计量经济学：领先一步的预测 - 页 40 1...333435363738394041424344454647...139 新评论 СанСаныч Фоменко 2011.11.19 11:42 #391 -Aleksey-: 顺便说一下，如果你碰巧在某件事情上取得成功，最好不要在文章和代码中发布，我想你可以看到原因。 不要忘了，接受特殊教育的人是在和我们对着干，我们在这里讨论的内容是在第一课堂上为他们啃出来的。让我们不要为我们的幻觉知识而感到骄傲。 [删除] 2011.11.19 11:49 #392 faa1947: 顺便说一下，如果你碰巧在某件事情上取得成功，最好不要在文章和代码中发布，我想你可以看到原因。 不要忘了，接受特殊教育的人是在和我们对着干，我们在这里讨论的内容是在第一课堂上为他们啃出来的。让我们不要为我们的幻觉知识而感到骄傲。 专门用于宣传的模式很快就会失去效力。这是一个经常被讨论的事实，不止一次被证实，而且不止一个人。谁在那里演出就不那么重要了 :) СанСаныч Фоменко 2011.11.19 12:02 #393 -Aleksey-: 专门用于宣传的模式很快就会失去效力。这是一个经常被讨论的事实，不止一次被证实，而且不止一个人。而谁在那里打球就不那么重要了 :) 我知道。 我在这里试图讨论建立模型的方法论，我认为一个模型的生命周期 正好是一个步骤。这就是为什么我发布了一个完美别致的混搭公式。 Sceptic Philozoff 2011.11.19 12:10 #394 -Aleksey-: 我对这个问题很感兴趣。即使你为测试员检查而成熟，结果是交易上简单地51/49，积分上51/49，你将不得不等待大约100个交易日来实现微不足道的统计优势。 根本不需要100次交易，而是需要许多次，数万次，才能掌握这样的统计优势，才能谈得上其重要性。 让交易为N。统计优势（2%*N）必须至少是sqrt（N）的两倍。而在这种情况下，我们将有大约95%的把握确定statpremium的意义。 faa: 这就是为什么我发布了完全令人敬畏的挥手公式。 你这台机器的97%的质量如何（如果你说的是惠普）？有一个公式吗？ СанСаныч Фоменко 2011.11.19 12:16 #395 Mathemat:.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？ 个人根据上面的帖子为你改写的。 eurusd = -1552.7613734*dxm_hp(-1) + 4731.89082764*dxm_hp(-2) - 4360.68995095*dxm_hp(-3) + 1287.82064375*dxm_hp(-4) - 98.9244837504*dxm_hp_d(-1) - 131.011472103*dxm_hp_d(-2) 惠普只是其中的一小部分。 给我说出代码库中任何已知R-square的指标 Sceptic Philozoff 2011.11.19 12:24 #396 faa1947: 给我说出代码库中任何已知R-square的指标 啊，现在我明白了。97%只是模型的R-square，而不是惠普的质量。 СанСаныч Фоменко 2011.11.19 12:42 #397 Mathemat: 啊，现在我明白了。97%只是模型的R平方，而不是惠普的质量。 对于其他的读者，我们想指出的是。 R-square，也被称为确定性的衡量标准，是对所获得的回归质量的衡量。这种质量是由原始数据和回归模型（估计数据）之间的一致性程度表示的。确定性的衡量标准总是在区间[0;1]内。 在我们的案例中，回归结果与引用的数据有97%的一致性。 СанСаныч Фоменко 2011.11.21 04:30 #398 由于对这一主题的兴趣已经减弱，我重复我周五的帖子。 关闭周五的预测，在关闭。下面是结果。 事实 价值 变化 预测 预测 误差 预测 误差 变化 变化 预测 预测 为 开放式 价格 至 基于 以点计 基于 以点计 预测 预测 关于欧元兑美元 作者：DX 日期 枣庄 荣华富贵 DX 关于eurusd 在DX上 匹配？ 匹配？ 