计量经济学：领先一步的预测 - 页 27 1...202122232425262728293031323334...139 新评论 СанСаныч Фоменко 2011.11.16 05:09 #261 我们总结了过去24小时的情况，并对今天（11月16日）进行了预测。 日期 价值 预测 价值 误差 R-square 误差 b8-b7 d7-b7 预测 开放式 开放式 于 预测 以点计 回归 回归 2011.11.09 00:00 1,383 2011.11.09 1,3798 56 0,9761 0,0055 2011.11.10 00:00 1,3524 2011.11.10 1,3613 60 0,9749 0,0057 -0,0306 -0,0032 正确的 2011.11.11 00:00 1,361 2011.11.11 1,3541 59 0,9751 0,0057 0,0086 0,0089 正确的 2011.11.14 00:00 1,3778 2011.11.14 1,3676 59 0,9739 0,0057 0,0168 -0,0069 错误的 2011.11.15 00:00 1,3624 2011.11.15 1,365 59 0,9747 0,0057 -0,0154 -0,0102 正确的 2011.11.16 00:00 1,3525 2011.11.16 1,3529 57 0,9748 0,0056 -0,0099 0,0026 错误的 不知道 昨天的预测又错了。 Econometrics: one step ahead 无止损EA测试结果公布 计量经济学 EURUSD 先行预测 [删除] 2011.11.16 06:16 #262 faa1947:我们总结了过去24小时的情况，并对今天（11月16日）进行了预测。昨天又是错误的预报。是的（（（预测。因此，在不涉及系统细节的情况下，我想继续，因为这个话题很有趣。 如果我看一下策略，我可以猜测，交易不是通过1000个货币对，而只是那些点差最小的货币对。我认为，我们最多只能获得7对。因此，我将只编制这些货币对的投资组合，并以某种方式估计购买和出售 的数量。也许这应该是一个指标。纵观其工作，也许一步到位 )))) 如果那样的话，也许我们可以试试。 СанСаныч Фоменко 2011.11.16 06:38 #263 new-rena:是的（（）预测器。我不想详述这个系统是如何运作的，因为这个话题很有趣。如果我们把外汇和股票市场进行比较，我们可以认为，交易不是为1000个货币对，而是只为那些点差-佣金最小的货币对。我认为，我们最多只能获得7对。因此，我将只建立这些货币对的投资组合，并以某种方式估计买入和卖出的数量。也许这应该是一个指标。纵观其工作，也许一步到位 ))))如果那样的话，也许我们可以试试。 有一个美元指数，是按6个货币对计算的。你可以尝试对指数中的欧元兑美元 进行预测，或者头对头：对指数中包含的货币对进行欧元兑美元预测。总之，纳入指数的配对是通过思考选择的。这在我看来并不有趣。如果你有什么想法，我将努力实施。 [删除] 2011.11.16 06:43 #264 faa1947: 有一个按6个货币对计算的美元指数。你可以尝试通过指数对欧元兑美元进行预测，或者通俗地说：通过纳入指数的货币对来预测欧元兑美元。总之，纳入指数的配对是通过思考选择的。这在我看来并不有趣。如果你有什么想法，我将努力实施。 我可以得到更多的细节吗？ - 索引名称 - 来源 - 投资组合构成 到目前为止，我自己已经为我的投资组合选择了。 Audusd,eurchf,eurgbp,eurjpy,usdcad, usdchf, usdjpy, eurusd 我将尝试把所有量放在一个指标上 ))) Alexey Burnakov 2011.11.16 06:43 #265 Mathemat: 我不是这么说的。你死死抓住自相关检查不放，以消除残差中的依赖性。而我要说的是，这还不够，因为皮尔逊自相关只能解释线性依赖关系，而不是所有的依赖关系。在关于特征选择的分支中，alexeymosc 已经举了一个例子，用信息论计算出来的依赖性（不仅是线性的，而且是全部在一排！）即使在非常大的滞后期也是非常高的。该主题的绝大多数参与者，包括其作者，都认为这都是关于波动的。(顺便说一下，在这个模型中，没有趋势/平坦的概念，尽管它们也可以被画在那里）。 我仍然没有看到足够的证据来自信地说这是牛的责任。也许在日子上，是的，但我已经说过几次，日子上的相互信息比手表或4H上的信息少得多。几乎没有人对它感兴趣，所有的结果还是只贴了几天。所以结论是相应的，也就是不完整的。 Mathemat,faa1947, 你好! 结论并不完整，我同意。而我自己也饶有兴趣地注意到不同时间段的相互信息量的不同。只是我在直觉上已经看到H1的结果和日线的结果差不多。而这将使我们更加不安。) 阿列克谢，你的方法，关于预测，是好的，只是非常好，但我们在错误的地方应用它。我的意见是这样的。 而在这个主题中讨论的线性依赖的研究，我认为可以导致每年12%的适度回报--充其量，正如市场上的大玩家一样，他们都有哈佛和耶鲁的计量经济学的优秀学位。基本上，这取决于业主。 