エコノメトリックス:一歩先の予測 - ページ 54

 
Avals:

すでに何度もあげていますが、予測の一部に過ぎません。以前の記事で、すでに残りの部分について書きました。

ボラティリティのあるダークマターです。

モデリングの目的は、安定した残差、すなわちmoと分散が実質的に定数であることです。これはすでに上記で何度か指摘されていることです。これは、残差にGARCHを適用した結果である。

元の商のボラティリティを取るなら、2本のバーとして考慮します。

ストキャスティックのようなものも?

 
yosuf: これらのブランチを示してください、検索が動作しない、Googleはありますが、私は私たちのフォーラムのメンバーのビューが必要です。

できないわけがない。「マーチンゲールサイト:mql4.com」でググることもできますしね。フォーラムナビゲーターのスレッドやよく ある質問の回答もご覧になりましたか?ぜひ読んでみて ください。

右上の「検索」(虫眼鏡のマーク)に、次のいずれかの単語を入力するだけです。"マーチンゲール" "マーチン" "マーティーニ" "アバランシェ"すでにこれだけで、検索ページには何十ものリンクが表示されることになる。

 
faa1947:

ボラティリティのあるダークマターです。

モデリングの目的は、安定した残差、すなわちmoと分散が実質的に定数であることです。これはすでに上記で何度か指摘されていることです。これは、残差にGARCHを適用した結果である。

初期商のボラティリティを取ると、2本のバーとして考慮される。

それともストキャスティックみたいなもの?



正式にリターンを測定することができます。おそらく、ハーストのインデックスや h-ボラティリティを純粋な形で適用することは不可能だろう。

予測の水平方向に対する誤差の変動をプロットする。今、あなたは1日バーを予測しています。2本以上のバーを予測した場合、誤差はどのように変化するのでしょうか。予測時間のルートより小さく成長すれば、リターンがある。結局のところ、エラーはsko?例えば、1本分の予測誤差が80pipsで、2本分の予測誤差は80*SQRT(2)=113以下となる場合です。復帰がない場合の実誤差と理論誤差の変化をプロットしてください。

 
Avals:


を正式に測定することが可能です。ハーストのインデックスやh-ボラティリティをそのまま適用することはおそらく不可能ですが、このようなことは可能です。

は、予測地平からの誤差をプロットします。今、あなたは1日バーを予測しています。2本以上のバーを予測した場合、誤差はどのように変化するのでしょうか。予測時間のルートよりも小さく成長する場合は、リターンが存在する。結局のところ、エラーはsko?例えば、1本分の予測誤差が80pipsで、2本分の予測誤差は80*SQRT(2)=113以下となる場合です。復帰がない場合の実誤差と理論誤差の変化をプロットしてください。

ハースト指数 またはh-ボラティリティを適用する

ハーストはダークマター以上です。

予測地平からの誤差をプロットする。今、あなたは1日バーを予測しています。2本以上のバーを予測した場合、誤差はどのように変化するか

EViewsの予測モードには、静的(1ステップ先)と動的(何ステップも先の予測値で、前回値を前回測定値とする場合)の2種類があります。誤差とは、予測値の周りにある2本の線の分岐のことです。それが自分の価値とどう関係するのか......私にはわからない。

多段階予測という発想そのものが理解できない。一歩踏み出せば十分です。足りない - 期間を拡大する。

 
faa1947:

ハースト法またはh-ボラティリティを適用する

ハーストはダークマター以上です。

は、予測地平からの誤差をプロットします。今は1バールの日を予測していますね。2本以上のバーを予測した場合、誤差はどのように変化するか

EViewsの予測モードには、静的(1ステップ先)と動的(何ステップも先の予測値で、前回値を前回測定値とする場合)の2種類があります。誤差とは、予報の中で2本の線が分岐していることです。それが自分の価値とどう関係するのか......私にはわからない。

多段階予測という発想そのものが理解できない。一歩踏み出せば十分です。足りない - 期間を拡大する。



予測が何本棒グラフかではなく、予測の水平軸によって誤差がどのように変化するかが重要なのです。これにより、予測値への回帰があるかどうかを確認することができます
 
Avals:

予測が何本棒グラフかではなく、予測の水平軸によって誤差がどのように変化するかが重要なのです。これにより、予測値への回帰があるかどうかを把握することができます

1の予測は、商の測定された「真の」値を使用し、その予測の誤差は商とモデルの間の残差の定常性によって決定されます。定常の場合、残差は定数で平方根はない。定常的でない場合は、予測不可能であり、テストサンプルでのいかなる測定も意味をなさないため、平方根もダメです。

 
faa1947:

1の予測は商の測定された「真の」値を使用し、この予測の誤差は商とモデルの間の残差の定常性によって決定されます。残差が定常であれば、定数であり、平方根はない。定常的でない場合は、予測不可能であり、テストサンプルでのいかなる測定も意味をなさないため、平方根もダメです。


明らかに言ってることが違う。予測誤差をrmsでカウントしているのでしょうか?
 
Avals:

ということではありません。予測誤差はRMSで計算するのですか?
もし彼の誤差が一定なら、どう数えても一定でなくなることはないでしょう。
 
faa1947:
は、あなたのモデルへの提案を行いました。おそらく調べたのでしょう。スレッドの上を見てください。
あなたの方法論に合わせて、エクササイズのインジケータを提示して確認することができます。何度か出品しているインジケーターですが、Gamma関数などコードから気になる情報を抽出することができます。
 
Reshetov:
もし彼が誤差を定数として持っているなら、どう数えてもそれは定数でなくなることはない。

それぞれの個別取引で一定にすることはできません。そして、予測(誤差)からの価格の傾きは、誤差分布が定常であれば、一定に収束する可能性があります。