计量经济学:领先一步的预测 - 页 41 1...343536373839404142434445464748...139 新评论 Sceptic Philozoff 2011.11.21 06:13 #401 如果m.o.s.是10个点,s.c.s.是100个点,理论上讲,整体盈利能力有可能要等待太长时间。 СанСаныч Фоменко 2011.11.21 06:28 #402 Mathemat: 如果m.o.s.是10个点,s.c.s.是100个点,理论上有可能整体的盈利能力要等待太长时间。 至少,不超过蜡烛的长度,一般来说,应该与原始系列的方差进行比较。尽管在上面的一个帖子中,已经证明在波动性交易中,情况并非如此。 Vasiliy Sokolov 2011.11.21 06:39 #403 faa1947: 预测本身不就是模型的一个数学期望 吗? 如果错误是静止的,则一切正常。很多时候,我已经写过并给出了错误的图表,这些图表的外观非常曲折。 我不太明白误差的非平稳性会如何影响预测的估计。在风险价值的背景下,错误最终不是只影响模型的风险吗!? Avals 2011.11.21 06:41 #404 Mathemat:为了掌握这样的统计优势,以便能够谈论它的意义,我们根本不需要100个交易,而是要多出许多倍,数万个。让我们假设有N个交易。统计优势(2%*N)必须至少是sqrt(N)的2倍。同时,我们将对状态优势值有95%左右的把握。你这台机器97%的质量是什么(如果你说的是惠普)?有一个公式吗? mo和方差的统计估计的意义取决于方差本身和交易数量的根源,而不是取决于优势(mo)。也就是说,如果一个系统的mo比另一个系统的mo大2倍,那么为了达到同样的mo和mo估计的准确性,你需要在第一个系统中进行4倍的交易。当然,最好用置信区间(其宽度)来描述一切。Mo和分散估计的MDI的宽度取决于分散本身和交易数量的根值 P.S. 当然,这都是针对固定分布的。在非静止性的情况下,MD根本没有定义--至少需要时间上的静止性或对它的近似值 СанСаныч Фоменко 2011.11.21 06:54 #405 C-4: 我不太明白误差的非平稳性会如何影响预测的估计。在风险价值的背景下,错误最终不是只影响模型的风险吗!? 我使用以下静止性的定义:大约是莫常数和标准差。这里是其中一个图表。 如何保证在样本外的预测上(我们只考虑这个选项),你不会得到另一个误差的异常值?进一步说,由于确信误差几乎是一个常数(图表上的25点价差是一个常数吗?),要么你以预测执行置信区间 的形式推理风险,进入一个姿势,要么你假设预测是一个常数,虔诚地相信这个数字。 Avals 2011.11.21 07:04 #406 C-4: 我不太明白误差的非平稳性会如何影响预测的估计。在风险价值的背景下,错误最终不是只影响模型的风险吗!? 预测值是对未来系列的估计,而误差是其方差(sko)。实际上被预测的是一些未来价格增量的分布。如果这个分布是非稳态的,那么无论是mo的估计还是其方差的估计都是不可信的。也就是说,预测是不可信的 Vasiliy Sokolov 2011.11.21 07:06 #407 Avals: mo和方差的统计估计的意义取决于方差本身和交易数量的根,而不是取决于优势(mo)。也就是说,如果一个系统的Sko比另一个系统的Sko多2倍,那么对于同样准确的估计Mo和Sko,你需要在第一个系统中进行4倍的交易。当然,最好用置信区间(其宽度)来描述一切。mo和方差估计的MDI的宽度取决于方差本身和交易数量的根数 现在我开始明白了。事实证明,s.c.o.越高,对m.o.值的要求就越高,以确认其统计意义。对于目前模型的c.s.o.来说,其m.o.太不明显,没有统计学意义,这样的模型不能使用。 СанСаныч Фоменко 2011.11.21 07:07 #408 Avals: 摩和方差的统计估计值的意义为 我完全同意这一点,但对我来说,有趣的问题是在样本之外会发生什么? 为了提高样本外预测的实现概率,需要在样本内分析什么? 误差的计算和对它的静止性要求是否足够? 最后一个问题。预测的范围是什么?一个步骤还是几个步骤?如果有几个步骤,这种可能性是如何界定的? Avals 2011.11.21 07:18 #409 C-4: 现在我开始明白了。事实证明,s.c.o.越高,对m.o.值的要求就越高,以确认其统计意义。对于目前模型的c.s.o.,其m.o.太不明显,没有统计学意义,这样的模型不能使用。 大约。作为预测测试(或TC)的结果,我们得到了mo和sko的估计值--那是两个数字。这实际上是错误的--我们有两个区间,结果值是它们的中点。也就是说,如果我们得到mo=10pnuts,那么实际上mo=10+-delta。这个delta取决于sko--它越大,delta就越大,也取决于交易的数量(根)。即delta与sko/Root(N)成正比。 Vasiliy Sokolov 2011.11.21 07:32 #410 faa1947:误差的计算和对它的静止性要求是否足够? 我不清楚,在非平稳的数据上,怎么能指望有平稳的误差?在你提出的上图中,误差值显然不具有有限方差的特性,因此将基于结果方差的估计(如s.r.f.或N的平方根)应用于它至少是值得怀疑的。 1...343536373839404142434445464748...139 新评论 您错过了交易机会: 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符(不带空格) 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号,请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置,否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码? 使用 Google 登录
如果m.o.s.是10个点,s.c.s.是100个点,理论上有可能整体的盈利能力要等待太长时间。
预测本身不就是模型的一个数学期望 吗?
