计量经济学：领先一步的预测 - 页 29

[СанСаныч Фоменко]

Debugger:

如果你知道这个函数没有错误

一个随机变量和一个误差是不可分割的。如果没有错误，就只是数字。

[Debugger]

new-rena:
来吧，我想知道你在这个问题上的两年时间......

我提供了我的论据来支持我所说的话......。我没有看到任何反驳，除了手指的抽动 "来吧，像...... "等等。
但总的来说，祝你好运。

观察无赖的情况会很有趣。

当然，除非版主把我的帖子删掉。

[[删除]]

faa1947:

为了具有可比性，我们采取相同的模式

在这里，我们有。

欧元兑美元 hp1(-1至-4) hp1_d(-1) hp1_d(-2)

这里的HP是指欧元兑美元的HP过滤器。让我们从DX中取一个过滤器，预测欧元兑美元

这倒是真的，但指标的来源在哪里？我不太相信某种平均数会带来好的结果，至少在0.5的概率下。我们需要先看一下指标的代码，它们的数学原理

[[删除]]

Debugger:

我已经提供了我的论据来支持我所说的话......我没有看到任何反驳，除了手指的抽动 "来吧，像...... "等等。
但总的来说，祝你好运。

观察无赖的情况会很有趣。

当然，除非版主把我的帖子删掉。

这很好。那么，你必须检查仪器上的交易尺寸读数是否正确 ))))

[Debugger]

我不怀疑这个论坛上有一些优秀的发明家，但这条道路是一条死胡同。

[СанСаныч Фоменко]

new-rena:
这是正确的，但指标的来源在哪里？我不太相信一些平均数会带来好的结果，至少是0.5的概率。我需要看到初学者的指标代码，他们的数学。

这些指标没有源代码。有一个示意图模型

欧元兑美元 hp1(-1至-4) hp1_d(-1) hp1_d(-2)

如果你把它倒过来

EURUSD = с(1)*hp1(-1) + С(2)*hp1(-1) + С(3)*hp1(-1) + С(4)*hp1(-1) + С(5)*hp1_d(-1) + С(6)*hp1_d(-2)

让我们评估一下C(i)的系数，得到一些合成指标。

上面的表格显示了这个合成指标的估计准确率为报价=97%。

看看在我们的案例中会发生什么。

[[删除]]

AUDUSD,EURCHF,EURGBP,EURJPY,USDCAD, USDCHF, USDJPY, EURUSD的成交量

你在这里能看到或猜到什么？(T minutiae)

那么，货币对的权重是明确的--交易量是不同的（按高度计算），百分比比率是明确的

[СанСаныч Фоменко]

new-rena:
你在这里能看到或猜到什么？(分钟)

如果这是来自终端，它不是交易量，而是活动--交易的数量，可能是0.1手，也可能是100手。

[[删除]]

例如，自1999年以来。Audusd,eurchf,eurgbp,eurjpy,usdcad, usdchf,usdjpy,eurusd

你可以 从2010年10月开始相信。我希望能清楚地知道为什么

[СанСаныч Фоменко]

new-rena:

使用美元指数的预测结果。

从终端下载的美元指数报价--符号DX

.........

图。

请注意，DX的报价与欧元兑美元的报价方向相反

我通过类比记录了以下模式

eurusd dx_hp(-1至-4) dx_hp_d(-1至-2)

其中DX_HP是НР指标的值

在估计了方程的系数后，我们得到了

eurusd = 1.3375931364*dx_hp(-1) - 3.27636518775*dx_hp(-2) + 2.58060240407*dx_hp(-3) - 0.623668221765*dx_hp(-4) + 0.061086265724*dx_hp_d(-1) + 0.100405219475*dx_hp_d(-2)

最后的记分卡。

R-squared为负数。它没有。它是DX报价与欧元兑美元方向相反的结果。

让我们用这个公式形成一个报价。DXM=1/DX，即让我们取相反的值，并将我们的模型应用于它们。我们得到最终的估值表。

相当于一个可以接受的结果。我在美元指数反值=1/DX的报价基础上进行欧元兑美元 的预测。我得到一个结果表的扩展

日期 价值 变化 预测 预测 误差 预测 误差 变化 变化 开放式 开放式 价格 于 基于 以点计 基于 以点计 预测 预测 荣华富贵 DX 关于eurusd 在DX上 2011.11.09 00:00 1,383 这是对的。 2011.11.09 1,3798 56 1,3663 67 2011.11.10 00:00 1,3524 -0,0306 2011.11.10 1,3613 60 1,3742 70 -0,0032 -0,0167 2011.11.11 00:00 1,361 0,0086 2011.11.11 1,3541 59 1,3766 71 0,0089 0,0218 2011.11.14 00:00 1,3778 0,0168 2011.11.14 1,3676 59 1,3673 69 -0,0069 0,0156 2011.11.15 00:00 1,3624 -0,0154 2011.11.15 1,365 59 1,3634 69 -0,0102 -0,0105 2011.11.16 00:00 1,3525 -0,0099 2011.11.16 1,3529 57 1,3627 69 0,0026 0,001

结论。

1.成功预测增加了1。

2. 预测偏差的大小变得更加现实了

3.在预测误差增加的情况下，预测工作有了改善。