计量经济学:领先一步的预测 - 页 123

 

清理了骂人、灌水和离题的帖子。总数(按删除的帖子)。

  1. trol222 - 6个帖子(没有评论)。
  2. FAA1947 - 3(与3号发生争执)。
  3. 法恩斯沃思-- 5(与2号发生争执,并回复1号的帖子)。
  4. 数学- 1(试图安抚)。

这些是事实,不是情绪。请得出你自己的结论。所有被删除的帖子都有记录。

 
trol222: 你为什么要在这里写这个? 而且你最推崇的是我的6。

这只是事实。真的,我在这里把自己变成了一个天使--但我不是故意的,诚实地。

大他妈的',aaa......,来吧。

再见了,再见了!我祝愿你在其他论坛上有好运气!

 
Mathemat:
呃...那句话是什么来着?我想我读过它,但那是很久以前的事了。

那是针对巨魔的,我再提醒你一下。

- 它是什么?- 沃兰德疑惑地问道,并开始看棋盘,站在国王笼子上的官员正转过身去,用手遮住自己。

- 你这个可怜虫,"沃兰德若有所思地说道。

- "陛下,我再次呼吁逻辑,"猫说,把它的爪子按在胸前,"如果一个玩家宣布向国王check,同时国王不在棋盘上,check就被宣布无效。

- 你是放弃还是不放弃?- 沃兰德用令人恐惧的声音喊道。

- 让我想想。"猫温顺地回答,把肘部放在桌子上,把耳朵放在爪子上,开始思考。他想了很久,最后他说:"我放弃了。

-杀死这个顽固的生物,阿萨泽罗低声说。

 

Убить упрямую тварь – шепнул Азазелло

我把灰烬洒在我的头上。

 
faa1947:
据我所知,在某些地方,挑衅者和他们的同伙被直接打脸,而不是听他们说他们的天使本性。
看看你的个人简介吧。
 
faa1947:

结果是这样的。

从样本的开始取材

从100巴开始服用

把握趋势变化

采取侧面的方式

都不一样。

我们采取D1

它看起来一点都不像H4。

它们到底有多大区别?

如果ACF真的描述了市场的记忆 长度(书上有写,但根本不是事实!),D1滞后1的ACF值应该大约对应于时间框架H4的滞后1至6的ACF平均值,D1滞后2对应于滞后7至13的平均值,以此类推,但这并没有发生,ACF D1仍然更接近H4的相同滞后值...。此外,如果你在一个较长的时间段内抽取数据样本,同一市场不同时间段的ACF系数差异会越来越小。



 
dasmen:

它们到底有多大的区别?

如果ACF真的描述了市场的记忆长度(书上有写,但根本不是事实!),那么D1滞后1的ACF值应该大约对应于时间框架H4的滞后1至6的ACF平均值,D1滞后2对应于滞后7至13的平均值,以此类推,但这并没有发生,ACF D1仍然更接近H4上相同滞后的值...此外,如果你在一个较长的时间段内抽取数据样本,同一市场不同时间段的ACF系数差异会越来越小。


我不知道我应该做什么。我拿着它,画着它。你可以看到一切。比较。这个例子反驳了你的 "应该"。
 
faa1947 10.01.2012 09:52 am |删除
Farnsworth: 我已经在你的分支中写过了,在那里你勤奋地把我推了出来,一个报价是一个复杂的随机多分形,它甚至不是自相似的,但 在交易者的 "视觉 "范围内,它的行为像一个马丁格尔,此外,这个过程有强烈的非线性关系。人们只有在分形分析的帮助下才能获得一些关于这个过程的充分知识,目前已经有许多技术和方法积累。例如,一个奇点光谱,这将显示整个情况的可怕性 :o)

不过,你的做法还是有 "不成功便成仁 "的味道。

回归是最简单的工具。用来证明可预测性问题。事实证明,即使是倒退,大多数人也是无法做到的。

方法本身是不同的。掐掉一块未开发和不知道的东西,但要系统地进行。分形更像是一种实验,背后有很多预测准确性和信心的问题。这就是为什么EViews,它给出了系统性,并且在方法集上没有很大的限制性。如果你考虑到它有输出到Matlab,那么限制就是它自己的大脑。

因此。试图零敲碎打地解决问题。
 
faa1947 10.01.2012 11:18am 更正|删除
Farnsworth:

另外,我不太明白你怎么能系统地从未开发的地方摘取。

听着,我无法忍受在公平竞争环境下的傲慢。你真正展示的是什么,我就不说了。

哦,该死,首先不是这样的,你必须了解这个问题。第二--你真的认为通过应用enwil你能得到可靠的估计吗?

EViews只做模型识别和模型预测。 所有这些都是在matlab、统计学、数学、spc等方面。但是,这些模式都不是真的。你只是通过滑动虚假的关联性来愚弄envil

每个人都有自己的 "道"。:о)

另外,我也不太清楚你如何能系统地从未开发的地方摘取

所有的科学都是如此:解决它所看到的问题,从它所看到的问题中,解决它所能解决的问题,从它所能解决的问题中,解决它能应用的问题。

听着,我无法忍受在公平竞争环境下的傲慢。

傲慢与此毫无关系。采取最简单的模型是为了证明一个不同的问题,也是一个更重要的问题--可预测性。 大家都把注意力集中在回归上,很多帖子里都是一些常见的废话,大家不知道这些术语,不要以为对你不适用。

你认为通过应用enwil你能得到可靠的估计吗?

EViews只是做模型识别和模型预测。 所有这些都是用matlab、统计学、数学、spss等。你只是在用虚假的关联性来愚弄envil

在评估任何事情之前,你必须先指定炉灶的位置。而这就是TA,与之相比,EViews是一个巨大的进步。

统计学教你不要相信任何东西,包括估计。但对任何模型的估计进行系统计算是一个进步

但是,毕竟这些模式都不是真的。

我的描述性模型:Cotier=趋势+噪音+周期性+季节性+异常值。

我开始依次沾沾自喜,我可以:趋势+噪音。又是TA的大预测--它根本不识别噪音。 我知道预测结果不好的原因,我不认为有任何理由由于公众兴趣低而公布它。

我还可以在我的模型中添加什么?这并不完整,但需要有一个建设性的。
 
法思沃斯 10.01.2012 11:29

简而言之,在摘要中。

(1)这个。

котри= тренд+ шум+ периодичность+ сезонность+ выбросы.

不可能找到,而且,这不是真的。没有季节性,没有周期性,没有噪音(!!)。这种模式并不奏效。在其他方面,你将不能直接使用商数工作。我强烈建议寻找一种转变,使kotir至少达到某种静止状态

(2)

大家都把注意力集中在回归上,很多帖子里都是一些常见的废话,大家不知道术语,不要把不适用于你的事情放在心上。

这是我试图让你集中精力做更重要的事情。很明显,不是每个人都是数学家等等。

(3)

在评估任何事情之前,你必须先指定炉灶的位置。而这就是TA,与之相比,EViews是一个巨大的进步。

TA不是 "炉灶",它完全是一派胡言--在这里呆了很久的同事知道我不喜欢这个东西。

(4)

问题和更重要的问题--可预测性

顺便说一下,你如何评估可预测性?

极为直观的是,预测被实现的概率。

原因: