Econometria: um passo à frente na previsão - página 54
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Você já deu isto muitas vezes, mas isto é apenas parte da previsão. Em um post anterior eu já escrevi sobre o resto.
É uma matéria escura com volatilidade.
O objetivo da modelagem é um resíduo estável, ou seja, o mo e a dispersão são praticamente constantes. Isto já foi apontado algumas vezes acima. Este é o resultado da aplicação do GARCH aos resíduos.
Se você levar em conta a volatilidade do quociente original, eu o levo em consideração como duas barras.
Ou qualquer coisa como estocástico?
Eu não vejo como você não pode fazer isso - e você pode até pesquisar no Google: "martingale site:mql4.com". Você já viu o tópico Forum Navigator e as respostas às perguntas mais freqüentes? Leitura altamente recomendada!?
Basta digitar uma das seguintes palavras na 'Busca' (o campo com a lupa) no canto superior direito: "martingale", "martini", "martini", "avalanche". Isto já será suficiente, haverá dezenas de links na página de busca.
É uma matéria escura com volatilidade.
O objetivo da modelagem é um resíduo estável, ou seja, o mo e a dispersão são praticamente constantes. Isto já foi apontado algumas vezes acima. Este é o resultado da aplicação do GARCH ao resíduo.
Se eu levar em conta a volatilidade do quociente inicial, eu o levo em consideração como duas barras.
Ou algo como estocástico?
Você pode medir formalmente o retorno. Talvez não seja possível aplicar o índice Hearst ou a h-volatilidade em sua forma pura:
Traçar a variação do erro em relação ao horizonte de previsão. Neste momento, você está prevendo uma barra de 1 dia. Como o erro mudará se você previu 2 ou mais barras. Se crescer menos do que a raiz do tempo previsto, então há um retorno. Afinal de contas, o erro é sko? Isto é, se o erro de previsão para 1 barra é 80 pips e para 2 barras seria menos de 80*SQRT(2)=113. Traçar a mudança no erro real e teórico para o caso quando não houver reversão.
é possível medir formalmente o retorno. Provavelmente não é possível aplicar o índice Hearst ou a h-volatilidade em sua forma pura, mas você pode fazer isso:
traçar o erro a partir do horizonte de previsão. Neste momento, você está prevendo uma barra de 1 dia. Como o erro mudará se você previu 2 ou mais barras. Se crescer menos do que a raiz do tempo previsto, então o retorno está presente. Afinal de contas, o erro é sko? Isto é, se o erro de previsão para 1 barra é 80 pips e para 2 barras seria menos de 80*SQRT(2)=113. Traçar a variação de erro real e teórico para o caso quando não há reversão.
Aplique o índice Hurst ou h-volatilidade
Hurst é mais do que uma matéria negra.
Traçar o erro a partir do horizonte de previsão. Neste momento, você está prevendo uma barra de 1 dia. Como o erro mudará se você previu 2 ou mais barras
Há dois modos de previsão em EViews: estático (um passo à frente) e dinâmico - para muitos passos à frente, quando o valor anterior é tomado como o valor de previsão anterior, onde o valor anterior é o último valor medido. Um erro são duas linhas divergentes na previsão. Como isso se relaciona com seu valor - não sei.
Eu não entendo a própria idéia de uma previsão em várias etapas. Um passo é o bastante. Não basta - aumente o prazo.
Aplique a figura do Hearst ou h-volatilidade
Hurst é mais do que uma matéria negra.
traçar o erro a partir do horizonte de previsão. Neste momento, você está prevendo 1 barra de dias. Como o erro mudará se você previu 2 ou mais barras
Há dois modos de previsão em EViews: estático (um passo à frente) e dinâmico - para muitos passos à frente, quando o valor anterior é tomado como o valor de previsão anterior, onde o valor anterior é o último valor medido. Um erro são duas linhas divergentes em torno da previsão. Como isso se relaciona com seu valor - não sei.
Eu não entendo a própria idéia de uma previsão em várias etapas. Um passo é o bastante. Não basta - aumente o prazo.
Não é quantas barras a previsão é, mas como o erro varia com o horizonte de previsão. Isto permite que você veja se há ou não um retorno ao valor previsto
Não é quantas barras a previsão é, mas como o erro varia com o horizonte de previsão. Isto lhe permite compreender se há ou não um retorno ao valor previsto
Uma previsão +1 usa o valor "verdadeiro" medido do quociente e o erro dessa previsão é determinado pela estacionaridade do residual entre o quociente e o modelo. Se estacionário, o resíduo é uma constante e sem raízes quadradas. Se não estiver parado, também não há raízes quadradas, pois não é previsível e qualquer medida na amostra de teste não é significativa.
A previsão +1 utiliza o valor "verdadeiro" medido do quociente e o erro desta previsão é determinado pela estacionaridade do resíduo entre o quociente e o modelo. Se o resíduo é estacionário, é uma constante e sem raízes quadradas. Se não estiver parado, também não há raízes quadradas, pois não é previsível e qualquer medida na amostra de teste não é significativa.
Claramente não é isso que estou dizendo. Você está contando o erro de previsão como rms?
claramente não era isso que eu queria dizer. Você calcula o erro de previsão como um RMS?
fez uma sugestão para seu modelo. Provavelmente, pesquisou. Veja acima na linha.
Se ele tem um erro como constante, ele nunca deixará de ser uma constante, não importa como você o conte.
Ela não pode ser uma constante em cada comércio separado. E a inclinação do preço a partir da previsão (erro) pode convergir para uma constante, se a distribuição do erro for estacionária.