エコノメトリックス：一歩先の予測 - ページ 100 1...93949596979899100101102103104105106107...139 新しいコメント 削除済み 2011.12.03 10:52 #991 Avals: 別のスレッドで議論してください。成果（報告、モニタリング）はあるか？確かにね〜、このスレッドで議論することはあまりないですね・・・。 まあ、結果は当然あるんですけどね。結果が出なければ、嘘はつかない。その結果をもとに計算を行い、モデルを修正し、技術的なパラメータを決定する。 Sceptic Philozoff 2011.12.03 11:04 #992 avtomat: どうでしょう、10カ月先の実験をやり続けて、途中で疑問が生じたら説明する、説明する......。でも、デリバティブが何なのかを説明するのは、ちょっと無理がありますよね......。つまり、ある程度の基礎知識があることが前提です。 そう、理解するためには、ある程度の努力、時には相当な努力、認知作業が必要なのです。しかし、その推理という作業を誰かにしてあげたくてもできないのです。 オレグ、デリバティブが何かは説明するまでもないだろう。TAUについては、描かれた内容を理解するのに十分な程度に知っています。だから、知識の基本的な手荷物について - それは確かに私にではありません。 私は単に、そのスレッドに具体的な内容（何かのモデル）が書かれていないことを指摘したまでです。そして、私だけではありません。 ただのベアスキームです（前の記事参照、そこでも質問していますが、答えていません）。 削除済み 2011.12.03 11:49 #993 Mathemat: オレグ、デリバティブが何かは説明するまでもないだろう。TAUのことは十分知っているので、描いていただいた内容は理解できます。だから、基礎知識については、絶対に自分には向かないんです。 私は単に、そのスレッドに具体的な内容（何かのモデル）が書かれていないことを指摘したまでです。そして、私だけではありません。 ただのベアスキームです（前回の記事参照、そこでも質問していますが、答えていません）。 いやいや...派生の件ですが......あなたには関係ないですよ......。というのは、比喩的な表現で...。受取人は迷わず現れたが :)))))))))))))))))))))))))))))))))))))))) まあ、裸は裸なんですけどね・・・。しかし、私にとっては、とても明確な意味を持つものなのです。 まあ...この辺にしておきましょうか...。 Avals 2011.12.03 13:28 #994 avtomat: 確かにね〜、このスレッドで議論することはあまりないですね・・・。 まあ、結果は当然あるんですけどね。結果が出なければ、嘘はつかない。その結果をもとに計算を行い、モデルを修正し、技術的なパラメータを決定しています。 また、それらはどこにあるのか（統計、モニタリング）？ Vladimir Paukas 2011.12.03 13:35 #995 avtomat: 一般的に、一部の個人は「面白い」ロジックを持っている--結果がクソなら、それが当たり前として受け入れられる......。 怪しくないとだけ言っておこう。 しかし、7万％というのは非常に怪しい。妙な感じさえする。 それは、周りに紳士がいないからです。 Avals 2011.12.03 13:36 #996 paukas: 怪しくないとだけ言っておこう。 一方、7万％というのは、かなり怪しい。なんだか変な感じさえします。 を提供し、さらに約束します。） СанСаныч Фоменко 2011.12.04 05:47 #997 この話題を原点に戻したいと思います。 このテーマに関する背景情報は、2つの記事で紹介しています。 指標の統計的特性の分析 エコノメトリックス：一歩進んだ予測法 次のようなモデルが提案されています。 EURUSD hp1(-1 to -2) hp1_d(-1 to -1) eq1_hp2(-1 to -3) eq1_hp2_d(-1 to -4) ここで、hp1は1/DXからのHodrick-Prescott指標、DXはドル指標である。 hp1_d - 残留値 = 1/DX - hp1 eq1_hp2 は残差のホドリック・プレスコット指標＝1/DX - (hp1(-1 to -2) + hp1_d(-1 to -1)) eq1_hp2_d は前回の平滑化の残差です。 