Econometria: bibliografia - página 6
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Bem, os livros são fantásticos - mas não há tempo para analisá-los todos - escolha um algoritmo decente para a previsão - e nós o anotaremos em código e o verificaremos. E podemos falar sobre isso infinitamente.
Se você for específico sobre o exemplo.
Ao diferenciar, você eliminou a tendência. Seu exemplo conta uma história diferente. A tendência que você removeu, pode ser prevista, pois o erro de previsão será estacionário (mo e sko aproximadamente constantes). Este é o mercado agora, mas há seis meses foi necessário um segundo diferencial.
Escrevi que fiz um teste de raiz unitário antes disso. A hipótese de que a série TS é rejeitada, portanto a série não é TS, e pelo que sei, posso dizer que a série DS. Eu não ouço muito, não sei muito. É claro que é difícil medir algo com precisão com relações lineares se a natureza do processo for não-linear, então agora estou pedindo ao chefe do departamento que me fale sobre wavelets. Há ali alguma não-linearidade (fractalidade).
E dados com tal estimativa de ACF e CHAFC não podem ser modelados, dentro daqueles modelos que conheço. Isso é tudo, se você me disser qual modelo aplicar para eles eu lhe serei grato e incluirei em meu trabalho de curso.
Para ser específico sobre o exemplo.
Ao diferenciar, você eliminou a tendência. Seu exemplo conta uma história diferente. A tendência que você removeu pode ser prevista porque o erro de previsão será estacionário (mo e sko são aproximadamente constantes). Este é o mercado agora, mas há seis meses foi necessário um segundo diferencial.
Isto caso seja TS, então sim a tarefa é simples, a tendência é linear e tudo está bem. Nós trabalhamos, prevemos que tudo está bem. Mas aqui DS (verifique, você mesmo pode fazer isso, acima do correio) é por isso que mudamos para diferenças, a tendência aqui é estocástica, e portanto o erro é estacionário em relação à tendência estocástica. Isso é o que isto prova, e o aumento de preço em pips também é estacionário, e não o fato de ser aleatório, apenas parece aleatório. Acho que é por isso que às vezes você pode ganhar no Forex por acaso, entrando em algoritmos, etc., fazendo um sistema que você começa a fugir do acaso e depois perde seu depoimento.
Recentemente li o livro de Shiryaev, não me lembro do volume, acho que era o 2. Portanto, o exemplo tem uma função que é determinista, mas em alguns valores se comporta quase como um ruído aleatório (ruído branco no exemplo). E explica-se que estocástico não é o mesmo que caos, mas às vezes eles têm um alto grau de semelhança e podem ser difíceis de distinguir. Quero dizer que na prática os comerciantes negociam de forma diferente (milhares de algoritmos de estratégias), isso gera caos no mercado, e neste caso a aleatoriedade está mais próxima dos algoritmos, mas ao mesmo tempo não há pura aleatoriedade, mas sim pseudo-aleatória. Decidi por mim mesmo trabalhar com dinâmicas não lineares, etc., num futuro próximo.
Se eu estou dizendo algo errado, por favor, me corrija, apenas corretamente, para que eu possa assimilar.
2orb. Há uma função logística que gera o caos matemático. É perfeitamente aproximada por uma rede neural, pois é uma FUNÇÃO. E tentar aproximar as séries de preços, acho que posso continuar.
Se a memória servir bem:
x_(n + 1) = x_n * ( a - x_n )
P.S. Quase acertou (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D2%E5%EE%F0%E8%FF_%F5%E0%EE%F1%E0) - ver figura à direita. Os links não são inseridos por algum motivo.
Isto caso seja TS, então sim a tarefa é simples, a tendência é linear e tudo está bem. Nós trabalhamos, prevemos que tudo está bem. Mas aqui o DS
TS e DS é uma invenção de dissertação russa.
O problema é diferente. Minha opinião. extraímos o componente determinístico do quociente e olhamos para o residual. Se o residual for estacionário, o componente determinístico pode ser extrapolado. Se não, então extrair o componente determinístico do resíduo .... É possível ter um sistema funcionando dessa maneira? Não no caso geral, não tenho nenhuma prova disso. Mas nos anexos anexos é argumentado que tudo funcionaria bem se não houvesse defeitos na tendência. Mas algumas sugestões são feitas para que este caso também supere este incômodo.
A julgar pelos postos, a equipe não entende o que é um "ponto de parada". O modelo é montado. A cada novo bar reajustamos e o novo bar corresponde ao anterior. E então o novo modelo por seus parâmetros não coincide com o modelo anterior. Isso significa que o kotier dentro da amostra mudou de tal forma que os parâmetros do modelo mudaram. Se os parâmetros forem bons, podemos ajustá-los e esperar que tudo esteja bem na próxima barra. Mas às vezes o quociente muda para que a forma funcional tenha que ser alterada. Além disso, o intervalo provavelmente não é diagnosticado após a chegada de um bar, mas precisa de vários bares, ou seja, sofremos uma perda e aqui começa a canção sobre SL.
Aqui está um anexo sobre este problema. A meu ver - este é o principal problema no comércio - esta ruptura.
2orb. Há uma função logística que gera o caos matemático. É perfeitamente aproximada por uma rede neural, pois é uma FUNÇÃO. E tentar aproximar as séries de preços, acho que posso continuar.