시차(이전 막대)는 대괄호로 표시됩니다. 저것들. 이 모델은 각각 2, 1, 3 및 4개의 막대 값을 사용합니다.
일주일 동안이 모델에 대한 예측이 이루어졌으며 5 대 2의 긍정적 인 결과를 보여주었습니다.
그런 다음 테스트 결과를 EViews에 게시했습니다. 나는 여기에서 이 결과를 반복합니다.
이 표에서. 모델 속성이 제공됩니다.
R-제곱 m - 견적에 대한 모델 적합도의 품질, = 1이면 일치합니다.
SE 회귀 - 회귀를 인용에 맞추는 오류. 소수점 이하 4자리를 취하면 11에서 55핍 사이의 오류가 표시됩니다.
LM ACF - 나머지에서 자기회귀가 없을 확률을 보여줍니다. 자기 상관이 없다는 가설을 기각할 수 없는 빨간색, 즉 그것은 존재한다
다음 두 열은 모델의 잔차에서 이분산성의 존재에 대한 테스트입니다. 부재 확률을 표시합니다. 테이블에서. 최적화 결과가 표시되고 필요한 경우 이분산성 모델링이 수행되었습니다. 우리는 그것이 원래 나머지에 있었는지 여부를 알 수 없습니다.
RESET 테스트 - 사양 오류가 없을 확률: 생략된 변수, 함수형 오류, 오류와의 상관 관계(나머지 포함)
Max Prob C - 회귀 방정식의 계수가 0이 될 최대 확률.
Lambda H1 -H2 는 Hodrick-Prescott 지표에 대한 람다 값입니다.
마지막 두 열 은 모델의 시차 수입니다. 적응이 적용되었으며 한 막대 이동이 지연 수의 변경으로 이어지는 것을 알 수 있습니다. 선택 기준은 최소 LM ACF 및 최소 Prob C였습니다.
요약 결과는 다음과 같습니다.
샘플 내에서 놀라운 결과가 있고 샘플 외부에서 보통 이상의 결과가 있습니다. 1.22의 이익 계수 값은 견적의 특정 움직임을 극복할 수 있기 때문에 우리를 격려해서는 안됩니다. 더 객관적인 것은 관찰 = 0.77의 이익 계수로, 이는 40개 거래(각 막대에 대한 거래) 중 22개가 수익성이 없고 17개가 수익성이 있음을 보여줍니다.
뭐가 문제 야?
차량에 대한 일반적인 접근 방식: 생성, 테스터에서 실행, 나쁜 결과 - 업그레이드. 변경 사항 - 알 수 없습니다.
아이디어:
그러나 표준이 될 수 있는 TS의 속성을 찾고 테스트하기 전에 TS의 품질을 판단할 수 있는 값으로 찾을 수 있습니까? 저것들. - "좋은" 차량만 테스트합니다. 테스터는 작동하지 않는 차량에 대해 좋은 결과를 보여줄 수 있다고 확신합니다.
나는 계량경제학이 나쁘고 그것이 당신이 그것에 주의를 기울이지 말아야 하는 유일한 이유라는 무지한 사람들의 으르렁거리는 소리를 멈출 것을 제안합니다. 특정 도구가 있습니다. 그것들은 표에 나와 있습니다. "올바른" TS를 설계하기 위해 특정 도구에서 무엇을 짜낼 수 있습니까? 기억합시다. 자동차를 운전하기 전에 작동하는지 확인해야 합니다. 우리는 차량에 대해 다른 태도를 가지고 있습니다. 서비스 가능성은 디포를 배수함으로써 결정됩니다.
Nafany : faa, 내가 이해하는 바와 같이 결론적으로 이러한 예측에 대해 40개의 예측과 40개의 결과가 있습니다. 명확성을 위해 별도의 판을 만들 수 있습니까? - | p / n number | 견적 예측 | 코티르 결과| 그리고 숫자의 풍부함은 약간 혼란스럽습니다.
KOTIR_D - 코티르 증분
FORECAST_IN - 샘플 내 예측, 즉 전체 샘플에 적합하고 내부 예측 - 일반적으로 예측
FORECAST_OUT - 샘플 외부에서 한 단계 앞서 예측, 즉 표본(40개 관측치) 및 예측 41개 관측치에 대한 모형 적합. 과거 데이터에서 모두 동일하기 때문에 사실과 비교할 수 있습니다.
전체 샘플은 5000개 샘플이며(주의 깊게 읽으십시오) 처음 500개 샘플에 대한 상관 관계를 살펴보았습니다. 트롤 - 모든 것이 올바르게 계산됩니다. ACF의 길이와 시간 간격의 다른 변형에 대해서는 귀하와 당사의 계량 경제학자가 보여준 다른 변형이 있을 것입니다. 걱정하지 마십시오. 유용한 일로 바쁘게 지내십시오.
당신은 당신이 묻는 것을 더 주의 깊게 읽었어야 했습니다. 샘플은 더 컸지만 전체 ACF를 표시하지 않고 처음 500개 판독값만 표시했습니다. 나는 이것에 대해 물었다.