ラグ（前のバー）は括弧内に指定されている。すなわち、モデルはそれぞれ2、1、3、4バーの値を使用します。 このモデルを使って1週間の予測をしたところ、5対2という好結果が出た。 そして、EViewsでのテスト結果を掲載しました。その結果をここで繰り返しているのです。 この表は、モデルの特性を示しています。 R二乗- 商に対するモデルの適合度、もし=1なら、それは一致する 回帰のS.E.- 回帰を商に適合させる際の誤差。小数点以下4桁とすると、11～55pipsの誤差があります。 LM ACF- 残差に自己回帰が存在しない確率を示す。赤色は、自己相関がないという仮説を棄却できない場合、つまり、1つの 次の2本の棒グラフ： モデルからの残差に異分散があるかどうかの検定。不在の確率を表示します。この表は、最適化の結果、必要に応じて異分散性をモデル化したもので、つまり、残差に当初から存在していたかどうかはわからない。 RESETテスト- 仕様エラーがない確率： 欠損変数、関数形エラー、エラーとの相関（残差あり） Max Prob C は、回帰式の係数がゼロに等しくなる最大確率である。 Lambda H1～H 2は、Hodrick-Prescott指標のラムダ値です。 最後の2本の棒は モデルのラグ数である。アダプテーションが適用され、バーを1本ずらすとラグ数が変化することがわかる。 選択基準は、LM ACFの最小値とProb Cの最小値である。 要約結果は以下のとおりです。 サンプル内では意外な結果が、サンプル外では控えめな結果が得られています。1.22というプロフィットファクターの値は、特定のクォーティアの動きを圧迫する可能性があるため、私たちを勇気づけるものではないはずです。より客観的なのは、観察結果の利益率＝0.77で、これは40回の取引（各バーで1回の取引）のうち、22回が損失で17回が利益であったことを示しています。 何が問題なのか？ TSの一般的なアプローチ：TSを作成し、テスターで実行し、悪い結果を得て、それを修正する。何を変えればいいのか、わからない。 アイデア TSをテストする前に、ベンチマークとなり、その値によってTSの品質を判断できるような、いくつかの特性を見つけることは可能でしょうか。つまり、「良い」TSだけをテストするのです。テスターは、操作できないTSでも良い結果を示すことができると思います。 計量経済学は悪いもので、それだけに注意を払うべきでないという無知な人たちの鳴き声は止めた方がいいのではないでしょうか。具体的なツールも用意されています。表に示すとおりである。正しい」TSを構築するために、具体的な道具から何を絞り出すか。覚えておこう。クルマに乗る前に、クルマが正常に動くかどうかを確認するのだ。デポのドレンでサービス性を判断するという、TCとは異なる姿勢です。 EViewsで提案を実行し、結果を投稿する準備はできています。 Econometrics: one step ahead Nafany 2011.12.04 13:13 #998 faaさん、40の予報とそれに対する40の結果ということですが。項目番号｜予測クオーター｜結果クオーター｜と、数字が豊富で少しわかりにくいので、わかりやすく別の表にしてもらえないでしょうか。 СанСаныч Фоменко 2011.12.04 13:52 #999 Nafany: faaさん、ドライランでは40の予測とそれに対する40の結果があるとお聞きしています。桁数が多いと少しわかりにくいので、わかりやすくするために、n/a数｜cotir-forecast｜cotir-result｜を別の表にしていただけないでしょうか。 KOTIR_D - 商の増分。 FORECAST_IN - サンプル内部での予測、つまり、サンプル全体に対してフィッティングを行い、その後内部で予測する - 典型的な先読みを行う。 FORECAST_OUT - 標本の外側で1ステップ先の予測、すなわち、標本（40オブザベーション）でモデルを適合させて、それから41オブザベーションを予測すること。これはまだ過去のデータ上なので、事実と比較することはできますが RESULT_IN、RESULT_OUTは計算結果です。は損失です。 Trolls 2011.12.04 18:42 #1000 ... 全体のサンプルは5000サンプル（よく読んでください）ですが、最初の500サンプルの相関を調べました。トロール、-計算が合っている。