如果错误是静止的,则一切正常。很多时候,我已经写过并给出了错误的图表,这些图表的外观非常曲折。
我不太明白误差的非平稳性会如何影响预测的估计。在风险价值的背景下,错误最终不是只影响模型的风险吗!?
为了掌握这样的统计优势,以便能够谈论它的意义,我们根本不需要100个交易,而是要多出许多倍,数万个。
让我们假设有N个交易。统计优势(2%*N)必须至少是sqrt(N)的2倍。同时,我们将对状态优势值有95%左右的把握。
你这台机器97%的质量是什么(如果你说的是惠普)?有一个公式吗?
mo和方差的统计估计的意义取决于方差本身和交易数量的根源,而不是取决于优势(mo)。也就是说,如果一个系统的mo比另一个系统的mo大2倍,那么为了达到同样的mo和mo估计的准确性,你需要在第一个系统中进行4倍的交易。当然,最好用置信区间(其宽度)来描述一切。Mo和分散估计的MDI的宽度取决于分散本身和交易数量的根值
P.S. 当然,这都是针对固定分布的。在非静止性的情况下,MD根本没有定义--至少需要时间上的静止性或对它的近似值
我不太明白误差的非平稳性会如何影响预测的估计。在风险价值的背景下,错误最终不是只影响模型的风险吗!?
我使用以下静止性的定义:大约是莫常数和标准差。这里是其中一个图表。
如何保证在样本外的预测上(我们只考虑这个选项),你不会得到另一个误差的异常值?进一步说,由于确信误差几乎是一个常数(图表上的25点价差是一个常数吗?),要么你以预测执行置信区间 的形式推理风险,进入一个姿势,要么你假设预测是一个常数,虔诚地相信这个数字。
我不太明白误差的非平稳性会如何影响预测的估计。在风险价值的背景下,错误最终不是只影响模型的风险吗!?
预测值是对未来系列的估计,而误差是其方差(sko)。实际上被预测的是一些未来价格增量的分布。如果这个分布是非稳态的,那么无论是mo的估计还是其方差的估计都是不可信的。也就是说,预测是不可信的
mo和方差的统计估计的意义取决于方差本身和交易数量的根,而不是取决于优势(mo)。也就是说,如果一个系统的Sko比另一个系统的Sko多2倍,那么对于同样准确的估计Mo和Sko,你需要在第一个系统中进行4倍的交易。当然,最好用置信区间(其宽度)来描述一切。mo和方差估计的MDI的宽度取决于方差本身和交易数量的根数
现在我开始明白了。事实证明,s.c.o.越高,对m.o.值的要求就越高,以确认其统计意义。对于目前模型的c.s.o.来说,其m.o.太不明显,没有统计学意义,这样的模型不能使用。
摩和方差的统计估计值的意义为
我完全同意这一点,但对我来说,有趣的问题是在样本之外会发生什么?
为了提高样本外预测的实现概率,需要在样本内分析什么?
误差的计算和对它的静止性要求是否足够?
最后一个问题。预测的范围是什么?一个步骤还是几个步骤?如果有几个步骤,这种可能性是如何界定的?
现在我开始明白了。事实证明,s.c.o.越高,对m.o.值的要求就越高,以确认其统计意义。对于目前模型的c.s.o.,其m.o.太不明显,没有统计学意义,这样的模型不能使用。
大约。作为预测测试(或TC)的结果,我们得到了mo和sko的估计值--那是两个数字。这实际上是错误的--我们有两个区间,结果值是它们的中点。也就是说,如果我们得到mo=10pnuts,那么实际上mo=10+-delta。这个delta取决于sko--它越大,delta就越大,也取决于交易的数量(根)。即delta与sko/Root(N)成正比。
误差的计算和对它的静止性要求是否足够?