Econometria: um passo à frente na previsão - página 47
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Há uma semana, eu sugeri um plano de ação:
2. Sugiro a todos que se interessam:
a) discutir estes resultados
b) modernizar este modelo
c) propor seus modelos
.
3. estou pronto para implementar os resultados da discussão e modernização em código e afixar os resultados.
Deixe-me lembrá-lo do tipo de modelos:
a) Para EURUSD em atraso: EURUSD = hp(-1 a -4) + hp_d(-1 a -2)
b) Para DX:
DXM = 1/DX - usamos o inverso do quociente
EURUSD = DXM_HP(-1 A -4) + DXM_HP_D(-1 A -2)
Nestas fórmulas HP é o indicador Hedrick-Prescott, e HP_D é o indicador residual = kotir - indicador. As barras entre parênteses são as barras antes da atual, (-1 a -4) significa as últimas 4 barras.
A equação real após a avaliação dos coeficientes com as variáveis é a seguinte:
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)
Qualquer pessoa interessada - participe do exercício de econometria!
É claro que foram feitos alguns progressos. Em qualquer caso, a discussão do erro de previsão foi um progresso claro, uma coisa impensável para os apologistas de AT.
Mas é apenas o início de uma viagem.
Aguardo o maná do avtomat com seu espaço de estado.
Minha sugestão a yosuf para dirigir seu modelo continua.
Presumo também que para esclarecer a importância do erro de previsão.
Li o fio... achei que seria interessante... meu erro...
Além da merda do TA e NS, não há nada de novo... a ideologia da previsão ainda está no mesmo nível, sem sentido.
o caminho para lugar nenhum em geral...
li o fio... achei que seria interessante... meu erro...
nada de novo, além do TA e NS... a ideologia da previsão ainda está no mesmo nível do lame-duck, sem sentido.
o caminho para lugar nenhum...
Quero especificar: quase nunca fui um apologista de AT (bem, exceto no início, após o primeiro fracasso de um depósito real, joguei com ferros diferentes). Não uso agora nenhum dos indicadores padrão, incluindo escalas, regressões e outros ferros.
Todos esses ferros são apenas uma forma de trazer os dados para a visão percebida pelo homem. Ele não gosta destes fractais e saltos - ele quer algo suave e facilmente previsível. Assim, ele substitui o mundo real por uma falsificação suavizada, recusando-se a contemplá-lo e explorá-lo diretamente.
Ele acha que os mash-ups/regressões são mais previsíveis. Bem, sim, melhor, pois são mais suaves. Mas o cerne da questão é que o erro do mashka quando se tenta recalcular a previsão do mashka sobre o movimento de preços é multiplicado, grosso modo, pelo período do mashka. E todo o zeitgeist da suavidade prevista desaparece. É exatamente aqui que você quer chegar.
Em resumo, não acredito na suavidade do mercado que pode ser vista. Dito isto, não nego que pode haver algumas características estacionárias inerentes a ela. Mas eles não são tão simples, não dá para vê-los na tabela por merda nenhuma.
Infelizmente, tenho que concordar. Extremamente raramente algo de substância. Palavras gerais com um caminho para o nada.
Pelos méritos que sugeri há muito tempo - comece por fazer tudo em automático...
Posso lhe dizer como o fiz há alguns anos (não posso codificar, embora ))))
Pegue qualquer pacote de previsão... carregue cotações ou o que você quiser colocar no modelo... fazer vários modelos (os modelos são diferentes - para testar idéias diferentes) .... ...e alguns pacotes têm macros e modos de lote - use amostras para o treinamento (tire quantas forem necessárias para o modelo) - faça o treinamento - depois carregue o resultado para um arquivo (você pode fazer screenshot da saída do modelo e salvar)... Depois repita tudo e adicione novas citações (se você prevê para um dia à frente, adicione um dia - se a amostra for fixa) tudo entra em um loop... Uma vez que você tenha um par de computadores e deixe-o funcionar por um ou dois meses... então abra as telas ou os arquivos de saída e veja as previsões na história... muito ficará claro... não é preciso esperar por previsões todos os dias...
Em resumo, não acredito na suavidade do mercado que pode ser vista. Dito isto, não nego que pode haver algumas características estacionárias inerentes a ela. Mas eles não são tão simples, não dá para vê-los na tabela por merda nenhuma.
E todo o zeitgeist da suavidade prevista desaparece. É exatamente aí que você quer chegar.
Eu não tenho nenhuma suavidade. O modelo que estou investigando contém um quociente completamente: uma tendência é marcada usando HP e o resíduo entre esta tendência e o quociente é adicionado a ela. Não se perde uma tubulação de informações do quociente inicial, ao contrário de qualquer abordagem em TA.
Em resumo, não acredito na suavidade do mercado que pode ser vista.
Concordo plenamente.
Dito isto, não nego que pode haver algumas características estacionárias inerentes a ela. Mas eles não são tão simples, não dá para vê-los na tabela por merda nenhuma.
Em geral, elas não são inerentes. Se a estacionaridade for encontrada em algum lugar, é um acidente. A idéia é diferente:
1. Isolamos sequencialmente do quociente o que pode ser expresso por uma fórmula.
Este processo pára quando a) o resíduo é muito pequeno no alcance (por exemplo, menos que uma tubulação); b) ele é estacionário, o que significa que ele pode ser substituído por uma variação.