このように、長さや時間間隔が異なれば、ACFは異なる値になることは、あなたや当社の計量アナリストが示したとおりです。 また、質問された内容をより注意深く読む必要があります。ACF全体を表示したわけではなく、最初の500サンプルだけを表示したのですね、サンプルは多くなっていますが。ということを聞いていたんです。 全体を見せる、5000カウントをすべて見せる。どんな感じになるのか気になるところです（調べたところ約90％は振動リンクモデルだそうです、もちろん正しい加工をすれば、しなくてもいいのですが...）。 1...93949596979899100101102103104105106107...139 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
別のスレッドで議論してください。成果（報告、モニタリング）はあるか？
確かにね〜、このスレッドで議論することはあまりないですね・・・。
まあ、結果は当然あるんですけどね。結果が出なければ、嘘はつかない。その結果をもとに計算を行い、モデルを修正し、技術的なパラメータを決定する。
どうでしょう、10カ月先の実験をやり続けて、途中で疑問が生じたら説明する、説明する......。でも、デリバティブが何なのかを説明するのは、ちょっと無理がありますよね......。つまり、ある程度の基礎知識があることが前提です。
そう、理解するためには、ある程度の努力、時には相当な努力、認知作業が必要なのです。しかし、その推理という作業を誰かにしてあげたくてもできないのです。
オレグ、デリバティブが何かは説明するまでもないだろう。TAUについては、描かれた内容を理解するのに十分な程度に知っています。だから、知識の基本的な手荷物について - それは確かに私にではありません。
私は単に、そのスレッドに具体的な内容（何かのモデル）が書かれていないことを指摘したまでです。そして、私だけではありません。
ただのベアスキームです（前の記事参照、そこでも質問していますが、答えていません）。
オレグ、デリバティブが何かは説明するまでもないだろう。TAUのことは十分知っているので、描いていただいた内容は理解できます。だから、基礎知識については、絶対に自分には向かないんです。
私は単に、そのスレッドに具体的な内容（何かのモデル）が書かれていないことを指摘したまでです。そして、私だけではありません。
ただのベアスキームです（前回の記事参照、そこでも質問していますが、答えていません）。
いやいや...派生の件ですが......あなたには関係ないですよ......。というのは、比喩的な表現で...。受取人は迷わず現れたが :))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))
まあ、裸は裸なんですけどね・・・。しかし、私にとっては、とても明確な意味を持つものなのです。
まあ...この辺にしておきましょうか...。
確かにね〜、このスレッドで議論することはあまりないですね・・・。
まあ、結果は当然あるんですけどね。結果が出なければ、嘘はつかない。その結果をもとに計算を行い、モデルを修正し、技術的なパラメータを決定しています。
また、それらはどこにあるのか（統計、モニタリング）？
一般的に、一部の個人は「面白い」ロジックを持っている--結果がクソなら、それが当たり前として受け入れられる......。
怪しくないとだけ言っておこう。 しかし、7万％というのは非常に怪しい。妙な感じさえする。
それは、周りに紳士がいないからです。
怪しくないとだけ言っておこう。 一方、7万％というのは、かなり怪しい。なんだか変な感じさえします。
を提供し、さらに約束します。）
この話題を原点に戻したいと思います。
このテーマに関する背景情報は、2つの記事で紹介しています。
指標の統計的特性の分析
エコノメトリックス：一歩進んだ予測法
次のようなモデルが提案されています。
EURUSD hp1(-1 to -2) hp1_d(-1 to -1) eq1_hp2(-1 to -3) eq1_hp2_d(-1 to -4)
ここで、hp1は1/DXからのHodrick-Prescott指標、DXはドル指標である。
hp1_d - 残留値 = 1/DX - hp1
eq1_hp2 は残差のホドリック・プレスコット指標＝1/DX - (hp1(-1 to -2) + hp1_d(-1 to -1))
eq1_hp2_d は前回の平滑化の残差です。
