Econometria: um passo à frente na previsão - página 78
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O sarcasmo não o descreve muito bem. O R-squared está em todo o mundo, exceto em seus anais. Portanto, você me coloca em seus anais locais e eu o colocarei no mundo. Você será mais famoso do que eu.
Bem, sinto muito, sinto muito. De que outra forma responder à sua afirmação de que o ajuste está bem. Aqui você está escrevendo que o modelo dentro da amostra se caracteriza perfeitamente e passa em todos os testes, mas quando você tenta prever o futuro por pelo menos uma barra , de alguma forma ele se quebra. Qualquer pessoa sensata que nem conhece o básico das estatísticas entenderia que se trata de ajuste, você está tentando usar a cauda (seu modelo) para abanar o cão (o mercado), e genuinamente, quase ao ponto de ternura, ingenuamente se pergunta por que o mercado se arrebenta.
Você tem um conhecimento maravilhoso de econometria e estatística, mas geez... por que aplicá-las a tais idéias irrefletidas!
Existe a arte e existe a ciência.
Eu não cometi nenhum erro. Estou bem ciente de que enganar a cabeça das pessoas que vieram ao campo das maravilhas com TA e NS será mais difícil, mas eu participarei e esperarei pela proibição.
Sobre a proibição, isso não é para mim, é para os moderadores.
TA e NS também podem ser usados para enganar cabeças se não se souber que os resultados devem ser testados em uma amostra independente do ajuste.
Aqui está o exemplo mais simples, ajustamos o TS a uma amostra e ficamos estacionários nesta mesma amostra (258 negócios) de dados: aproximadamente o mesmo payoff esperado - crescimento do lucro e variância - drawdown. Mas o corretor não nos pagará nada por isto - é a notícia de ontem. Precisamos saber como o TS se comporta no futuro.
Agora veja o que o modelo adaptado nos dará fora da amostra, ou seja, no futuro:
E vemos que o modelo fora da amostra é não-estacionário, pois a partir de 259 transações pelo menos a variância - drawdown mudou. Embora, pode-se ver claramente que algumas propriedades do modelo anterior fora da amostra são preservadas por algum tempo (a regressão permanece a mesma) - até 380 negócios o crescimento do lucro é observado, e então a expectativa torna-se negativa até 547 negócios, e então seu sinal muda para positivo novamente.
A partir disto, podemos concluir que o sinal de expectativa não muda (permanece positivo) no trecho que excede a amostra de otimização em 121 ofícios. Ou seja, se for levada em conta a dupla margem de segurança, então a reoptimização do TS (recálculo do modelo) deve ser realizada a cada 60 operações, como (380 - 259) / 2 = 60,5 operações.
A partir disto, podemos concluir que o sinal de expectativa não muda (permanece positivo) na área que excede a amostra de otimização em 121 ofícios.
Acho que você não entendeu nada do que eu escrevi.
Infelizmente você não entende que os "ns" primitivos são a mesma regressão. que em qualquer algoritmo você pode usar qualquer erro no treinamento... e o mais importante é que não importa realmente qual algoritmo é usado.
Você não pode.
Ninguém, exceto você, está proibindo isso.
É bobagem dizer isto com base em um único exemplo de 100 transações. Você não entendeu?
De quanto você precisa?
É bobagem afirmar isso com base em um único exemplo de 100 ofícios. Você não entendeu?
Entendo, é por isso que eu aplico uma margem de segurança que limita a área de lucro fora da amostra a 60 negócios em vez de 121. Você também poderia ter uma margem de segurança tripla, ou seja, uma otimização excessiva a cada 40 operações.