모든 5000개 판독값을 모두 표시합니다. 어떻게 생겼는지 궁금합니다(내 연구에 따르면 약 90%는 진동 링크의 모델입니다. 물론 올바른 처리가 완료되면 수행하지 않을 수도 있지만...).
다른 스레드에서 논의할 수 있습니다. 결과(보고, 모니터링)가 있습니까?
그것은 확실합니다 - 이 스레드에서 논의할 것이 없습니다 ...
물론 결과는 그렇습니다. 결과가 없었다면 거짓말을 하지 않았을 것입니다. 결과에 따라 계산이 이루어지고 모델이 수정되고 기술 매개 변수가 결정됩니다.
해보자: 나는 실험을 계속한다 - 앞으로 10개월 - 도중에 몇 가지 질문이 생기면 설명하고 설명할 것이다 ... 하지만 도함수가 무엇인지 설명하는 것은 너무 많을 것입니다. ... 그. 몇 가지 기본 지식이 가정됩니다.
그렇습니다. 이해하기 위해서는 약간의, 때로는 상당한 노력을 기울여야 하고 이해를 위한 노력이 필요합니다. 하지만 누군가를 위해 그런 이해의 일을 하고 싶어도 할 수 없었다.
Oleg , 파생 상품이 무엇인지 설명할 필요가 없습니다. 나는 당신이 그린 것을 이해하기에 충분한 볼륨으로 TAU에 익숙합니다. 따라서 지식의 기본 수하물에 대해 - 이것은 확실히 나를 위한 것이 아닙니다.
나는 그 스레드에서 어떤 세부 사항(어떤 것의 모델)도 보지 못했다고 지적했습니다. 저 뿐만이 아닙니다.
이것들은 단순한 계획일 뿐입니다(내 이전 게시물 참조, 나는 당신이 대답하지 않은 질문도 했습니다).
Oleg , 파생 상품이 무엇인지 설명할 필요가 없습니다. 나는 당신이 그린 것을 이해하기에 충분한 볼륨으로 TAU에 익숙합니다. 따라서 지식의 기본 수하물에 대해 - 이것은 확실히 나를 위한 것이 아닙니다.
나는 그 스레드에서 어떤 세부 사항(어떤 것의 모델)도 보지 못했다고 지적했습니다. 저 뿐만이 아닙니다.
이것들은 단순한 계획일 뿐입니다(내 이전 게시물 참조, 나는 당신이 대답하지 않은 질문도 했습니다).
아니, 아니 .. 파생 상품에 대해 - 이것은 당신을 위한 것이 아닙니다 ... 이것은 비유적인 진술입니다 ... 비록 수취인이 천천히 나타나지는 않았지만 :)))))
글쎄, 알몸 너무 알몸.. 그러나 나에게 그것들은 매우 분명한 의미로 가득 차 있다.
자... 끝내자...
그것은 확실합니다 - 이 스레드에서 논의할 것이 없습니다 ...
물론 결과는 그렇습니다. 결과가 없었다면 거짓말을 하지 않았을 것입니다. 결과에 따라 계산이 이루어지고 모델이 수정되고 기술 매개 변수가 결정됩니다.
그들은 어디에 있습니까(상태, 모니터링)?
일반적으로 일부 개인에게는 "흥미로운"논리 - 결과가 똥이라면 이것이 표준으로 간주됩니다 ....
의심스럽지 않다고 합시다. 그러나 70,000%는 많은 원인이 됩니다. 왠지 이상합니다.
주변에 신사가 없기 때문입니다.
의심스럽지 않다고 합시다. 그러나 70,000%는 많은 원인이 됩니다. 왠지 이상합니다.
더 많이 약속하고 ;)
실을 그 뿌리로 되돌리고 싶습니다.
주제에 대한 초기 정보는 다음 두 문서에 나와 있습니다.
지표의 통계적 특성 분석
계량경제학: 한 발 앞서 예측
다음 모델이 제안되었습니다.
EURUSD hp1(-1 ~ -2) hp1_d(-1 ~ -1) eq1_hp2(-1 ~ -3) eq1_hp2_d(-1 ~ -4)
여기서 hp1은 1/DX의 Hodrick-Prescott 표시기이고 DX는 달러 표시기입니다.
hp1_d - 나머지 = 1/DX - hp1
eq1_hp2는 나머지의 Hodrick-Prescott 표시기 = 1/DX - (hp1(-1 ~ -2) + hp1_d(-1 ~ -1))
eq1_hp2_d는 이전 평활화의 나머지입니다.
시차(이전 막대)는 대괄호로 표시됩니다. 저것들. 이 모델은 각각 2, 1, 3 및 4개의 막대 값을 사용합니다.
일주일 동안이 모델에 대한 예측이 이루어졌으며 5 대 2의 긍정적 인 결과를 보여주었습니다.
그런 다음 테스트 결과를 EViews에 게시했습니다. 나는 여기에서 이 결과를 반복합니다.
이 표에서. 모델 속성이 제공됩니다.
