计量经济学:领先一步的预测 - 页 109

 
Reshetov:

Excel 2002无法打开扩展名为xlsx的文件--它在文件格式列表中没有这样的扩展名。

因此,对于那些特别有天赋的计量经济学家来说,再重复一次。

是否可以详细说明,因为一般的数据不是太多,制定 结果 以表格的形式进行拟合,并分别进行预测,如:ZZ转弯的日期和时间?

对你个人而言,任何数量的
附加的文件:
eurusd_zz_1.zip  38 kb
 
faa1947:
为您个人提供任何数量的

根据表格,所有东西加起来似乎都是4小时吧。似乎没有人注意到有什么收获。


我还能说什么呢?让你的妻子缝制一个钱袋,在五金店买一个好的铲子来铲除同样的钱。如果你的回归模型 真的能如此准确地预测ZZ峰,那么各种索罗斯和其他甘斯和诺斯特拉达姆斯就会高枕无忧。


我有一个案子。建立了一个神经网络,对其进行了训练。在训练样本之外运行。结果是100%。一方面,我很高兴,但另一方面,我明白没有奇迹,所以我开始仔细检查。结果发现,一直在为NS准备训练实例的程序,错误地将其中一个输入输入到了输出的数值。嗯,在输出端也是重复的。奇迹并没有发生。

 
Reshetov:

根据表格,所有东西加起来似乎都是4小时吧。看来没有任何陷阱。


我还能说什么呢?指示你的妻子缝制一个袋子换钱,在五金店买一个好的铲子来铲同样的钱。如果你的回归模型真的能如此准确地预测ZZ峰,那么各种索罗斯和其他甘斯和诺斯特拉达姆斯就会高枕无忧。


我有一个案子。建立了一个神经网络,对其进行了训练。在训练样本之外运行。结果是100%。一方面,我很高兴,但另一方面,我明白没有奇迹,所以我开始仔细检查。结果发现,一直在为国家计算机准备培训实例的程序,通过错误的输入之一,为输出提供了预期的数值。嗯,在输出端也是重复的。奇迹并没有发生。


不幸的是,我们的意见是一致的,我不会缝制这个袋子--我会节省线。

正如我在上面写的,我在原则上不理解这个结果。试图阅读有关probit模型的任何资料,都没有结果。但真的想建立反转模型。

 
faa1947:

不幸的是,我们的意见是一样的,我不会缝制这个袋子--我会节省线。

经济和经济学是不同的术语,尽管它们在声音上是相似的。经济最常见的是经济学中过于进步的想法的后果。

faa1947:


正如我在上面写的,我原则上不理解这个结果。试图阅读一些关于probit模型的资料,结果一无所获。

为什么理解?如果结果在实践中得到证实,那么就没有什么,也没有时间去理解--有必要切开卷心菜。

而如果没有确认,没有结果也是一种结果。

 
Reshetov:

经济和经济学是不同的术语,尽管在声音上相似。经济最常见的是在经济学中应用过于进步的思想的后果。

为什么理解?如果结果在实践中得到证实,那么就没有什么,也没有时间去理解--有必要切开卷心菜。

而如果没有得到证实,没有结果也是一种结果。

日安!

让我为faa1947先生补充一个评论。尝试通过反转输入来模拟交易。我认为这就是废话的所在。在这个意义上,也许它们对真正的交易是无用的(例如,移动平均线 预测在准确性方面也给出了很好的结果,但对交易来说没有任何意义)。

另一个想法,我写道:尝试建立从中枢到中枢的持续时间的交易模型。我想知道是否会有鱼?

 

我恰好在这里...

alexeymosc:

...(例如,预测移动平均线在准确性方面也能得到很好的结果,但对交易来说却一无所获)。

它没有,原因很简单,所谓的斯卢茨基-尤勒效应在这条曲线中存在。这意味着虚假的关联性出现在一个平坦的地方。从本质上讲,你采取一个固定长度的片段,并将其转移一个样本。这样的移位样本99%是相同的(只相差一个新值),当然有些统计值,如平均数,会有很强的相关性,但事实上不存在类的关系。人们甚至可以在sov.random系列上进行检查,在这样的系列上得到MA的非常高的相关性。(即高的MA相关性意味着MA与自身相似)

对于成功的交易来说,这种MA必须以很高的精度进行预测,但原则上是不可能的。所以它是这样的。

PS:既然你在这里,我给你一个建议--faa,不要乱来,ZZ不是预测的--它们是价格几乎从不发生的地方,它们是随机的,完全是随机的。在这种情况下,没有一个回归模型 是足够的。

 
Farnsworth:

我在这里是偶然的...

(即高的MA相关度说明MA与自身相似)

对于成功的交易来说,这种MA必须以很高的精度进行预测,这在原则上是不可能的。所以它是这样的。


是的,我也是这个意思。在MA改变方向的地方,回归模型 不会显示这种变化,模型的准确性有点不够,我同意,但MA变化的方向还是会在第一时间得到很好的预测,比如80%的命中率,但对于交易来说还是不够的。
 
Reshetov:

为什么理解?如果结果在实践中得到证实,那么就没有什么好理解的,也没有时间去切白菜。


我们的方法有一个根本的区别。

NS是一个黑匣子,适合有良好口才的人。

计量经济学(读作统计学)不承认所获得的数字,除非有一个口头解释。统计学的主要特点是对一切事物和所有人的不信任。他们称之为科学--概率、置信区间,等等。

我更接近于统计学,这就是为什么我不接受NS。我经常看到一些人得到一个数字就开始到处挥舞。统计学的基本概念之一是相关性,正是在这个基础上,人们陷入了可怕的私通--与土星环、咖啡等取得联系。任何数字都必须首先得到有意义的证明,然后在数学上得到证明。

 
alexeymosc:

下午好!

请允许我为faa1947先生插入一个评论。试着在中枢输入上模拟交易。我认为这就是废话的所在。在这个意义上,也许它们对真正的交易是无用的(例如,移动平均线预测在准确性方面也给出了很好的结果,但对交易来说没有任何意义)。

另一个想法,我写道:尝试建立从中枢到中枢的持续时间的交易模型。我想知道是否会有鱼?

突破模型包含两个数字的因变量:0和1,那么反转输入是什么?

建模过程本身如下:取一个样本(我是500条),并从中计算出方程的系数。然后有两种模式。1--我们取系数并对样本中的下一个柱状体进行预测。我们在样本内添加下一个条形,并再次进行预测。我在上面张贴了结果。这是经典的装配。

你可以在样本之外进行预测。此前,当预测cotier水平是下一个酒吧。这里并不清楚。下一个反转肯定不是下一个棒子。逆转之间的距离有很多条,而且是可变的(随机的)。我不明白如何预测,这就是问题所在。

 
faa1947: 我更接近于统计学,这就是为什么我不承认NS。

你所构建的回归在意识形态上与NS没有区别:事实上,它们是同样的数字游戏,没有任何可理解的内部内容。

probit模型包含两个数字的因变量:0和1

用通俗的语言告诉我这个 "probit模型 "是什么,为什么它对计量经济学家来说这么好。

只是不要链接到维基。用你自己的语言告诉我们,并举例说明。

原因: