Econometria: um passo à frente na previsão - página 119
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Este é apenas um comentário sobre os numerosos pontos do tópico e a discordância com eles é esta:
A tendência é o incremento em um conjunto de valores por um certo atraso, a atrasos anteriores e em tais atrasos pode haver mais de um. Como calcular este incremento e assumir um incremento dependente para o próximo atraso é um modelo de previsão. Ao mesmo tempo, métodos de determinação do significado das variáveis, basta usar um passo à frente como critério, mas não de modo algum com atraso - eu me pergunto por que, com tal prática comum, alguém de repente espera obter qualquer garantia de precisão de previsão apenas uma tendência. A amizade com tal "fato médico" é um tapete reto para um psicoterapeuta especializado... Escusado será dizer que o acúmulo de erros crescerá junto com o tamanho do atraso, mas isso não significa redução da precisão da previsão - pois essa medida é relativa e é definida pela estimativa de qualidade de correlação, não pelo tamanho do erro... Portanto, a escolha de um modelo e seus parâmetros é apenas um problema secundário, resolvido (com facilidade) após a determinação do tamanho e das propriedades da amostra de variáveis dependentes...
Naturalmente, não se pode usar a palavra "erro" sem as palavras relativo ou absoluto.
Eu fiz modelos em níveis e em incrementos. Se você comparar corretamente, o erro de previsão no modelo de incremento foi menor do que nos níveis. Quando negociamos, é claro, estamos interessados em erro de previsão de incremento e incremento.
Infelizmente, a precisão da previsão não afetou a previsibilidade um passo à frente. Penso que se deve prever a probabilidade de direção um passo à frente em vez de procurar reduzir o erro de previsão.
Talvez seja possível fazer isso dessa maneira. Decidi diferente, mas gostaria de ouvir outras sugestões - modestamente silenciosas a meu respeito (presumo que tenho o direito moral de cobrar um dividendo por ela nesta forma)... O que me confunde na RMS é que ela é igualmente "roxa" por desvio em qualquer direção em relação à média, exceto que a regressão também se revelará linear, por exemplo - ninguém prometeu tampouco...
O RMS está bem se for pelo menos quase constante. Mas se há heterocedasticidade, definitivamente não é. E a heterocedasticidade pode ser diferente.
Tive a idéia de levar o tamanho da janela proporcional ao número de barras em ACF até a correlação zero - é o comprimento atual da memória do mercado.
Não entendo de novo. Que provas? É uma foto on-line! As linhas não estão sendo reajustadas. Já disse várias vezes. Não é um FFT!!! É um filtro! Como ela é feita, não será revelada.
Este é o turno!!!
Cada nova barra da esquerda para a direita = nova imagem.
Tomar o mais amplo passo do sinusoidal lilás
A amplitude muda e a periodicidade muda. Certo ou errado?
Mudanças de amplitude e de periodicidade. É verdade ou não?
Isto foi abordado em nossa conversa. Há quatro problemas para a previsão. Quanto maior a freqüência, menos distorcida é a duração e a amplitude.
Os dois primeiros problemas são resolvidos aumentando a janela de conversão. os outros são mais difíceis de resolver.
Isto foi abordado em nossa conversa. Há quatro problemas para a previsão. Quanto maior a freqüência, menos distorcida é a duração e a amplitude.
Os dois primeiros problemas são resolvidos aumentando a janela de conversão. os outros são mais difíceis de resolver.
Eu lhe disse. As freqüências graves são mais distorcidas do que as freqüências superiores. Eles são tortuosos. Para se livrar disso, você precisa aumentar a janela de conversão. Então, essas distorções estarão fora de vista. Você ficará com linhas quase retas. Mas esta transformação também exigirá mais recursos e tempo.
Portanto, é difícil extrapolar uma curva com modulação de amplitude e freqüência. Mas é fácil extrapolar uma linha quase reta. Naturalmente, o problema não desaparece. Basta pegar uma pequena parte desta curva que podemos extrapolar com o menor erro.
Entendeu?
Decidido, afinal de contas. Uma barra pode explicar a não-estacionariedade com uma precisão suficientemente alta.