Ekonometri: bir adım ileriyi tahmin edin - sayfa 41
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
eğer m.o. 10 puana eşittir ve s.c.d. - 100, o zaman teorik olarak genel karlılığın çok uzun süre beklemek zorunda kalması mümkündür.
Tahminin kendisi, modelin matematiksel beklentisi değil mi?
Hata sabitse her şey yolundadır. Birçok kez, çok karmaşık bir görünüme sahip olan hata grafiklerini yazdım ve alıntıladım.
Hatanın durağan olmamasının tahmin tahminini nasıl etkileyebileceğini tam olarak anlamıyorum. Hata nihayetinde Riske Maruz Değer bağlamında modelin riskinden fazlasını etkilemiyor mu?
Önemi hakkında konuşma noktasına kadar böyle bir istatistiksel avantaj yakalamak için, 100 işlem değil, birçok kez on binlerce işlem yapmanız gerekir.
N tane anlaşma olsun İstatistiksel avantaj (%2 * N) sqrt(N)'den en az iki kat daha büyük olmalıdır. Aynı zamanda, istatistiksel avantajın öneminden yaklaşık %95 oranında emin olacağız.
Bu makinenin %97 kalitesi nedir (HP'den bahsediyorsanız)? Bir formül var mı?
mo ve varyansın istatistiksel tahminlerinin önemi, avantaja (mo) değil, varyansın kendisine ve işlem sayısının köküne bağlıdır. Onlar. eğer bir sistemin oranı diğerinin oranından 2 kat daha büyükse, o zaman aynı tahmin doğruluğu için mo ve sko ilk sistemde 4 kat daha fazla işleme ihtiyaç duyar. Tabii ki, her şey güven aralıklarında (genişliği) daha yetkin bir şekilde tanımlanır. Mo ve varyansa ilişkin CI tahminlerinin genişliği, varyansın kendisine ve işlem sayısının köküne bağlıdır.
PS Bu, elbette, sabit dağılımlar içindir. Durağan olmama durumunda, CI'ler genellikle tanımlanmaz - en azından geçici durağanlık veya buna bir yaklaşım gereklidir
Hatanın durağan olmamasının tahmin tahminini nasıl etkileyebileceğini tam olarak anlamıyorum. Hata nihayetinde Riske Maruz Değer bağlamında modelin riskinden fazlasını etkilemiyor mu?
Aşağıdaki durağanlık tanımını kullanıyorum: yaklaşık sabit mo ve standart sapma. İşte çizelgelerden biri:
Örnek dışı bir tahminde (ve biz sadece böyle bir değişkeni düşünüyoruz) başka bir aykırı değer almayacağınızın garantisi nedir? Ayrıca, hatanın neredeyse sabit olduğundan emin olarak (grafikte, 25 piplik spread sabit midir?), ya bir poz girersiniz, tahminin yürütülmesi için güven aralıkları şeklinde risklerden bahsedersiniz ya da siz Tahmini sabit olarak kabul edin ve bu rakama kesin olarak inanın.
Hatanın durağan olmamasının tahmin tahminini nasıl etkileyebileceğini tam olarak anlamıyorum. Hata nihayetinde Riske Maruz Değer bağlamında modelin riskinden fazlasını etkilemiyor mu?
tahmin edilen değer, gelecekteki serimin bir tahminidir ve hata, onun varyansıdır (sco). Aslında, fiyat artışlarının gelecekteki bir dağılımı tahmin edilmektedir. Bu dağılım durağan değilse, ne mo'nun tahmini ne de varyansının tahmini güvenilir olamaz. Onlar. tahmine güvenilemez
mo ve varyansın istatistiksel tahminlerinin önemi, avantaja (mo) değil, varyansın kendisine ve işlem sayısının köküne bağlıdır. Onlar. eğer bir sistemin oranı diğerinin oranından 2 kat daha büyükse, o zaman aynı tahmin doğruluğu için mo ve sko ilk sistemde 4 kat daha fazla işleme ihtiyaç duyar. Tabii ki, her şey güven aralıklarında (genişliği) daha yetkin bir şekilde tanımlanır. Mo ve varyansa ilişkin CI tahminlerinin genişliği, varyansın kendisine ve işlem sayısının köküne bağlıdır.
Şimdi anlamaya başlıyorum. Görünen o ki, s.c.o. m.d değeri için gereksinimler o kadar büyük olur. istatistiksel anlamlılığını doğrulamak için. s.c.o. için m.o.'nun şu anki modeli. istatistiksel olarak anlamlı olamayacak kadar küçüktür ve böyle bir model kullanılamaz.
MO ve varyansın istatistiksel tahminlerinin önemi
Buna tamamen katılıyorum, ancak benim için soru ilginç, örneğin dışında ne oluyor?
Tahmini numunenin dışında gerçekleştirme olasılığını artırmak için numune içinde neyin analiz edilmesi gerekiyor?
Hatayı hesaplamak ve bunun için durağanlık istemek yeterli mi?
Ve son soru. Tahmin ufku nedir? Bir adım mı yoksa birkaç adım mı? Birkaç adım varsa, böyle bir olasılığı belirleyen nedir?
Şimdi anlamaya başlıyorum. Görünen o ki, s.c.o. m.d değeri için gereksinimler o kadar büyük olur. istatistiksel anlamlılığını doğrulamak için. s.c.o. için m.o.'nun şu anki modeli. istatistiksel olarak anlamlı olamayacak kadar küçüktür ve böyle bir model kullanılamaz.
hakkında. Tahmin testleri (veya TS) sonucunda mo ve sko tahminleri alıyoruz - bunlar 2 sayı. Aslında bu yanlış - iki aralığımız var ve ortaya çıkan değerler onların orta noktaları. Onlar. mo=10 puanımız varsa, o zaman aslında mo=10+-delta. Bu delta orana bağlıdır - ne kadar büyükse, delta ve işlem sayısına (kök) o kadar büyük olur. Onlar. delta, hız/SQRT(N) ile doğru orantılıdır
Hatayı hesaplamak ve bunun için durağanlık istemek yeterli mi?