Эконометрика: прогноз на один шаг вперед - страница 72
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
вот и хрен то что по идее должна...но на практике не будет...
Будет. Возьмите две выборки случайных данных с одинаковыми матожиданиями и дисперсиями. Объедините результаты, т.е. тем самым увеличьте размер выборки, рассчитайте дисперсию и матожидание для объединенной выборки и получите тоже самое.
Даже теоретически несложно понять почему так произойдет, например, если объем данных в выборках одинаков, то в обоих случаях, т.е. и для матожидания и для дисперсии и числитель и знаменатель удвоятся. Двойки в числителе и знаменателе взаимно сокращаются и мы получаем тот же самый результат. Если размер обоих выборок не одинаков, то все равно и числитель и знаменатель по отношению к числителю и знаменателю первой выборки возрастут на одинаковое число: во сколько раз увеличился объем первой выборки после объединения.
Будет. Возьмите две выборки случайных данных с одинаковыми матожиданиями и дисперсиями. Объедините результаты, т.е. тем самым увеличьте размер выборки, рассчитайте дисперсию и матожидание для объединенной выборки и получите тоже самое.
При прогнозировании внутри выборки я имею фантастический профит фактор, особенно прошу обратить на профит фактор в наблюдениях. Но вне выборки ..... Почему столь радужные результаты не продлеваются на один шаг вперед? Понять не могу.
Наконец-то адепт секты, раскрыл главный секрет религиозного фокуса!
Элементарно, Ватсон! Потому что они нестационарны. Стационарность - это когда дисперсия и матожидание - константы и не зависят от выборки, на которой они измеряются. Т.е. в любой другой независимой выборке, мы должны получить примерно такие же константы. Если не получили, то гипотеза о стационарности опровергнута.
Гипотезу о стационарности можно проверить еще одним способом, если увеличить размерность выборки. В случае стационарности и дисперсия и матожидание также должны оставаться константами.
Поразительная глухота.
Долдоню несколько лет - котир нестационарен и его прогнозировать нельзя.
Долдоню весь топик - котир нестационарен, но его можно прогнозировать, если остаток от модели стационарен. Интерес представляет остаток, так как тогда можно сложить модель (аналитическую) со стационарным остатком. Эта сумма равна котиру, ни пипса не теряется. Сто раз писал выше. Нет одно и то же, адепт чукч, которые писатели, но не читатели.
потому что всего наблюдений 40. Хоть вы и не любите классическую статистику)), но корень оценки результатов тестирования в ней.
Да, 40 маловато. Делал проверку и писал выше. После 70 дальнейшее увеличение выборки не влияет на результат. Вот результат по поводу длины выборки. Он заслуживает внимания. Оцениваются коэф модели:
EURUSD = C(1)*HP1(-1) + C(2)*HP1(-2) + C(3)*HP1_D(-1) + C(4)*EQ1_HP2(-1) + C(5)*EQ1_HP2(-2) + C(6)*EQ1_HP2(-3) + C(7)*EQ1_HP2_D(-1) + C(8)*EQ1_HP2_D(-2) + C(9)*EQ1_HP2_D(-3) + C(10)*EQ1_HP2_D(-4)
Всего их 10. Все коэф - случайные величины. Вопрос: при какой длине выборки они станут примерно константа. Приведу на одном рис. все коэф:
Здесь выборка = 80 наблюдениям. Видно, что после половины выборки все устаканивается и особенно ошибка оценки коэф. Для первого коэф приведу крупнее:
Это оценка самого коэф - видим, что его значение не константа.
А теперь ошибка оценки этого коэф:
Отсюда я делаю вывод, что выборка должна быть где-то более 60 наблюдений.
Нужны стабильные коэф с небольшой ошибкой - это мерило длин выборки!
так то конечно будет...но мы то про реалии...а в реалии в модель постоянно будут поступать новые ( и возможно малопригодные для данной модели) данные...
Поразительная глухота.
Долдоню несколько лет - котир нестационарен и его прогнозировать нельзя.
Долдоню весь топик - котир нестационарен, но его можно прогнозировать, если остаток от модели стационарен. Интерес представляет остаток, так как тогда можно сложить модель (аналитическую) со стационарным остатком. Эта сумма равна котиру, ни пипса не теряется. Сто раз писал выше. Нет одно и то же, адепт чукч, которые писатели, но не читатели.
и кстати, по поводу анализа остатков на нормальное распределение: всего 116 наблюдений это очень мало чтобы результаты оказались достоверными. Т.е. конечно, можно тест применить и он с какой-то вероятностью отнесёт распределение к нормальному, но каков доверительный интервал этого прогноза? Т.е. 25% это опять же очень приблизительная величина и м.б. диапазон 0...50 при достоверности 95% к примеру, а может 22...28. Это зависит как от числа наблюдений так и от дисперсии. Сдается мне что при 116 наблюдениях ДИ будет огромным
Обычно создатели таких моделей быстро прогоняют их в тестере, убеждаются что они сливают, и переходят на новые модели. А тут стартер показывает ежедневные предсказания в реальном времени ожидая чуда - мазохизм какой-то.
Форумчане, которые сидят с открытым клювиком, куда им должны положить грааль, могут разойтись.
Прблему, котору обозначил и для которой у меня нет решения, - это по стат. характеристикам модели на истории предсказать прогнозируемость этой модели. Методы ТА "ф топку" мне не интересны.
в любом алгоритме можно любую ошибку юзать...и р-кв в НС в том числе...
.....Долдоню несколько лет - котир нестационарен и его прогнозировать нельзя.
Долдоню весь топик - котир нестационарен, но его можно прогнозировать.....