Econometria: previsione a un passo avanti - pagina 71
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Non ho visto nessuna pubblicazione su NS con R^2. Questo è quello che voglio dire. Cosa c'entra l'analisi di regressione?
RA non c'entra niente, è la misura (minuzia) che cambia. I rettilinei, le curve e gli obliqui sono spostati.
Come si dice - alla costante più vicina.
Prendi questo e calcola da solo quale sarà l'equità alla 13esima barra dopo aver iniziato a comprare. Non c'è compensazione, stiamo scambiando in CC!
Vendo davvero il muv e faccio davvero attenzione che le posizioni short aperte in totale corrispondano al muv venduto (beh, ovviamente con un fattore 13), facendo delle "scorte".
Riguardo alla costruzione del periodo - questa è la prossima idea, molto sensata tra l'altro. Ma per ora dobbiamo capire quello di base.
Non lo discuto e sono completamente d'accordo. Alla 13a barra il prezzo della tua posizione cumulativa media corrisponderà esattamente al valore del muving con il periodo di mediazione di 13. Le reti mostreranno questo fatto ancora più chiaramente. Il problema è che sulla barra 14, non puoi più rendere la tua posizione uguale alla media attuale con un periodo di 13, la media mobile sarà sparita e il tuo prezzo medio di entrata rimarrà lo stesso. L'unica cosa che puoi fare è fare di nuovo la media e usare il mouwing con il periodo 14, sulla barra 15 dovrai usare il mouwing 15, sulla barra 16, e così via all'infinito. Nel limite, la media mobile diventerà così grande che il prezzo non tornerà ad essa in un futuro prevedibile. Cioè non è possibile fare alcun "accompagnamento".
Domani scriverò il mio pensiero nella tabella per renderlo più chiaro.
La chiusura di vecchie microposizioni non dovrebbe essere consentita in quanto il risultato complessivo dell'operazione Y sarà distorto dal profitto/perdita realizzato.
È più semplice, solo le vecchie microposizioni saranno chiuse al prezzo attuale della barra zero, e per mantenere il periodo le vecchie microposizioni dovrebbero essere chiuse ai loro prezzi di apertura di 13 barre fa, il che non è possibile. Ma il muwink chiude i vecchi valori ai vecchi prezzi, può farlo, perché è un indicatore.
a:faa
Mentre stavamo discutendo e discutendo, è arrivato il reggimento dei freak:
Previsione di serie temporali usando lo smoothing esponenziale
Previsione di serie temporali usando lo smoothing esponenziale (fine)
I candidati corrispondono perfettamente al vostro metodo.
a:faa
Mentre discutevamo e discutevamo, è arrivato il reggimento dei freak:
Previsione di serie temporali con smoothing esponenziale
Previsione di serie temporali usando lo smoothing esponenziale (fine)
I candidati corrispondono perfettamente al vostro metodo.
L'ho fatto. Ha rifiutato. Ero interessato a come regolare i parametri di lisciatura in base all'errore di previsione. Questo è parte del problema per me.
C'è un altro problema. Prima ho pubblicato i risultati della simulazione per un modello. Ora lo sto pubblicando per un altro:
kotir hp1(-1 a -2) hp1_d(-1 a -1) eq1_hp2(-1 a -3) eq1_hp2_d(-1 a -4)
dove HP leviga il quoziente 1/DX, cioè l'inverso dell'indice del dollaro.
Ecco il risultato:
Modello molto buono. si presta all'ottimizzazione tramite LM ACF e max Prob C
Ed ecco i risultati deprimenti:
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.
Vladimir: La prospettiva di SanSanych non è ristretta, ma il compito è specifico, mi sembra. imho, naturalmente.
E la presa di un bulldog...
Di solito i produttori di tali modelli li fanno girare rapidamente nel tester, si assicurano che siano drenanti e passano a nuovi modelli. Ma qui l'antipasto mostra le previsioni giornaliere in tempo reale aspettandosi un miracolo - masochismo di sorta.
Quando pronostico all'interno del campione ho un fattore di profitto fantastico, soprattutto si prega di notare il 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.
Non ho visto nessuna pubblicazione su NS con R^2.
In qualsiasi algoritmo si può usare qualsiasi errore... e anche p-Q in NS...
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.
cazzo dovrebbe in teoria...ma in pratica non sarà così...e dipenderà non solo dalla dimensione del campione totale ma anche da cosa c'è dentro...