エコノメトリックス：一歩先の予測 - ページ 47

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faa1947:

1週間前、私はある作戦を提案しました。

2.興味のある人はみんなに勧めている。

a) これらの結果について議論する

b) このモデルを近代化する

c) 自分のモデルを提案する
.

3.議論と近代化の結果をコードで実装し、結果を投稿する用意がある。

モデルの種類を思い浮かべてみてください。

a) ラグのEURUSDの場合： EURUSD = hp(-1 to -4) + hp_d(-1 to -2)

b) DXの場合。

DXM = 1/DX-商の逆数を使用します。

eurusd = dxm_hp(-1 to -4) + dxm_hp_d(-1 to -2)

これらの式において、HPはHedrick-Prescott指標、HP_Dは残差＝kotir-指標である。括弧内のバーは現在のバーの前のバーで、(-1～-4)は最後の4つのバーを意味します。

係数を変数で評価した後の実方程式は以下の通りである。

eurusd = -1552.7613734*dxm_hp(-1) + 4731.89082764*dxm_hp(-2) - 4360.68995095*dxm_hp(-3) + 1287.82064375*dxm_hp(-4) - 98.9244837504*dxm_hp_d(-1) - 131.011472103*dxm_hp_d(-2)
。

興味のある方、エコノメトリックス演習に参加してみてください。

もちろん、いくつかの進展はありました。いずれにせよ、予測誤差 の議論は、TA擁護派には考えられないことであり、明らかな進歩であった。

しかし、それは旅の始まりに過ぎない。

avtomat さんの 状態空間でのマナを待って います。

yosuf氏への提案 ですが、 彼のモデルを実行することは継続します。

また、予測誤差の重要性を明らかにすることも想定しています。


スレを読んで...面白そうだと思ったんですが...私の勘違いでした...。

TAとNSの糞を除けば、何も新しいことはない。予想思想が相変わらずダサくて意味不明なレベルなんだよなぁ...。

どこにも行かない道全般...

 
Vizard:


スレッドを読んで...面白そうだと思った...私のミスです...。

TAとNSを除けば、特に目新しいものはないのですが...。予想思想は相変わらずのいい加減さで、意味不明なレベル...。

どこまでも続く道...

残念ながら、同意せざるを得ません。ごくごく稀に、本質的なものがある。どこまでも続く道を持つ一般的な言葉。
 
faa1947: いずれにせよ、TA擁護派には考えられなかった予測誤差 の議論が明確に進展したのである。

私は指定したい：私はほとんどTAの謝罪者ではなかった（まあ、最初の頃は除いて、本当の預金の最初の失敗の後、私は別のアイアンで遊んでいました）。今は、スケールやリグレッションなどの標準的な指標は一切使っていません。

これらのアイアンはすべて、データを人間が知覚する視界に届けるための手段に過ぎないのです。彼はこのようなフラクタルやジャンプを好まない。スムーズで簡単に予測できるものを求めているのだ。だから、彼は現実の世界を平滑化したフェイクで代用し、直接的に思索し探求することを拒否しているのだ。

マッシュアップ／リグレッションの方が予測しやすいと思っているようです。まあ、そうですね、より滑らかになっているので、より良いですね。しかし、問題の本質は、値動きに対するマシュカ予測を再計算しようとしたときのマシュカの誤差が、大雑把に言ってマシュカ期間に乗じていることです。そして、予測された滑らかさの在り方が全て消えてしまうのです。まさにその通りです。

要するに、目に見えるような市場の滑らかさを信じていないのです。とはいえ、文房具的な特性が内在している可能性も否定はしません。 しかし、そんな単純なものではありません、糞の役にも立たないチャートで見ることができるのです。

 
faa1947:
残念ながら、同意せざるを得ません。ごくごく稀に、本質的なものがある。どこまでも続く道を持つ一般的な言葉。


昔、私が提案したメリットですが、まずはすべてをオートマチックにすることから始めることです......。

数年前に私がやった方法を教えることができます（コードは書けませんが）)))

どんな予測パッケージでもいいし、見積もりでも何でもいいし、モデルに入れたいものをアップロードしてください...。いくつかのモデルを作る（モデルは異なるものである-異なるアイデアをテストするために）......。...そして、いくつかのパッケージにはマクロやバッチモードがあります。トレーニングにサンプルを使用し（モデルに必要な数だけ取る）、トレーニングを行い、結果をファイルにアップロードします（モデル出力をスクリーンショットして保存できます）... それからすべてを繰り返し、新しい見積もりを追加します（1日先を予測する場合は1日を追加します -サンプルが固定されていれば）すべてはループになります...。数台のコンピュータを用意し、1〜2ヶ月ほど動かしてみて、画面や出力ファイルを開き、履歴で予報を見てみると...多くのことが明らかになる...毎日予報を待つ必要はないのだ...と。

 
Mathemat: そして、予測的な滑らかさの全サイムが消えてしまうのです。それこそ、
。

要するに、目に見えるような市場の滑らかさを信じていないのです。とはいえ、文房具的な特性が内在している可能性も否定はしません。しかし、そんな単純なものではありません、糞の役にも立たないチャートで見ることができるのです。

そして、予測された滑らかさの在り方がすべて消えてしまうのです。まさにその通りですね。

滑らかさが全くないんです。私が調査しているモデルは完全に商を含んでいます。HPを使ってトレンドをマークし、このトレンドと商の間の残差はそれに加算されます。TAとは異なり、初期商の情報は微塵も失われていない。

