Econometria: um passo à frente na previsão - página 71
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Eu não vi nenhuma publicação sobre NS com R^2. É isso que eu quero dizer. O que a análise de regressão tem a ver com isso?
RA não tem nada a ver com isso, é a medida (minutiae) que muda. Retos, curvas e oblíquos são deslocados.
Como eles dizem - para a constante mais próxima.
Tome isto e calcule por si mesmo qual será a equidade no 13º bar depois que você começar a comprar. Não há rede, estamos negociando em CDs!
Eu realmente vendo o muv e realmente tomo cuidado para que as posições curtas abertas no total correspondam ao muv vendido (bem, claro, com um fator de 13), fazendo "escoltas".
Sobre o período de acumulação - essa é a próxima idéia, muito sensata, a propósito. Mas por enquanto precisamos entender o básico.
Eu não discuto com isso e concordo completamente. Na 13ª barra, o preço de sua posição média acumulada corresponderá exatamente ao valor do muving com o período de média de 13. A rede mostrará este fato de forma ainda mais clara. O problema é que na barra 14, você não pode mais tornar sua posição igual à média atual com um período de 13, a média móvel desaparecerá e seu preço médio de entrada permanecerá o mesmo. A única coisa que você pode fazer é fazer a média novamente e usar o mouwing com período 14, no bar 15 você terá que usar o mouwing 15, no bar 16, e assim por diante até o infinito. No limite, a média móvel se tornará tão grande que o preço não voltará a ela em um futuro previsível. Isto é, não é possível fazer qualquer "acompanhamento".
Amanhã vou escrever meu pensamento na tabela para deixar claro.
O fechamento de microposições antigas não deve ser permitido, pois o resultado geral da operação em Y será distorcido pelo lucro/perda realizados.
É mais simples, apenas as microposições antigas serão fechadas ao preço atual de zero barra, e para manter o período as microposições antigas devem ser fechadas ao preço de abertura 13 barras atrás, o que não é possível. Mas o muwink fecha os valores antigos a preços antigos, ele pode fazê-lo, porque é um indicador.
para:faa
Enquanto discutimos e discutimos, o regimento das aberrações chegou:
Previsão de séries temporais utilizando suavização exponencial
Previsão de séries temporais utilizando suavização exponencial (fim)
Os candidatos são uma combinação perfeita para o seu método.
para:faa
Enquanto discutimos e discutimos, o regimento das aberrações chegou:
Previsão de séries cronológicas com suavização exponencial
Previsão de séries temporais utilizando suavização exponencial (fim)
Os candidatos são uma combinação perfeita para o seu método.
Eu fiz. Ele declinou. Eu estava interessado em como ajustar os parâmetros de suavização com base no erro de previsão. Isto é parte do problema para mim.
Há outro problema. Anteriormente, publiquei resultados de simulação para um modelo. Agora estou postando para outro:
kotir hp1(-1 a -2) hp1_d(-1 a -1) eq1_hp2(-1 a -3) eq1_hp2_d(-1 a -4)
onde a HP suaviza o quociente 1/DX, ou seja, o inverso do índice do dólar.
Aqui está o resultado:
Modelo muito bom. se presta à otimização por LM ACF e max Prob C
E aqui estão os resultados deprimentes:
Ao fazer previsões dentro da amostra, tenho um fator de lucro fantástico, especialmente preste atenção ao fator de lucro nas observações. Mas fora da amostra ..... Por que tais resultados cor-de-rosa não se estendem mais um passo? Eu não consigo entender.
Vladimir: A visão da SanSanych não é estreita, mas a tarefa é específica, me parece. imho, é claro.
E o aperto é de alta...
Normalmente, os fabricantes de tais modelos rapidamente os executam no testador, certificam-se de que estão drenando e passam para novos modelos. Mas aqui a partida mostra as previsões diárias em tempo real esperando um milagre - masoquismo de certa forma.
Ao prever dentro da amostra, tenho um fator de lucro fantástico, especialmente o fator de lucro nas observações. Mas fora da amostra ..... Por que tais resultados cor-de-rosa não se estendem mais um passo? Eu não consigo entender.
Finalmente o adepto do culto, revelou o segredo principal do truque religioso!
Elementar, Watson! Porque são não-estacionários. A estacionaridade é quando a dispersão e a expectativa são constantes e não dependem da amostra, da qual são medidas. Isto é, em qualquer outra amostra independente, devemos obter aproximadamente as mesmas constantes. Se não o fizermos, então a hipótese de estacionaridade é desmentida.
A hipótese de estacionaridade pode ser testada de outra forma, aumentando a dimensão da amostra. No caso de estacionariedade, tanto a variação quanto a expectativa devem também permanecer constantes.
Eu não vi nenhuma publicação sobre NS com R^2.
Em qualquer algoritmo você pode usar qualquer erro...e p-Q em NS também...
Finalmente o adepto do culto, revelou o segredo principal do truque religioso!
Elementar, Watson! Porque são não-estacionários. A estacionaridade é quando a dispersão e a expectativa são constantes e não dependem da amostra, da qual são medidas. Isto é, em qualquer outra amostra independente, devemos obter aproximadamente as mesmas constantes. Se não o fizermos, então a hipótese de estacionaridade é desmentida.
A hipótese de estacionaridade pode ser testada de outra forma, aumentando o tamanho da amostra . No caso de estacionariedade, tanto a variação quanto a expectativa devem também permanecer constantes.
a porra que deveria em teoria...mas na prática não vai...e vai depender não só do tamanho da amostra total, mas também do que está dentro dela...