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Sobre o tema do fio, já lhe disse.
Se "predizer bem", então troque na direção da predição.
Se tal comércio leva à perda no spread, então as previsões são ruins.
Você pode verificar a "bondade" das previsões no testador de estratégia.
EconModel:
O que uma bicicleta: é uma questão de aplicar os pacotes listados, nada mais, não há cérebro suficiente para isso
Isso mesmo, você tem que trabalhar a metodologia primeiro.
Isso mesmo, você tem que trabalhar primeiro através do manual.
Pelo contrário.
Bem, eu também. Posso assegurar-lhes que a documentação sobre os modelos de espaço estatal está longe de ser simples.
Em algumas universidades, os modelos estaduais de espaço são estudados por três anos de cada vez. Este nível de conhecimento não pode ser alcançado através da leitura da documentação.
Em algumas universidades, os modelos estaduais de espaço são estudados por três anos de cada vez. Este nível de conhecimento não pode ser alcançado através da leitura da documentação.
Você está absolutamente certo. A documentação pressupõe conhecimento prévio.
Passei seis meses tentando construir um modelo no espaço estatal, e então descobri que havia passado na modificação necessária como um exame. É isso que estou usando agora. Não entendi como usar a previsão de pontos, graças à faa, embora ainda não a tenha executado no testador, ela se parece muito com a verdade.
O modelo é feito em R. Portanto, há um monte de informações relacionadas. Aqui está o MSE - Mean Square Error - Mean Square Error. Este é o quadrado do erro. Abaixo está o gráfico, mas um erro comparável ao nível do eurusd pode ser obtido extraindo a raiz.
Isto é, para o erro máximo, o comparável é 0,001871
Agora eu entendo: é necessário entrar, se a previsão exceder os 18 pips? Ou a média? Ou o RMS?
O RMS é única e exclusivamente bom para uma distribuição normal.
A distribuição real é muito diferente da distribuição normal. Tem caudas muito mais grossas. E, portanto, os riscos são muito maiores do que os estimados pelo modelo normal.
O RMS é única e exclusivamente bom para uma distribuição normal.
A distribuição real é muito diferente da distribuição normal. Tem caudas muito mais grossas. E, portanto, os riscos são muito maiores do que os estimados pelo modelo normal.
Sobre o erro, supõe-se que ele seja iid. Mas todos os testes são testes unitários de raiz (o resultado foi dado). É muito desejável olhar para a ACF. Nunca vi um erro (resíduo do modelo) testado para normalidade. A razão para isto não é conhecida por mim.
O problema das estimativas tendenciosas é resolvido por meio de bootstrapping e reamostragem.