エコノメトリックス：一歩先の予測 - ページ 41

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m.o.s.が10pipsでs.c.s.が100の場合、全体の収益性が高すぎて待たされることが理論的にあり得ます。
 
Mathemat:
m.o.s.が10pipsでs.c.s.が100の場合、全体の収益性が高すぎて待たされることが理論的にあり得ます。
最低でもローソクの長さ以上にはならず、一般的には元の系列の分散と比較する必要があります。しかし、上記の記事の中で、ボラティリティ・トレーディングでは、これは本当にそうではないことが証明されています。
 
faa1947:

予測そのものは、モデルの数学的な期待 値ではないのでしょうか

エラーが静止している場合はすべて問題ありません。何度も、この誤差をグラフに書いて渡しましたが、非常に複雑な様相を呈しています。


誤差の非定常性が予測の推定に影響を与えるというのは、よくわかりません。バリューアットリスクの文脈では、誤差は最終的にモデルのリスクにしか影響しないのでは！？
 
Mathemat:

このような統計的な優位性を把握し、その意義を語るためには、100件の取引は全く必要なく、その何倍もの数万件の取引が必要である。

ここで、N件の案件があるとする。統計的優位性（2% * N）は、少なくともsqrt(N)の2倍以上でなければなりません。そして、同時にスタッツのアドバンテージ値も約95％確認できるようになります。

このマッハの97％の品質は（HPのことであれば）どうなのでしょうか？数式はあるのか？


moと分散の統計的推定値の有意性は、優位性（mo）ではなく、分散そのものと取引件数の根に依存する。例えば、あるシステムのモが他のシステムのモの2倍であれば、モとモの推定精度を同じにするためには、最初のシステムで4倍の取引が必要になるわけです。もちろん、すべてを信頼区間（その幅）で表現したほうがよい。Moと分散のMDI幅は、分散そのものと案件数のルートに依存する

追伸：もちろん、これはすべて静止画のディストリビューションの場合です。非定常性では，MDは全く定義されない - 少なくとも時間的な定常性またはそれに近似したものが必要である

 
C-4:

誤差の非定常性が予測の推定に影響を与えるというのは、よくわかりません。バリューアットリスクの文脈では、誤差は最終的にモデルのリスクにしか影響しないのでは！？

私は定常性の定義として、およそモ定数と標準偏差を使用しています。グラフの1つをご紹介します。

サンプル外の予測（私たちはその選択肢しか考えていません）において、別の異常値が出ないという保証はあるのでしょうか？さらに、誤差がほぼ一定であることを確信して（グラフの25pipsのスプレッドは一定なのか）、予想実行信頼 区間の形でリスクを推論し、提起するか、予想を一定とみなしてその数値を敬虔に信じるか、どちらかです。

 
C-4:

誤差の非定常性が予測の推定に影響を与えるというのは、よくわかりません。バリューアットリスクの文脈では、誤差は最終的にモデルのリスクにしか影響しないのでは！？

予測値は将来の系列の推定値であり、誤差はその分散(sko)である。実際に予測されているのは、将来の価格差の分布である。この分布が非定常であれば、moの推定値もその分散の推定値も信頼できない。つまり、予測は信用できない
 
Avals:

Moと分散の統計的推定値の有意性は、優位性（Mo）ではなく、分散そのものと取引回数の根に依存します。例えば、あるシステムのskoが他のシステムのskoの2倍である場合、同じ精度でmoとskoを見積もるには、最初のシステムで4倍の取引が必要です。もちろん、すべてを信頼区間（その幅）で表現したほうがよい。moと分散推定値のMDIの幅は、分散そのものと取引回数のルートに依存する

今になって分かってきたことがあります。s.c.o.が高いほど、その統計的有意性を確認するためのm.o.値の要件が高くなることが判明したのである。現在のモデルのc.s.o.については、そのm.o.が統計的に有意でないため、このようなモデルを使用することはできません。
 
Avals:


のモと分散の統計的推定値の有意性を確認した。


これには全く同感ですが、私にとって興味深いのは、サンプルの外で何が起こっているのか、ということです。

サンプル外予測が成立する確率を高めるには、サンプル内部で何を分析する必要があるのか？

誤差の計算とそれに対する定常性の要件は十分か？

最後に質問です。予測のホライズン（水平線）とは何ですか？一歩か数歩か？数ステップの場合、その可能性はどのように定義されますか？

 
C-4:

今になって分かってきたことがあります。s.c.o.が高いほど、その統計的有意性を確認するためのm.o.値の要件が高くなることが判明したのである。現在のモデルのc.s.o.については、そのm.o.は統計的に有意でないため、このようなモデルは使用できません。

を約します。予測テスト（TC）の結果、moとskoという2つの数値の推定値が得られる。2つの区間があり、結果の値はその中点になります。つまり、mo=10pnutsと出たとすると、実はmo=10+-deltaなのです。このデルタは、スコ-が大きければ大きいほどデルタが大きくなり、ディ-ル数（ルート）にも依存します。すなわち、デルタはsko/Root(N)に正比例する
 
faa1947:

誤差の計算とそれに対する定常性の要件は十分か？

非定常データに対して定常誤差を期待できるのか、私にはよくわからない。上に示したグラフでは、誤差の値は明らかに有限分散の性質を持たないので、これに結果の分散に基づく推定値（s.r.f.やNの平方根など）を適用するのは少なくとも疑問が残ります。
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