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In allegato un curioso articolo sulla valutazione dei modelli (TC).
L'approccio classico per la valutazione del TC è quello di farlo passare attraverso un tester e ottenere alcune statistiche, e poi fare un test in avanti.
L'articolo suggerisce un altro approccio - attraverso criteri informativi si confrontano diverse ST, che possono essere vicine a causa di cambiamenti nei parametri. Con questo criterio informativo si stima l'errore di previsione fuori campione. L'autore ha confrontato 20 milioni(!) di modelli vicini e ha tratto alcune conclusioni su questa base.
La cosa interessante dell'articolo è proprio l'approccio diverso dalla solita tradizione in AT.
A volte si usava un indice del dollaro come sintetico, a volte si calcolavano i tassi per ogni valuta - molte varianti diverse.
Nell'allegato c'è un articolo sullo stesso argomento usando il rublo come esempio. Penso che la scelta della moneta non giochi un ruolo importante. Ma questo articolo è un altro sguardo a molti degli stessi argomenti.
Tradotto una panoramica delle capacità di analisi delle serie temporali di R. Vedere l'allegato.
Per i pigri, elencherò le sezioni:
Previsione e modellazione univariata
Decomposizione e filtraggio - Decomposizione e filtraggio
Stazionarietà, radici unitarie e cointegrazione
Analisi delle serie temporali non lineari
Modelli di regressione dinamica
Modelli multivariati di serie temporali
C'è un link all'originale. Non ho pretese sulla qualità della traduzione, ma sarà sufficiente per informare chiunque voglia usarla.
Si prega di notare che c'è una lista enorme di programmi già pronti per costruire TC.
Buona fortuna.
In allegato un nuovo curioso articolo su un argomento che è stato discusso molte volte sul forum.
Si tratta della struttura frattale del mercato. Non molti sanno che sinonimo della presenza di frattali è la presenza di memoria lunga in un quoziente. Il problema della deduzione in tali quozienti è studiato, e si sostiene che si deve affrontare il cambiamento di scala (temporale) del quoziente, cioè il cambiamento dell'orizzonte temporale - un analogo matematico di tre finestre.
Non molti sanno che sinonimo della presenza di frattali è la presenza di memoria lunga in un quotidiano.
Probabilmente farei arrabbiare gli altri se dicessi che il cammino casuale è anche frattale e non ha memoria. La frattalità del cammino casuale può essere dimostrata matematicamente in modo molto semplice.
Non si tratta di dimostrare qualcosa, ma di applicabilità pratica.
Con questo thread cerco di mostrare che c'è un gran numero di lavori teorici basati su problemi reali e che risolvono problemi reali.
A due termini strettamente correlati ho dimenticato di aggiungerne un altro che traduce il problema dei frattali, della memoria lunga, delle code spesse sul piano pratico - si tratta dei modelli FARIMA con integrazione frazionaria. Si tratta di modelli ARIMA in cui il valore di I, di solito prendendo interi positivi, può essere frazionario e corrispondere ai valori dell'indice di Hurst. Hearst ha ricevuto molta attenzione sul sito web, e c'è una libreria in R chiamata fracdiff che risolve una serie di problemi in questo settore. Inoltre ci sono altre librerie per trattare i frattali.
Sarei molto felice di discutere della frattalità del cammino casuale, ma a condizione di usare un po' di codice.
"Lezioni da un'altra rivoluzione russa: il crollo dell'utopia liberale e la possibilità di un miracolo economico"
Purtroppo non ho il libro stesso. Ma forse più pienamente compresi i concetti discussi qui.
R non è chiaramente un fannullone.
Classifica TIOBE 2012: R è uno dei venti linguaggi di programmazione più popolari
La natura della distribuzione non cambia. A proposito, lo studio stesso è partito dal fatto che lo strano comportamento del Likelihood Ratio si nota, si potrebbe dire, a occhio nudo:
Alexey, buona giornata. Cos'è l'indicatoreLikelihood Ratio?