ラグ（前のバー）は括弧内に指定されている。すなわち、モデルはそれぞれ2、1、3、4バーの値を使用します。
このモデルを使って1週間の予測をしたところ、5対2という好結果が出た。
そして、EViewsでのテスト結果を掲載しました。その結果をここで繰り返しているのです。
この表は、モデルの特性を示しています。
R二乗- 商に対するモデルの適合度、もし=1なら、それは一致する
回帰のS.E.- 回帰を商に適合させる際の誤差。小数点以下4桁とすると、11～55pipsの誤差があります。
LM ACF- 残差に自己回帰が存在しない確率を示す。赤色は、自己相関がないという仮説を棄却できない場合、つまり、1つの
次の2本の棒グラフ： モデルからの残差に異分散があるかどうかの検定。不在の確率を表示します。この表は、最適化の結果、必要に応じて異分散性をモデル化したもので、つまり、残差に当初から存在していたかどうかはわからない。
RESETテスト- 仕様エラーがない確率： 欠損変数、関数形エラー、エラーとの相関（残差あり）
Max Prob C は、回帰式の係数がゼロに等しくなる最大確率である。
Lambda H1～H 2は、Hodrick-Prescott指標のラムダ値です。
最後の2本の棒は モデルのラグ数である。アダプテーションが適用され、バーを1本ずらすとラグ数が変化することがわかる。 選択基準は、LM ACFの最小値とProb Cの最小値である。
要約結果は以下のとおりです。
サンプル内では意外な結果が、サンプル外では控えめな結果が得られています。1.22というプロフィットファクターの値は、特定のクォーティアの動きを圧迫する可能性があるため、私たちを勇気づけるものではないはずです。より客観的なのは、観察結果の利益率＝0.77で、これは40回の取引（各バーで1回の取引）のうち、22回が損失で17回が利益であったことを示しています。
何が問題なのか？
TSの一般的なアプローチ：TSを作成し、テスターで実行し、悪い結果を得て、それを修正する。何を変えればいいのか、わからない。
アイデア
TSをテストする前に、ベンチマークとなり、その値によってTSの品質を判断できるような、いくつかの特性を見つけることは可能でしょうか。つまり、「良い」TSだけをテストするのです。テスターは、操作できないTSでも良い結果を示すことができると思います。
計量経済学は悪いもので、それだけに注意を払うべきでないという無知な人たちの鳴き声は止めた方がいいのではないでしょうか。具体的なツールも用意されています。表に示すとおりである。正しい」TSを構築するために、具体的な道具から何を絞り出すか。覚えておこう。クルマに乗る前に、クルマが正常に動くかどうかを確認するのだ。デポのドレンでサービス性を判断するという、TCとは異なる姿勢です。
EViewsで提案を実行し、結果を投稿する準備はできています。
faaさん、ドライランでは40の予測とそれに対する40の結果があるとお聞きしています。桁数が多いと少しわかりにくいので、わかりやすくするために、n/a数｜cotir-forecast｜cotir-result｜を別の表にしていただけないでしょうか。
KOTIR_D - 商の増分。
FORECAST_IN - サンプル内部での予測、つまり、サンプル全体に対してフィッティングを行い、その後内部で予測する - 典型的な先読みを行う。
FORECAST_OUT - 標本の外側で1ステップ先の予測、すなわち、標本（40オブザベーション）でモデルを適合させて、それから41オブザベーションを予測すること。これはまだ過去のデータ上なので、事実と比較することはできますが
RESULT_IN、RESULT_OUTは計算結果です。は損失です。
全体のサンプルは5000サンプル（よく読んでください）ですが、最初の500サンプルの相関を調べました。トロール、-計算が合っている。このように、長さや時間間隔が異なれば、ACFは異なる値になることは、あなたや当社の計量アナリストが示したとおりです。
また、質問された内容をより注意深く読む必要があります。ACF全体を表示したわけではなく、最初の500サンプルだけを表示したのですね、サンプルは多くなっていますが。ということを聞いていたんです。
全体を見せる、5000カウントをすべて見せる。どんな感じになるのか気になるところです（調べたところ約90％は振動リンクモデルだそうです、もちろん正しい加工をすれば、しなくてもいいのですが...）。