エコノメトリックス:一歩先の予測 - ページ 39

 
-Aleksey-:

誤差の大きさにこだわる理由は?1000点かもしれません。その使い方や大きさを自分で調節することができます。バーのオープニングではなく、エラーライン付近のペンディングオーダーでエントリーすることができます。

開店前の予想が違ってくるので、価格の変動から常に抜け出せる。

しかし、この方法を使う場合は、信頼区間の 境界を推定するために、少なくとも500〜1000ステップの予測をする必要があります。

もう一度言います。予測可能性という考え方があります。一歩でも前に進むことができれば、それだけで十分です。500ステップになると、誤差は500倍になる。ダイナミック・プレディクタビリティ」という考え方があります。そのグラフは、このように急速に拡大するファンネルです。

予測誤差の考え方は基本です。この掲示板には、予報の誤差について答えられない予報士がたくさんいます。予測値+誤差がローソク足の長さより大きければ、取引ができないことは明らかですが。

 

Пока дождетесь, будет другой прогноз и всегда будете вне колебаний котира.

これは真実ではありません。あなた自身は、結果的に乖離が大きい、つまり注文が価格に捕捉されることが多いとおっしゃっていますね。

もう一度言います。予測可能性という考え方があります。一歩でも前に進むことができれば、それだけで十分です。500ステップになると、誤差は500倍にもなります。ダイナミック・プレディクタビリティ」という考え方があります。そのグラフは、このように急速に拡大するファンネルです。

もし、あなたの方法がすべてのステップで予測できないのであれば、適切な状況を待つことです。500ではなく、現在の誤差の二乗と直前のステップの誤差の二乗のルートで計算します。したがって、このファネルは時間とともにどんどんゆっくりと拡大していきます。だから、500〜1000と言ったんです。

しかし、予測+誤差がローソクの長さより大きい場合、取引は不可能であることは明らかである。

いいえ、その理由はすでに説明しました。
 
-Aleksey-:

そうではなく、結果的に乖離が大きくなる、つまり注文が価格に捕捉されることが多くなるとご自身でおっしゃっています。

もし、あなたの方法がすべてのステップで予測できないのであれば、適切な状況を待つことです。500ではなく、現在の誤差の二乗と直前のステップの誤差の二乗のルートで計算されます。したがって、このファネルは時間とともにどんどんゆっくりと拡大していきます。だから、500〜1000と言ったんです。

いいえ、その理由はすでに説明しました。
私が書くことは、すべて私より前に多くの人が書いたものであり、あなたの考えは私にとっては大きなニュースです。
 
faa1947:
私が書くことはすべて、私より前に多くの人が書いてきたことであり、あなたの考えは私にとって大きなニュースです。
先ほど、確率論的な余裕からの反発で取引するという選択肢、つまりプライス・チェンのようなものをお伝えしました。だから、失敗を恐れすぎないように。いろいろな機種を試したかったのでしょう。しかし、境界の推定はある程度安定している必要があり、そのためには多くのポイントが必要となります。
 
-Aleksey-:
ただ、確率の境界線からのリバウンドで取引するという選択肢、つまりプライス・チェンのようなものをお伝えしました。だから、あまり失敗を恐れないように。いろいろな機種を試したかったのでしょう。しかし、境界の推定はある程度安定している必要があり、そのためには多くのポイントが必要となります。

D1で予報を出し、1440分で予報を出すことができる。しかし、マニューシャの場合は予測誤差が非常に大きくなります。そうだと思います。

今ひとつ、思い当たる節がある。今まで予報を使うことは考えていませんでした。だから、境界線からの反転やリバウンドの戦略については、もしかしたらあなたの言うとおりかもしれません。

上の予想表を見ると、少なくとも50pipsの誤差があります。しかし、減らすことは可能です。

予報の使い方のバリエーションとして、あなたの考えがますます好きになりました。

 

faa1947さん、まずは初歩的な市場モデルから見ていくのがいいのではないでしょうか。

ここでは例としてモデル1を紹介します。1つの資産を取引する参加者は2人だけです。最初の時点では、例えばX=1000の等量のお金と、例えばY=100の等量のこの資産(株式と呼ぶことにする)を持っています。価格変更プロセスはどのような性質を持つのでしょうか?当然ながら、資産の最高価格は 手持ちの資金によって制限される。また、「適正価格」というレベルもあるでしょう。200株しかない、手元に2000円のお金がある。適正価格=2000/200=10。この価格では、株式の回転率は最大になります。価格が低ければ、すべての資金が使われるわけではなく、価格が高ければ、すべての株式が使われるわけではありません。トレーダーにとって価格が一定では面白くないので、回転率を最大にするためには、価格がこのレベルで変動するのが理にかなっている。