2011.11.08 23:59 1,383 2011.11.09 23:59 1,3524 -0,0306 2011.11.09 23:59 1,3798 56 1,3663 67 -0,0032 -0,0167 是 是 2011.11.10 23:59 1,361 0,0086 2011.11.10 23:59 1,3613 60 1,3742 70 0,0089 0,0218 是 是 2011.11.11 23:59 1,3778 0,0168 2011.11.11 23:59 1,3541 59 1,3766 71 -0,0069 0,0156 没有 是 2011.11.14 23:59 1,3624 -0,0154 2011.11.14 23:59 1,3676 59 1,3673 69 -0,0102 -0,0105 是 是 2011.11.15 23:59 1,3525 -0,0099 2011.11.15 23:59 1,3650 59 1,3634 69 0,0026 0,0010 没有 没有 2011.11.16 23:59 1,3455 -0,0070 2011.11.16 23:59 1,3529 57 1,3627 69 0,0004 0,0102 没有 没有 2011.11.17 23:59 1,3468 0,0013 2011.11.17 23:59 1,3446 57 1,3521 70 -0,0009 0,0066 没有 是 2011.11.18 23:59 1,3514 0,0046 2011.11.18 23:59 1,3422 55 1,3479 70 -0,0046 0,0011 没有 是 一些结论。 1.DX的预测要比滞后的欧元兑美元本身好得多 2.预测的结果是定性的（匹配-不匹配），没有考虑到MM和价差。例如，在最后一天，即周五，计算价格=1.3514，高点=1.3613。当使用DX预测时，潜在利润高出100点。另一方面，Low=1.3447，使用滑动拖网的SL对欧元兑美元进行不成功的预测，损失就会很小。 3.由于样本量小，提出的表格不能作为使用该模型的依据。使用测试仪的必要性对所有人来说都是显而易见的。这种可能性是存在的。 相应的代码在我文章 的附件中列出。但我不会这样做，因为在我看来，这个模型还没有准备好，需要在最后测试前最后确定。 我的计划如下。 1.我完成了预测。 2.我建议每个有兴趣的人。 a) 讨论这些结果 b) 使这种模式现代化。 c) 提供你的模型 3.我准备在代码中实现讨论和升级的结果，并公布结果。 让我提醒你模型的类型。 a) 对于滞后期的欧元兑美元： EURUSD = hp(-1至-4) + hp_d(-1至-2) b) 对于DX。 DXM = 1/DX- 我们使用商的逆数 eurusd = dxm_hp(-1到-4) + dxm_hp_d(-1到-2) 在这些公式中，HP是Hedrick-Prescott指标，HP_D是残差=kotir-指标。括号内的条形图是当前条形图之前的条形图，（-1至-4）表示最后4条。 在变量处评估系数后的实际方程看起来如下。 eurusd = -1552.7613734*dxm_hp(-1) + 4731.89082764*dxm_hp(-2) - 4360.68995095*dxm_hp(-3) + 1287.82064375*dxm_hp(-4) - 98.9244837504*dxm_hp_d(-1) - 131.011472103*dxm_hp_d(-2) 任何有兴趣的人--参加计量经济学练习! Econometrics: one step ahead 无止损EA测试结果公布 Is this for real? Vasiliy Sokolov 2011.11.21 05:45 #399 Mathemat: 我不知道这个错误是什么。 如果是标准差（s.c.o.），而预测值本身是一个正态分布的值，正好是这个s.c.o.，那么，忽略所有小于至少两个s.c.o.的预测是一个好主意。那么，如果预测的模数小于两个s.c.o.（大约118点），就有大约95%的概率我们不会犯错，把预测值归结为零。 事实证明，模数值小于2 s.c.o的预测应该被认为是无趣的（它是一个零运动预测）。 预测本身不就是模型的一个数学期望 吗？在这种情况下，误差的大小无关紧要，因为模型的平均增益将总是正的（m.o.>0），并等于预测的大小*预测的数量。嗯，是的，一个大的误差会增加结果的方差，但不会超过这个范围。 СанСаныч Фоменко 2011.11.21 06:08 #400 C-4: 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。 1...333435363738394041424344454647...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
顺便说一下，如果你碰巧在某件事情上取得成功，最好不要在文章和代码中发布，我想你可以看到原因。
不要忘了，接受特殊教育的人是在和我们对着干，我们在这里讨论的内容是在第一课堂上为他们啃出来的。让我们不要为我们的幻觉知识而感到骄傲。
顺便说一下，如果你碰巧在某件事情上取得成功，最好不要在文章和代码中发布，我想你可以看到原因。
