エコノメトリックス:一歩先の予測 - ページ 109

 
Reshetov:

Excel 2002は拡張子xlsxのファイルを開くことができません - ファイル形式のリストにそのような拡張子はありません。

そこで、特に優秀なエコノミストのために、もう1回繰り返します。

一般的なデータはあまり多くないので、細かくは書けないのでしょうか? RESULTS ZZターニングの日付と時間:フィッティングのためのテーブルの形と予測のために別々に?

数量に関わらず、あなた個人に対して
ファイル:
eurusd_zz_1.zip  38 kb
 
faa1947:
任意の数量で個人的にあなたのために

テーブルによると、すべてが4時間のバーに加算されるようです。キャッチは気づかれていないようです。


なんて言ったらいいんだろう。奥さんに金袋を縫ってもらい、金物屋でいいシャベルを買って同じようにお金をかき集める。もし、あなたの回帰モデルが 本当にZZのピークを正確に予測できるのなら、ソロスをはじめとする様々なギャンやノストラダムスは安泰です。


ケースを持っていました。ニューラルネットワークを構築し、学習させた。学習用サンプルの外で実行した。結果は100%でした。嬉しい反面、奇跡が起きないことも理解していたので、再確認を始めたのです。NSの学習用サンプルを作成していたプログラムが、入力の一つを間違えて、出力に意図した値を与えていたことが判明したのです。まあ、出力先も重複していたんですけどね。奇跡は起きなかった。

 
Reshetov:

テーブルによると、すべてが4時間のバーに加算されるようです。キャッチコピーはないようです。


なんて言ったらいいんだろう。奥さんに金で袋を縫うように指示し、金物屋で良いスコップを買って同じように金でシャベルを掘る。もし、あなたの回帰モデルが本当にZZのピークを正確に予測できるのなら、ソロスをはじめとする様々なギャンやノストラダムスは安泰です。


ケースを持っていました。ニューラルネットワークを構築し、学習させた。学習用サンプルの外で実行した。結果は100%でした。嬉しい反面、奇跡は起きないものだと理解し、再度確認するようになりました。NSへの学習例を作成していたプログラムが、誤って入力のひとつに、出力を意図した値を与えていたことが判明したのだ。まあ、出力先も重複していたんですけどね。奇跡は起きなかった。


残念ながら、私たちの意見は同じで、私はバッグを縫うことはしません。

上にも書きましたが、原理的にこの結果は理解できません。プロビットモデルについて何か読もうとすると、どこにも行き着かない。でも、本当はリバーサルをモデル化したいんです。

 
faa1947:

残念ながら意見は同じで、私はバッグを縫わないよ~、糸を節約するんだ。

エコノミーとエコノミクスは、音は似ていますが、違う言葉です。経済というのは、ほとんどの場合、経済学における過度に進歩的な考え方の結果である。

faa1947


上に書いたように、私は原理的にこの結果を理解できません。プロビットモデルについて何か読もうとしても、何も出てきません。

なぜわかるのか?もし、その結果が実際に確認されたなら、理解することは何もないし、時間もない--キャベツを切ることが必要なのだ。

また、確認できない場合は、結果が出ないということもあります。

 
Reshetov:

エコノミーとエコノミクスは、音は似ていても違う言葉です。経済というのは、ほとんどの場合、経済学における過度に進歩的な考え方が適用された結果である。

なぜわかるのか?もし、その結果が実際に確認されたなら、理解することは何もないし、時間もない--キャベツを切ることが必要なのだ。

また、確認できない場合は、結果が出ないということもあります。

ごきげんよう。

faa1947さんへのコメントを追加させてください。リバーサル入力でトレードのシミュレーションをしてみてください。ここがデタラメなところだと思います。という意味では、実際の取引には役に立たないかもしれません(例えば、移動平均の 予測も精度の面では良い結果をもたらしますが、取引には何の役にも立ちません)。

もう一つ考えたのは、ピボットからピボットまでの期間のトレードをモデル化してみることです。魚はいるのかなぁ?