市場に多くの資金が流入すれば、適正価格も高くなる。したがって、本当の意味でのトレンドが発生することになります。フェアプライス周辺の変動と切り離すのは非常に難しい。トレンド成分に対する揺らぎの値が大きい。しかし、経済学的モデルはあなたのように、市場への資金の流入・流出やその周辺のノイズ変動の影響を受けて変化する一定のフェアプライスというものになるでしょう。また、極端な乖離が生じたときにフェアプライスに戻すという、利益の出し方もなんとなくわかっています。

モデル№1を複雑にしてみましょう-参加者を追加するとモデル№2になります。そして、その中にはイントラデイ・トレーダー(24時間以内にポジションを建てて決済する)もいれば、数日間(好きなだけ)ポジションを持ち続ける人もいるでしょう。1つの公正な価格が残りますが、イントラデイヤーも多少の価格変動を起こします。つまり、変動が日中と長期の2段階になっているのです。変動幅は、主にプレイヤーが対応するレベルの資金や株式の量、リスクを取る意思(リスク選好度)によって決定される。日中投機家はトレンドを作らず、変動のみを行う。このような場合、計量経済学的なモデルはより複雑になります。しかし、日中のノイズ成分を除去することは可能です。あなたが行った日記を考えてみてください。

モデル№3 - 多くの取引ホリゾントがあり、それらは日中モデル№2の場合のように明確な開始と終了を有しない。トレーディングホライゾンの数だけ、ノイズ成分が存在することになります。純粋に形式的に、1つのノイズ成分をすべての和として導入することができる。しかし、それは最大水平線のみを取引する場合に限られます。中間的な水平線の一つを取引すれば、高い取引水平線の変動は我々のレベルではノイズにならず、トレンドとなり、平均化・平滑化すれば低い取引水平線の変動はなくなるはずである。重要なのは平均化期間であり、大きすぎるとトレンド成分に遅れ、小さすぎると振動成分をトレンドとみなしてしまう。また、この期間は一定であるべきなのでしょうか?もちろん、その振動が正弦波のように一定の周期を持っていれば、平均化された周期を問うことはない。しかし、そう考える理由はない。彼らは周期的ではないのだ。したがって、平均化期間を一定にしないか、別のバージョンの平滑化を模索する必要があります。

一般的に言えば、あなたのモデルは次のように拡張することができます:トレンド成分は、いくつかの平均または大きな期間の平滑化された平均への復帰であり、ノイズは小さな期間の平滑化されたものからの価格偏差です。

 
写真で見るとよくわかりますねhttp://kroufr.ru/content/view/3606/81/
 

faa1947:

予報を利用する選択肢として、あなたの考えがますます好きになりました。

これらは私の考えではなく、単なるボラティリティ・トレーディングです。ちなみに、たまたま持っているものがあっても、記事やコードに載せないほうがいい、その理由はおわかりいただけたと思います。
 
Avals:

faa1947さん、まずは初歩的な市場モデルから見ていく必要があるのではないでしょうか。


あなたのモデルについては、何も言うことはありません。

私は群集心理に基づいた(クオリティワード)モデルが一番好きです。このスレッドでは、C-4 さんがそのような本のリンクを貼ってくれています。でも、それは「好き」というレベルの話です。

私が使っているモデルは、「コティル=トレンド+季節性+循環性+ノイズ+外れ値」という構成的なものです。

建設的なのは、数式からトレンド+ノイズを取るということです。FXには季節性がありません。周期性は非常に興味深いのですが、この問題に対するアプローチはありません。異常値を無視する(平均化する)。これは建設的です。数式に何かを含める場合、a)それが何であるか、b)それをどのようにモデル化するかを理解する必要があります。今のところ、このテーマでは「ノイズ」が十分に考慮されておらず、トレンドにも工夫が必要だと思います。

 
Avals:
purely in pictures it is not badly illustratedhttp://kroufr.ru/content/view/3606/81/

意見は否定的。TAでは別のアプローチ。履歴を取り、そこから何かを計算し、予測する。

モデルからの残差にすべてがかかっている。これらの残差が定常(モと分散=定数)であれば、予測は可能であり、そうでなければ、予測は不可能である。

こちらは標準予測誤差のグラフです。

1歩先を予測した場合の誤差は? トレンドだけでなく、誤差も予測しなければならないからです。全体の問題は、エラーです。