不要忘了，接受特殊教育的人是在和我们对着干，我们在这里讨论的内容是在第一课堂上为他们啃出来的。让我们不要为我们的幻觉知识而感到骄傲。
专门用于宣传的模式很快就会失去效力。这是一个经常被讨论的事实，不止一次被证实，而且不止一个人。而谁在那里打球就不那么重要了 :)
我知道。
我在这里试图讨论建立模型的方法论，我认为一个模型的生命周期 正好是一个步骤。这就是为什么我发布了一个完美别致的混搭公式。
根本不需要100次交易，而是需要许多次，数万次，才能掌握这样的统计优势，才能谈得上其重要性。
让交易为N。统计优势（2%*N）必须至少是sqrt（N）的两倍。而在这种情况下，我们将有大约95%的把握确定statpremium的意义。
faa: 这就是为什么我发布了完全令人敬畏的挥手公式。
你这台机器的97%的质量如何（如果你说的是惠普）？有一个公式吗？
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？
个人根据上面的帖子为你改写的。
eurusd = -1552.7613734*dxm_hp(-1) + 4731.89082764*dxm_hp(-2) - 4360.68995095*dxm_hp(-3) + 1287.82064375*dxm_hp(-4) - 98.9244837504*dxm_hp_d(-1) - 131.011472103*dxm_hp_d(-2)
惠普只是其中的一小部分。
给我说出代码库中任何已知R-square的指标
啊，现在我明白了。97%只是模型的R平方，而不是惠普的质量。
对于其他的读者，我们想指出的是。
R-square，也被称为确定性的衡量标准，是对所获得的回归质量的衡量。这种质量是由原始数据和回归模型（估计数据）之间的一致性程度表示的。确定性的衡量标准总是在区间[0;1]内。
在我们的案例中，回归结果与引用的数据有97%的一致性。
由于对这一主题的兴趣已经减弱，我重复我周五的帖子。
关闭周五的预测，在关闭。下面是结果。
一些结论。
1.DX的预测要比滞后的欧元兑美元本身好得多
2.预测的结果是定性的（匹配-不匹配），没有考虑到MM和价差。例如，在最后一天，即周五，计算价格=1.3514，高点=1.3613。当使用DX预测时，潜在利润高出100点。另一方面，Low=1.3447，使用滑动拖网的SL对欧元兑美元进行不成功的预测，损失就会很小。
3.由于样本量小，提出的表格不能作为使用该模型的依据。使用测试仪的必要性对所有人来说都是显而易见的。这种可能性是存在的。 相应的代码在我文章 的附件中列出。但我不会这样做，因为在我看来，这个模型还没有准备好，需要在最后测试前最后确定。
我的计划如下。
1.我完成了预测。
2.我建议每个有兴趣的人。
a) 讨论这些结果
b) 使这种模式现代化。
c) 提供你的模型
3.我准备在代码中实现讨论和升级的结果，并公布结果。
让我提醒你模型的类型。
a) 对于滞后期的欧元兑美元： EURUSD = hp(-1至-4) + hp_d(-1至-2)
b) 对于DX。
DXM = 1/DX- 我们使用商的逆数
eurusd = dxm_hp(-1到-4) + dxm_hp_d(-1到-2)
在这些公式中，HP是Hedrick-Prescott指标，HP_D是残差=kotir-指标。括号内的条形图是当前条形图之前的条形图，（-1至-4）表示最后4条。
在变量处评估系数后的实际方程看起来如下。
eurusd = -1552.7613734*dxm_hp(-1) + 4731.89082764*dxm_hp(-2) - 4360.68995095*dxm_hp(-3) + 1287.82064375*dxm_hp(-4) - 98.9244837504*dxm_hp_d(-1) - 131.011472103*dxm_hp_d(-2)
任何有兴趣的人--参加计量经济学练习!我不知道这个错误是什么。
如果是标准差（s.c.o.），而预测值本身是一个正态分布的值，正好是这个s.c.o.，那么，忽略所有小于至少两个s.c.o.的预测是一个好主意。那么，如果预测的模数小于两个s.c.o.（大约118点），就有大约95%的概率我们不会犯错，把预测值归结为零。
事实证明，模数值小于2 s.c.o的预测应该被认为是无趣的（它是一个零运动预测）。
预测本身不就是模型的一个数学期望 吗？在这种情况下，误差的大小无关紧要，因为模型的平均增益将总是正的（m.o.>0），并等于预测的大小*预测的数量。嗯，是的，一个大的误差会增加结果的方差，但不会超过这个范围。
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。