СанСаныч Фоменко 2011.11.16 07:05 #266 new-rena: 你能详细说明一下吗？ 维基引用： USDX 是一个显示美元 对一篮子六种主要货币的指数：欧元（EUR）、日元（JPY）、英镑（GBP）、加拿大元（CAD）、瑞典克朗（SEK）和瑞士法郎（CHF）。 该指数是以这些货币的几何加权平均值 计算的，使用的公式是：。 u s d x= 50.14348112 *u s d e u r0.576*u s d j p y0.136*u s d g b p0.119*u s d c a d0.091*u s d e k0.042*u s d c h f0.036。 其中，幂系数对应于一揽子货币的权重。 欧元 - 57.6 %。 日元 - 13.6%。 英镑 - 11.9%。 加拿大元 - 9.1%。 瑞典克朗 - 4.2%。 瑞士法郎 - 3.6%。 美元指数（作为一种期货合约）在ICE 上 24小时交易：https://www.theice.com/productguide/ProductDetails.shtml?specId=194。 公式中的第一个因素使指数值在开始日期--1973年3月--即主要货币开始对彼此自由报价时达到100。 在终端，它是DX Econometrics: one step ahead 2014年1月金融视频中有趣的事情 2013年11月金融视频中有趣的事情 СанСаныч Фоменко 2011.11.16 07:09 #267 alexeymosc: Mathemat,faa1947, 你好! 而在这个主题中讨论的线性依赖的研究，我认为可以导致每年12%的适度回报--充其量，正如市场上的大玩家一样，他们都有优秀的哈佛和耶鲁的计量经济学学位。一般来说，这是主人的事。还有对线性依存关系的研究，在这个主题中已经讨论过了 建议采用非线性的 可导致每年12%的适度回报--至多是市场上的大公司的情况。 是投资组合经理试图超越指数的表现。计量经济学与它们几乎毫无关系。它可以用来计算投资组合的风险，但仅此而已。 [删除] 2011.11.16 07:11 #268 faa1947: 引自维基 该指数是以这些货币的几何加权平均值 计算的，使用的公式是：。 u s d x= 50.14348112 *u s d e u r0.576*u s d j p y0.136*u s d g b p0.119*u s d c a d0.091*u s d e k0.042*u s d c h f0.036。 以什么作为平均价格？我在终端中没有看到DX。 由于出现了关于货币重量的推理，这个公式对我来说不是很清楚。纳入一篮子货币的这个百分比的真实性如何？ 让我们假设外汇市场是一个虚拟市场，所以让我们消除权重，假设权重将由买卖量提供。我们假设价格是以这样的方式支配的，利润越多越好。也许，我们可以这样说，在历史数据方面不可能长期预测价格，因为市场情况由于交易者的不可预测的行为而不稳定。例如，在1小时内，他们按1000个买入，按100个卖出。在这种情况下，交易者的行动是通过关闭亏损的交易来预测的，无论如何))那么他肯定会赚，但那些了解行为并从报价中预测价格的人也会赚，不是吗？ 很像供应和需求？但这是一个市场，即使它是虚拟的。 Debugger 2011.11.16 07:53 #269 有可能在数学上做出准确和经过验证的预测，甚至是提前1000步（一千步）...... 就报价运动功能而言，它们（预测）将完全符合理论。 随着高科技的发展，外汇经理们正在为引进新闻而努力。 这个消息会让任何神经元网或任何高科技算法感到困惑。 而你对此却无能为力。 Sceptic Philozoff 2011.11.16 08:02 #270 faa1947: 日期 价值 预测 价值 误差 R-square 误差 b8-b7 d7-b7 预测 开放式 开放式 于 预测 以点计 回归 回归 2011.11.16 00:00 1,3525 2011.11.16 1,3529 57 0,9748 0,0056 -0,0099 0,0026 错误的 而预测4分，误差57分，有什么意义呢？我认为不用零点测试就可以清楚地看到，零点是被预测的。 1...202122232425262728293031323334...139 新评论 原因: 取消 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
我们总结了过去24小时的情况，并对今天（11月16日）进行了预测。
昨天的预测又错了。
我们总结了过去24小时的情况，并对今天（11月16日）进行了预测。
昨天又是错误的预报。
是的（（（预测。因此，在不涉及系统细节的情况下，我想继续，因为这个话题很有趣。
如果我看一下策略，我可以猜测，交易不是通过1000个货币对，而只是那些点差最小的货币对。我认为，我们最多只能获得7对。因此，我将只编制这些货币对的投资组合，并以某种方式估计购买和出售 的数量。也许这应该是一个指标。纵观其工作，也许一步到位 ))))
如果那样的话，也许我们可以试试。
是的（（）预测器。我不想详述这个系统是如何运作的，因为这个话题很有趣。