Mas agora a coisa mais importante. Esse modelo é previsível? O erro calculado é multa. Mas é o erro do valor da previsão, não o erro (probabilidade) de que a previsão esteja correta!
Foi numa tentativa de resolver este problema que comecei o tema e apoio para os dois artigos. E é um problema geral e não depende de teoria: TA, paramétrica ou econométrica não paramétrica.
Eu o sugeri há muito tempo - comece automatizando tudo...
Posso lhe dizer como o fiz há alguns anos (não posso codificar, embora ))))
Pegue qualquer pacote de previsão... carregue cotações ou o que você quiser colocar no modelo... fazer vários modelos (os modelos são diferentes - para testar idéias diferentes) .... ...e alguns pacotes têm macros e modos de lote - use amostras para o treinamento (tire quantas forem necessárias para o modelo) - faça o treinamento - depois carregue o resultado para um arquivo (você pode fazer screenshot da saída do modelo e salvar)... Depois repita tudo e adicione novas citações (se você prevê para um dia à frente, adicione um dia - se a amostra for fixa) tudo entra em um loop... Uma vez que você tenha alguns computadores configurados por alguns meses... então abra as telas ou arquivos de saída e veja as previsões sobre a história... muito ficará claro... não é preciso esperar por previsões todos os dias...
Hehe, isso são cinco! Portanto, você tem que procurar em outro lugar, onde há pelo menos uma dica de uma avaliação correta.
Aqui está um artigo sobre o critério Bayesiano (onde p é a probabilidade). Dê uma olhada e veja se você gosta. Estou viciado (especialmente a interpretação do critério Bayesiano como um critério para provar novos dados). Procurando por algo mais sobre a abordagem Bayesiana. Curiosamente, ele é amplamente utilizado na engenharia de rádio mais prática (radares e outras coisas militares).
Meu ponto é que não devemos parar em uma única abordagem. Mesmo o terver tem várias interpretações diferentes.
P.S. E aqui está o primeiro artigo desta série do mesmo autor. Provavelmente, é por aí que você deve começar, não pelo segundo artigo.
Não tenha medo do fato de que se trata de bioestatística. Mesmo assim, a abordagem pode ser aplicada em qualquer lugar, se você pensar com sua cabeça.
Hehe, isso são cinco! Portanto, você tem que procurar em outro lugar, onde há pelo menos uma dica de uma avaliação correta.
Aqui está um artigo sobre o critério Bayesiano (onde p é uma probabilidade). Dê uma olhada e veja se você gosta. Estou viciado (especialmente a interpretação do critério Bayesiano como um critério para provar novos dados). Procurando por algo mais sobre a abordagem Bayesiana. Curiosamente, ele é amplamente utilizado na engenharia de rádio mais prática (radares e outras coisas militares).
Meu ponto é que não devemos parar em uma única abordagem. Mesmo o terver tem várias interpretações diferentes.
P.S. E aqui está o primeiro artigo desta série do mesmo autor. Provavelmente, é por aí que você deve começar, não pelo segundo artigo.
Não tenha medo do fato de que se trata de bioestatística. Mesmo assim, a abordagem pode ser aplicada em qualquer lugar, se você pensar com sua cabeça.
A questão da capacidade preditiva da abordagem e do modelo particular na abordagem deve ser respondida antes que qualquer coisa possa ser feita.
As abordagens mais sérias estão na TAP. Há aí uma estimativa específica. Como um eco da TAR em econometria, existem modelos no espaço estatal.
Alegadamente existe essa possibilidade com suavização por estrias cúbicas e wavelets - mas isso não está disponível em EViews
Hehe, isso são cinco! Portanto, você tem que procurar em outro lugar, onde há pelo menos uma dica de uma avaliação correta.
Aqui está um artigo sobre o critério Bayesiano (onde p é a probabilidade). Dê uma olhada e veja se você gosta. Estou viciado (especialmente a interpretação do critério Bayesiano como um critério para provar novos dados). Procurando por algo mais sobre a abordagem Bayesiana. Curiosamente, ele é amplamente utilizado na engenharia de rádio mais prática (radares e outras coisas militares).
Meu ponto é que não devemos parar em uma única abordagem. Mesmo o terver tem várias interpretações diferentes.
P.S. E aqui está o primeiro artigo desta série do mesmo autor. Provavelmente é o único a começar, não o segundo artigo.
Não tenha medo do que há lá dentro sobre bioestatística. Ainda assim, a abordagem pode ser aplicada em qualquer lugar, se você pensar com sua cabeça.
)))) Bem, para ele todos os não-economistas são amadores!!! -- uh... como devo dizer isto delicadamente... -- incompetente!!! ali!!! :)))))))))))
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graças a Deus não é um técnico que você está lhe oferecendo...
Eu não preciso de nada disso.
Se estes testes tivessem sido realizados...então as perguntas sobre o erro e tal construção de modelo...e o tópico em geral não surgiram...
Bem, não o faça, não o faça... é nosso trabalho oferecer...