza piccola rispetto a N . Diciamo che N = 100, n = 10. Quindi i modelli di regressione classici volano su un tale processo. Gli intervalli di confidenza saranno così ampi che semplicemente non avrete il tempo di catturare la tendenza da n campioni. Diciamo che su 10 campioni su 10 vi accorgerete che c'era una tendenza. Ma non darà nulla per il gioco successivo.
È possibile guadagnare su queste serie? Sì, abbiamo bisogno di aggiungere un po' di contenuto alle nude statistiche - per capire che ci sono brevi tendenze periodiche qui.
Questo è tutto a titolo di esempio. Nelle quotazioni reali non ci sono tendenze periodiche. Ma c'è ogni sorta di altri effetti locali che possono essere registrati dalle statistiche solo dopo il fatto.
È soddisfacente e praticamente l'unico. Ma ci sono due circostanze: 1) non si sa cosa cambiare se il risultato è negativo, e 2) la prognosi per il futuro è sconosciuta.
1. o i parametri del modello o il modello stesso. Puoi elaborare i criteri
2. sarà sempre sconosciuto. Si può solo sperare che il mercato rimanga lo stesso per un po'. Il resto è utopia o insider
Ok, che sia specifico))). Come vi è già stato detto, le statistiche nude, senza sostanza, sono destinate a fallire. Mi limiterò a decifrare ciò che intendo personalmente.
Prima di lavorare con il mercato reale, provate questo semplice modello come input quotato. Prendiamo il rumore bianco. Può anche essere gaussiano. Per iprimi n campioni aggiungere la costante M1 . Non aggiungere nulla aiprossimi n campioni . Aggiungere la costante M2 ai prossimi N campioni, non aggiungere nullaai prossimi n campioni . Aggiungere la costante M3 ai prossimi N conteggi e cosìvia. Poi integriamo il rumore bianco non stazionario ottenuto e lo prendiamo come processo di input. Cioè abbiamo ottenuto una martingala che contiene tendenze. Il modello lump-trend )))). Che anche le costanti M1 , M2 , ... siano abbastanza grandi (rispetto alla varianza del rumore bianco), in modo che ogni tendenza possa essere sfruttata. E che la costante n sia abbastanza piccola rispetto a N . Diciamo che N = 100, n = 10. I modelli di regressione classici volano su un tale processo. Gli intervalli di confidenza saranno così ampi che non avrete il tempo di catturare la tendenza da n campioni. Diciamo che su 10 conteggi su 10 vi renderete conto - sì, qui c'era una tendenza. Ma non darà nulla per il gioco successivo.
È possibile guadagnare su queste serie? Sì, abbiamo bisogno di aggiungere un po' di contenuto alle nude statistiche - per capire che ci sono brevi tendenze periodiche qui.
Questo è tutto a titolo di esempio. Nelle quotazioni reali non ci sono tendenze periodiche. Ma c'è ogni sorta di altri effetti locali che possono essere registrati con le statistiche solo dopo il fatto.
È possibile inventare molte cose.
Inizialmente, ho dichiarato la mia descrizione verbale di una quotazione = tendenza + rumore. Questa descrizione ha senso in termini di previsione, poiché la tendenza è prevista.
In questo thread ho sollevato una questione molto ristretta: una previsione di 1 passo avanti. Ho proposto un modello e sto cercando di scoprire se la previsione può essere affidabile. Se puoi, perché, e se non puoi, perché no. Su questo argomento vorrei sentire opinioni e suggerimenti. E disposto a fare il lavoro sporco di codifica per testare le ipotesi. Questo è ciò che io chiamo specificità.
1. o i parametri del modello o il modello stesso. Puoi elaborare i criteri
Ecco una parte della tabella riassuntiva:
Cosa cambiare?