要するに、目に見えるような市場の滑らかさを信じていないのです。

全く同感です。

とはいえ、文房具的な特性が内在している可能性も否定はしません。しかし、そんな単純なものではありません、糞の役にも立たないチャートで見ることができるのです。

一般的に、それらは固有のものではありません。もしどこかに定常性があるとすれば、それは偶然の産物です。発想が違うんです。

1.商から式で表現できるものを順次切り出していく。

2.この処理は、a)残差の範囲が小さすぎる（例えば1pip以下）、b)定常的である、つまり分散に置き換えられる、という場合に停止されます。

でも、今は一番大切なこと。そのようなモデルは予測可能なのでしょうか？計算された誤差は問題ありません。しかし、それは予測の値の誤差であって、その予測が正しいかどうかの誤差（確率）ではないのです

この問題を解決しようと、2つの記事のトピックとサポートを開始したのです。そして、これは一般的な問題であり、TA、パラメトリックまたはノンパラメトリックの計量経済学という 理論には依存しない。

 
Vizard:


昔、提案したことがあるのですが、まずはすべてを自動化することから始めて......。

数年前に私がやった方法を教えることができます（コードは書けませんが）)))

どんな予測パッケージでもいいし、見積もりでも何でもいいし、モデルに入れたいものをアップロードしてください...。いくつかのモデルを作る（モデルは異なるものである-異なるアイデアをテストするために）......。...そして、いくつかのパッケージでは、マクロやバッチモードを作成することができます - 学習用のサンプル（モデルに必要な量だけ取る） - それを学習 - 結果をファイルにアップロード（モデル出力のスクリーンショットを作成して保存できます）... それからすべてを繰り返し、次の見積もりを追加（1日前に計画する場合は、1日を追加 - サンプルが固定されていれば）すべてがループになります ...数台のコンピュータを数ヶ月分セットしたら、画面や出力ファイルを開いて、履歴で予報を見てみると...多くのことが明らかになる...毎日予報を待つ必要はないのだ...と。

そんなものは必要ない。プロフィットファクターが5を超えるEAの作り方を知っている。それがどうした？どれも捨てなければならないほど色あせてしまうのです。最悪なのは、フェードアウトの始まりと次のドローダウンの区別がつかないことです。
 
faa1947: Но это ошибка значения прогноза, а не ошибка (вероятность) правильности этого прогноза!

へへっ、5人だ!だから、少なくとも正しさの評価のヒントがある場所を探す必要がある。

ベイズ基準（pは 確率）についての記事を 紹介します。一度ご覧になってみてください。ハマりました（特にベイズ基準を新しいデータの証明基準として解釈しているところ）。ベイズアプローチについて、他のものを探している。面白いことに、最も実用的な無線工学（レーダーなどの軍事的なもの）にも広く使われているのです。

私が言いたいのは、一つのアプローチに留まってはいけないということです。テラバーでも解釈がいくつもある。

追伸：そして、同じ著者による本連載の第1回 目はこちらです。おそらく、2番目の記事ではなく、そこから始めるべきでしょう。

生物統計学に関することだからといって、怖がる必要はない。いずれも、頭を使って考えれば、どこにでも応用できる手法です。

 
Mathemat:

へへっ、5人だ!だから、少なくとも正しさの評価のヒントがある場所を探す必要がある。

ベイズ基準（pは 確率）についての記事を 紹介します。一度ご覧になってみてください。ハマりました（特にベイズ基準を新しいデータの証明基準として解釈しているところ）。ベイズアプローチについて、他のものを探している。面白いことに、最も実用的な無線工学（レーダーなどの軍事的なもの）にも広く使われているのです。

私が言いたいのは、一つのアプローチに留まってはいけないということです。テラバーでも解釈がいくつもある。

追伸：そして、同じ著者による本連載の第1回 目はこちらです。おそらく、2番目の記事ではなく、そこから始めるべきでしょう。

生物統計学に関することだからといって、怖がる必要はない。いずれも、頭を使って考えれば、どこにでも応用できる手法です。

アプローチとその中の特定のモデルの予測能力の問題は、何かをする前に答えなければならない。

最も本格的な取り組みはTAPにあります。そこには具体的な試算がある。計量経済学のTARの反響として、状態空間でのモデルがある。

三次スプラインやウェーブレットによる平滑化でそのような可能性があると言われているが、EViewsでは利用できない。

 
Mathemat:

へへっ、5人だ!だから、少なくとも正しさの評価のヒントがある場所を探す必要がある。

ベイズ基準（pは 確率）についての記事を 紹介します。一度ご覧になってみてください。ハマりました（特にベイズ基準を新しいデータの証明基準として解釈しているところ）。ベイズアプローチについて、他のものを探している。面白いことに、最も実用的な無線工学（レーダーなどの軍事的なもの）にも広く使われているのです。

私が言いたいのは、一つのアプローチに留まってはいけないということです。テラバーでも解釈がいくつもある。

追伸：そして、同じ著者による本連載の第1回 目はこちらです。2つ目の記事ではなく、そもそもが1つ目の記事でしょう。

生物統計学について書かれていることを怖がらないでください。それでも、頭で考えれば、どこにでも応用できる手法です。

))) まあ、彼にとっては、非エコノメトリー派はみんなアマチュアなのだ!!!-- ええと...何と言えばいいか...微妙に...-- 無能!!! そこに!!!:)))))))))))

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技術者でなくてよかった...

 
faa1947:
そんなものは必要ない。


もし、このようなテストが行われていたなら......誤差やこのようなモデルの作り方に対する疑問......そして一般的な話題は出なかったのでは......」と。

まあ、やめとけやめとけ...提供するのはこっちなんだから...。

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