 

たまたまここに...

alexeymosc:

...(例えば、移動平均を予測しても、精度の面では良い結果が得られますが、取引には何の役にも立ちません)。

それは、この曲線にいわゆるSlutsky-Yule効果が存在するという単純な理由からである。平らなところに誤った相関が現れるということです。基本的には、固定長のセグメントを1サンプルずつシフトさせます。このようなシフトしたサンプルは99%同じ(新しい値1つだけ異なる)であり、もちろん平均値など一部の統計値は非常に強い相関を持つことになるが、実際にはクラスというような関係は存在しない。sov.randomの系列で確認することもでき、そのような系列ではMAに非常に高い相関が得られます。(相似 形)

取引を成功させるためには、このようなMAを高い精度で予測する必要がありますが、原理的に不可能です。という感じなんですね。

PS:せっかくだからアドバイスしておくよ - faa、ふざけるな!ZZは予測されたものではない - 彼らは価格が実質的に起こらない場所であり、ランダムであり、完全にランダムである。この場合、どのような回帰モデルも 適切ではありません。

 
Farnsworth:

偶然にもここにいる...。

(相似 形)

取引を成功させるためには、このようなMAを高い精度で予測する必要がありますが、これは原理的に不可能です。つまり、こういうことです。


ええ、私もそういうことです。MAが方向を変えるところ、回帰モデルは この変化を示さない、モデルの精度は少し十分である、私は同意するが、MAの変化の方向はまだ80%のヒットのように、一見してよく予測されるが、それでも取引には十分ではないだろう。
 
Reshetov:

なぜわかるのか?その結果が実践で確認できれば、理解することも、キャベツを切る暇もないのです。


私たちのアプローチには根本的な違いがあるのです。

NSは、語感の良い人にとってはブラックボックスです。

計量経済学(統計学を読む)は、得られた数値について、言葉による説明がない限り、認識しない。統計学の最大の特徴は、あらゆるもの、あらゆる人に対する不信感である。確率、信頼区間など、科学的と言われています。

私は統計学に近いから、NSを受け付けないんです。数字を知って、それを振りかざす人をよく見かけます。統計学の基本概念のひとつに相関関係があり、土星環やコーヒーなどに縁ができるなど、人が恐ろしい姦計に陥るのは、そのベースにあるものです。どんな数字も、まず意味があって、次に数学的に証明されなければならない。

 
alexeymosc:

こんにちは。

faa1947さんへのコメントを入れさせてください。ピボット入力での取引をシミュレートしてみる。ここがデタラメなところだと思います。という意味では、実際の取引には役に立たないかもしれません(例えば、移動平均の予測も精度の面では良い結果をもたらしますが、取引には何の役にも立ちません)。

もう一つ考えたのは、ピボットからピボットまでの期間のトレードをモデル化してみることです。魚はいるのかなぁ?

ブレイクアウトモデルには、従属変数に0と1の2つの数値が含まれています。 また、反転入力は何でしょうか?

モデリング自体は、サンプルを採取し(私500本)、そこから方程式の係数を計算するというものです。それから、2つのモードがあります。1 - 係数を取り、サンプルの次のバーフォワードの予測を行います。サンプル内に次のバーを追加し、再度予測を行います。その結果を上に掲載しました。これぞクラシックフィッティング。

サンプル以外でも予想を立てることができます。以前は、コチラのレベルを予測すると、次のバーが表示されていました。ここでは明確ではありません。次の反転は間違いなく次のバーではありません。反転の間隔は何本もあり、可変的(ランダム)である。予測の仕方がわからない、そこが問題。

 
faa1947: 私は統計に近いので、NSを認識できないのです。

あなたが構築した回帰は、イデオロギー的にはNSと何ら変わりはありません。

プロビットモデルでは、従属変数に0と1の2つの数値が含まれる

この「プロビットモデル」とは何なのか、なぜ計量経済学者にとって良いのか、一般的な言葉で教えてください。

ただ、wikiへのリンクはやめてください。あなたの言葉で、例を挙げて教えてください。