Equação de regressão - página 12
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há algo mais como isso. por favor, compartilhe os links. Há muito tempo que ando bisbilhotando nesta área em particular. é interessante
Fundamentos da Teoria da Informação e Transmissão de Sinais
Modelagem matemática e pesquisa econômica nacional
Teoria da informação. Uma seleção de livros.
Sim, tudo isso é muito útil.
Como prometido, foto. Análise realizada de séries de preços puros (sem pré-processamento, remoção de tendências etc.) - modelo AR(3) em 11 conta. Nos gráficos - erro de previsão: gráfico superior - para ANC, inferior - regressão de quantil. Linhas: azul - Perto, verde - Alto, vermelho - Baixo (mediana e quantis 0,9 e 0,1 foram tomadas para QR, respectivamente). As linhas azuis são APR diárias, para escala.
O que eu vejo aqui é o seguinte:
(a) Os valores absolutos do erro do MOC em um mercado calmo são quase os mesmos do QR, mas(!) quando aparece um pico o erro do MOC muda mais caótico e geralmente reage a ele de forma mais fraca, enquanto o segundo erro do gráfico parece mais regular. Este, em geral, era o objetivo: mostrar a possibilidade de detectar "rupturas de estacionariedade" às custas da capacidade de QR de não reagir a esses mesmos picos. E se eles podem ser detectados, significa que não é um processo aleatório, mas um processo aleatório aditivo, e não menos estacionário do que o AP(3) do qual nós o separamos.
b) se considerarmos a detecção outlier como um sinal útil, o segundo gráfico tem muitas vezes mais OSR, portanto um hipotético :) sistema comercial baseado neste efeito dará tantas vezes menos sinais falsos.
É claro, pode-se discutir aqui, mas aqui está o que obtemos no M5 (AR(3), em 21 pontos):
Aqui, já muito mais claramente.
Em geral, parece-me que o que eu estava dizendo é gradualmente confirmado. Vou cavar mais nesta direção.
Estou anexando a biblioteca para cálculo de QR (biblioteca Gallant compilada, ver link duas páginas antes) e o arquivo de cabeçalho com descrição. Eu não anexo indicadores em si, não posso separá-los do resto:))) mas não há nada de difícil, a fórmula já está escrita
(a) Os valores de erro absoluto para MOC em um mercado calmo são quase os mesmos que para QR, mas(!) quando aparece um pico o erro MOC muda mais caótico e geralmente responde mais fraco, enquanto o erro do segundo gráfico parece mais regular. Este, em geral, era o objetivo: mostrar a possibilidade de detectar "rupturas de estacionariedade" às custas da capacidade de QR de não reagir a esses mesmos picos. Como eles podem ser detectados, isso significa que não são processos aleatórios, mas aditivos, e não menos estacionários do que o AP(3) do qual o destacamos.
Esta é uma propriedade de quantiles, em particular a mediana. Falei sobre isso em relação ao coeficiente de correlação mediano.
Obrigado pelo trabalho!
Sim, tudo isso é muito útil.
Como prometido, foto. Análise realizada de séries de preços puros (sem pré-processamento, remoção de tendências etc.) - modelo AR(3) em 11 conta. Nos gráficos - erro de previsão: gráfico superior - para ANC, inferior - regressão de quantil. Linhas: azul - Perto, verde - Alto, vermelho - Baixo (mediana e quantis 0,9 e 0,1 foram tomadas para QR, respectivamente). As linhas azuis são APR diárias, para escala.
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Análise estocástica de sistemas dinâmicos complexos. Mercado à frente
Ora, ora, ora. O processo de mudança de rumo é suposto ser ergódico.
Minha educação é apenas no ensino médio (10ª série). Portanto, não há conhecimento para especular sobre matéria alta.
Ora, ora, ora. O processo de mudança de rumo é suposto ser ergódico.