R-제곱 m - 견적에 대한 모델 적합도의 품질, = 1이면 일치합니다.
SE 회귀 - 회귀를 인용에 맞추는 오류. 소수점 이하 4자리를 취하면 11에서 55핍 사이의 오류가 표시됩니다.
LM ACF - 나머지에서 자기회귀가 없을 확률을 보여줍니다. 자기 상관이 없다는 가설을 기각할 수 없는 빨간색, 즉 그것은 존재한다
다음 두 열은 모델의 잔차에서 이분산성의 존재에 대한 테스트입니다. 부재 확률을 표시합니다. 테이블에서. 최적화 결과가 표시되고 필요한 경우 이분산성 모델링이 수행되었습니다. 우리는 그것이 원래 나머지에 있었는지 여부를 알 수 없습니다.
RESET 테스트 - 사양 오류가 없을 확률: 생략된 변수, 함수형 오류, 오류와의 상관 관계(나머지 포함)
Max Prob C - 회귀 방정식의 계수가 0이 될 최대 확률.
Lambda H1 -H2 는 Hodrick-Prescott 지표에 대한 람다 값입니다.
마지막 두 열 은 모델의 시차 수입니다. 적응이 적용되었으며 한 막대 이동이 지연 수의 변경으로 이어지는 것을 알 수 있습니다. 선택 기준은 최소 LM ACF 및 최소 Prob C였습니다.
요약 결과는 다음과 같습니다.
샘플 내에서 놀라운 결과가 있고 샘플 외부에서 보통 이상의 결과가 있습니다. 1.22의 이익 계수 값은 견적의 특정 움직임을 극복할 수 있기 때문에 우리를 격려해서는 안됩니다. 더 객관적인 것은 관찰 = 0.77의 이익 계수로, 이는 40개 거래(각 막대에 대한 거래) 중 22개가 수익성이 없고 17개가 수익성이 있음을 보여줍니다.
뭐가 문제 야?
차량에 대한 일반적인 접근 방식: 생성, 테스터에서 실행, 나쁜 결과 - 업그레이드. 변경 사항 - 알 수 없습니다.
아이디어:
그러나 표준이 될 수 있는 TS의 속성을 찾고 테스트하기 전에 TS의 품질을 판단할 수 있는 값으로 찾을 수 있습니까? 저것들. - "좋은" 차량만 테스트합니다. 테스터는 작동하지 않는 차량에 대해 좋은 결과를 보여줄 수 있다고 확신합니다.
나는 계량경제학이 나쁘고 그것이 당신이 그것에 주의를 기울이지 말아야 하는 유일한 이유라는 무지한 사람들의 으르렁거리는 소리를 멈출 것을 제안합니다. 특정 도구가 있습니다. 그것들은 표에 나와 있습니다. "올바른" TS를 설계하기 위해 특정 도구에서 무엇을 짜낼 수 있습니까? 기억합시다. 자동차를 운전하기 전에 작동하는지 확인해야 합니다. 우리는 차량에 대해 다른 태도를 가지고 있습니다. 서비스 가능성은 디포를 배수함으로써 결정됩니다.
여전히 EViews에서 제안을 구현하고 결과를 게시할 준비가 되었습니다.
faa, 내가 이해하는 바와 같이 결론적으로 이러한 예측에 대해 40개의 예측과 40개의 결과가 있습니다. 명확성을 위해 별도의 판을 만들 수 있습니까? - | p / n number | 견적 예측 | 코티르 결과| 그리고 숫자의 풍부함은 약간 혼란스럽습니다.
KOTIR_D - 코티르 증분
FORECAST_IN - 샘플 내 예측, 즉 전체 샘플에 적합하고 내부 예측 - 일반적으로 예측
FORECAST_OUT - 샘플 외부에서 한 단계 앞서 예측, 즉 표본(40개 관측치) 및 예측 41개 관측치에 대한 모형 적합. 과거 데이터에서 모두 동일하기 때문에 사실과 비교할 수 있습니다.
RESULT_IN 및 RESULT_OUT - 결과가 계산됩니다. "-"는 손실입니다.
전체 샘플은 5000개 샘플이며(주의 깊게 읽으십시오) 처음 500개 샘플에 대한 상관 관계를 살펴보았습니다. 트롤 - 모든 것이 올바르게 계산됩니다. ACF의 길이와 시간 간격의 다른 변형에 대해서는 귀하와 당사의 계량 경제학자가 보여준 다른 변형이 있을 것입니다. 걱정하지 마십시오. 유용한 일로 바쁘게 지내십시오.
당신은 당신이 묻는 것을 더 주의 깊게 읽었어야 했습니다. 샘플은 더 컸지만 전체 ACF를 표시하지 않고 처음 500개 판독값만 표시했습니다. 나는 이것에 대해 물었다.
모든 5000개 판독값을 모두 표시합니다. 어떻게 생겼는지 궁금합니다(내 연구에 따르면 약 90%는 진동 링크의 모델입니다. 물론 올바른 처리가 완료되면 수행하지 않을 수도 있지만...).