如果我们把外汇和股票市场进行比较，我们可以认为，交易不是为1000个货币对，而是只为那些点差-佣金最小的货币对。我认为，我们最多只能获得7对。因此，我将只建立这些货币对的投资组合，并以某种方式估计买入和卖出的数量。也许这应该是一个指标。纵观其工作，也许一步到位 ))))
如果那样的话，也许我们可以试试。
有一个按6个货币对计算的美元指数。你可以尝试通过指数对欧元兑美元进行预测，或者通俗地说：通过纳入指数的货币对来预测欧元兑美元。总之，纳入指数的配对是通过思考选择的。这在我看来并不有趣。如果你有什么想法，我将努力实施。
我可以得到更多的细节吗？
- 索引名称
- 来源
- 投资组合构成
到目前为止，我自己已经为我的投资组合选择了。
Audusd,eurchf,eurgbp,eurjpy,usdcad, usdchf, usdjpy, eurusd
我将尝试把所有量放在一个指标上 )))
我不是这么说的。你死死抓住自相关检查不放，以消除残差中的依赖性。而我要说的是，这还不够，因为皮尔逊自相关只能解释线性依赖关系，而不是所有的依赖关系。在关于特征选择的分支中，alexeymosc 已经举了一个例子，用信息论计算出来的依赖性（不仅是线性的，而且是全部在一排！）即使在非常大的滞后期也是非常高的。该主题的绝大多数参与者，包括其作者，都认为这都是关于波动的。(顺便说一下，在这个模型中，没有趋势/平坦的概念，尽管它们也可以被画在那里）。
我仍然没有看到足够的证据来自信地说这是牛的责任。也许在日子上，是的，但我已经说过几次，日子上的相互信息比手表或4H上的信息少得多。几乎没有人对它感兴趣，所有的结果还是只贴了几天。所以结论是相应的，也就是不完整的。
Mathemat,faa1947, 你好!
结论并不完整，我同意。而我自己也饶有兴趣地注意到不同时间段的相互信息量的不同。只是我在直觉上已经看到H1的结果和日线的结果差不多。而这将使我们更加不安。)
阿列克谢，你的方法，关于预测，是好的，只是非常好，但我们在错误的地方应用它。我的意见是这样的。
而在这个主题中讨论的线性依赖的研究，我认为可以导致每年12%的适度回报--充其量，正如市场上的大玩家一样，他们都有哈佛和耶鲁的计量经济学的优秀学位。基本上，这取决于业主。
你能详细说明一下吗？
维基引用：
USDX 是一个显示美元 对一篮子六种主要货币的指数：欧元（EUR）、日元（JPY）、英镑（GBP）、加拿大元（CAD）、瑞典克朗（SEK）和瑞士法郎（CHF）。
该指数是以这些货币的几何加权平均值 计算的，使用的公式是：。
u s d x= 50.14348112 *u s d e u r0.576*u s d j p y0.136*u s d g b p0.119*u s d c a d0.091*u s d e k0.042*u s d c h f0.036。
其中，幂系数对应于一揽子货币的权重。
美元指数（作为一种期货合约）在ICE 上 24小时交易：https://www.theice.com/productguide/ProductDetails.shtml?specId=194。
公式中的第一个因素使指数值在开始日期--1973年3月--即主要货币开始对彼此自由报价时达到100。
在终端，它是DX
Mathemat,faa1947, 你好!
而在这个主题中讨论的线性依赖的研究，我认为可以导致每年12%的适度回报--充其量，正如市场上的大玩家一样，他们都有优秀的哈佛和耶鲁的计量经济学学位。一般来说，这是主人的事。还有对线性依存关系的研究，在这个主题中已经讨论过了
建议采用非线性的
可导致每年12%的适度回报--至多是市场上的大公司的情况。
是投资组合经理试图超越指数的表现。计量经济学与它们几乎毫无关系。它可以用来计算投资组合的风险，但仅此而已。
引自维基
该指数是以这些货币的几何加权平均值 计算的，使用的公式是：。
u s d x= 50.14348112 *u s d e u r0.576*u s d j p y0.136*u s d g b p0.119*u s d c a d0.091*u s d e k0.042*u s d c h f0.036。
以什么作为平均价格？我在终端中没有看到DX。
由于出现了关于货币重量的推理，这个公式对我来说不是很清楚。纳入一篮子货币的这个百分比的真实性如何？
让我们假设外汇市场是一个虚拟市场，所以让我们消除权重，假设权重将由买卖量提供。我们假设价格是以这样的方式支配的，利润越多越好。也许，我们可以这样说，在历史数据方面不可能长期预测价格，因为市场情况由于交易者的不可预测的行为而不稳定。例如，在1小时内，他们按1000个买入，按100个卖出。在这种情况下，交易者的行动是通过关闭亏损的交易来预测的，无论如何))那么他肯定会赚，但那些了解行为并从报价中预测价格的人也会赚，不是吗？
很像供应和需求？但这是一个市场，即使它是虚拟的。
有可能在数学上做出准确和经过验证的预测，甚至是提前1000步（一千步）......
就报价运动功能而言，它们（预测）将完全符合理论。
随着高科技的发展，外汇经理们正在为引进新闻而努力。
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