计量经济学：领先一步的预测 - 页 74 1...676869707172737475767778798081...139 新评论 СанСаныч Фоменко 2011.11.29 05:53 #731 C-4: 策略测试员 说，这位顶级创业者顽固地拒绝承认这一点 我做了，也会做。他在EViews中实现了这一点，并将结果制成表格。 同时，他还想知道为什么他的模型不起作用。当简单的测试更客观地告诉我们什么是什么的时候，为什么还要为R^2等这些乱七八糟的东西而烦恼呢？ 在赛道上测试汽车之前，要对螺栓和螺母进行计算。没有这些计算，没有人会去测试任何东西。测试是必要的，但测试的是设计合理的汽车。 我的模型与TA的车辆不同，它有一些具有自己的数字特征的属性。 我的目标是：从模型的可测量属性来推断模型的预测能力 邀请大家讨论这个问题。 我没有一个向集体泄露工作模型的目标。那些想陷害我或以我为代价获利的人是自由的。 Avals 2011.11.29 05:55 #732 avtomat: 统计学中有一条经验法则--至少应该有300分--那是下限。 这只是一个意见问题。这完全取决于我们所计算的内容和分布情况。 [删除] 2011.11.29 05:59 #733 Avals: 这是一个不费吹灰之力的问题。这完全取决于我们所计算的内容和分布情况。 当然了。这只是作为第一个指南，用于最初的目标定位。 СанСаныч Фоменко 2011.11.29 06:01 #734 Avals: 所有其他统计值和数字标准也是如此--需要准确的估计。置信区间是一种方法。116个观察值不足以相信将分布归于或不归于正态的结果，无论采用哪种标准。 你怎么不分析一下呢？你的文章在1.3中这样说。 在分析的最开始，我为寻找固定报价的人引见了。如果非平稳性是你的公理，那么你就不需要检查分析的正态性。 400笔交易的利润系数和40笔交易的利润系数一样吗？ 当然，400是更好的。你可以在400的历史上运行它，但我会得到一个更合理的答案来回答我关于模型的适用性的问题。我试图从模型属性的数字特征中推断出模型的预测能力。用你的话说：你已经在历史数据上得出了一个关于趋势能力的结论。这个结论可以在一个样本上推断出来吗？这是一个非常有趣的问题。如果样本内的任何信息不能在样本外至少保留一步，那么这些信息就毫无价值。 Avals 2011.11.29 06:11 #735 faa1947: 当然，400是更好的。我可以用400的价格来运作这个故事，但我将得到一个更合理的答案，即这个模型是否适合的问题。我试图从模型属性的数字特征中得到一个关于模型预测能力的结论。用你的话说：你已经在历史数据上得出了一个关于趋势能力的结论。这个结论可以在一个样本上推断出来吗？这是一个非常有趣的问题。如果样本内的任何信息不能在样本外至少保留一步，那么这些信息就毫无价值。 这是一个稳健性的估计。从形式上看，一些统计特征被保留下来，包括在测试样本之外。但正式的解决方案要么导致系统被检测得太晚，要么根本就没有被检测到。因此，有必要更加灵活，但这似乎不是该分支的主题。 СанСаныч Фоменко 2011.11.29 06:13 #736 Reshetov: 继续前进。残差是非稳态 的，因为如果在任何其他独立样本上检验拟合于单个样本的模型，残差就不再是一个常数。有可能对其他样本进行拟合，但在这些拟合之后，我们对每个单独的样本得到不同的模型。 我再次为特别有天赋的人重申：静止性只能通过不同独立样本的统计数据的重合来揭示。而且没有这种巧合。 计量经济学操作的诀窍在于，他们找到了一种方法，将一个模型拟合到一个样本中，使该样本中的所有残差都大致相等。但由于这样的把戏只发生在单个样本中，而在其他样本中，模型给出了不同的结果，所以残差不是静止的，而只是适合 于单个样本。计量经济学模型不能推断未来，因为他们还没有可以拟合模型的历史数据（这些数据只有在未来才会出现）。 这与重绘指标相同--根据具体数据调整其读数，追溯性地改变它们。 我没有一个目标，那就是分配一个与未来剩余物一起固定的剩余物。我不知道未来，而我感兴趣的是未来正好在样本外的下一个小节中领先一步。 该想法如下。我们为现有的样本建立一个模型。模型构建的终点是该样本的静止残差。我没有对未来残差的静止性做出任何结论，我也不需要这些结论。我正试图建立一个模型，使其特征正好能满足一个酒吧的发展。这就是全部，没有更多。我预测这个酒吧。当它到达时，我又开始建造模型。整个算法从头开始。如果你看一下这个表，你可以看到移动一个柱子会改变滞后期的数量。 这就像一个适应性的算法。 我不是在做任何追溯性的工作。在展望未来时，我特意在汇总表中引用了关于该模型的非凡品质的数据。和他们一起的结果是，当预测是严格的下一栏出样。 СанСаныч Фоменко 2011.11.29 06:18 #737 Avals: 我并不是建议增加计算回归系数的窗口。这方面的窗口不是由他们收敛到一个数字来定义的。我说的是观察值的数量，以及它如何影响你应用的标准和统计估计的准确性对H1样本进行了估计，从40到300。从118年开始（这是一个星期），利润系数几乎没有变化，系数趋于稳定。 有一点是清楚的，具有理想属性的模型不起作用，其原因我不明白 Andrey Dik 2011.11.29 06:19 #738 对不起，topicstarter，toftop a little, but because my question is related to statistics, it is not really offtop. 我不知道我在哪里遇到了一个为仪器收集统计数据的脚本，谁能告诉我。我对收益与价差比例最大的工具感兴趣。粗略的说，我感兴趣的是具有最大数量的上下影线的蜡烛图的工具。 СанСаныч Фоменко 2011.11.29 06:21 #739 joo: 对不起，topicstarter，toftop a little, but because my question is related to statistics, it is not really offtop. 我不知道我在哪里遇到了一个为仪器收集统计数据的脚本，谁能告诉我。我对收益与价差比例最大的工具感兴趣。粗略的说，我感兴趣的是具有最大数量的上下影线的蜡烛图的工具。 我不知道。 Yury Reshetov 2011.11.29 06:23 #740 faa1947: 我的目标并不是要分离出一个与未来的残差一起静止的残差。 你作为计量经济学教派的信徒不可能有这样的目标，因为未来会暴露出契机，因此会损害宗教信仰。但静止性的数学定义总是意味着，静止性是指方差和期望值与样本、未来或过去或其他方面的独立性。根据数学定义，任何依赖于样本的东西都是非稳态的。 faa1947: 我正试图建立一个模型，使其特征正好能满足前方一个小节的需要。就这样了，没有了。 我预测这个酒吧。当它到来时，我又开始建立模型。 这就是过度竞价，即向后调整。这与重绘指标的技巧完全相同。 一个没有超调的模型应该产生静止的残差，而不考虑样本，那么我们就可以谈一谈模型产生的残差的静止性。 1...676869707172737475767778798081...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
策略测试员 说，这位顶级创业者顽固地拒绝承认这一点
我做了，也会做。他在EViews中实现了这一点，并将结果制成表格。
同时，他还想知道为什么他的模型不起作用。当简单的测试更客观地告诉我们什么是什么的时候，为什么还要为R^2等这些乱七八糟的东西而烦恼呢？
在赛道上测试汽车之前，要对螺栓和螺母进行计算。没有这些计算，没有人会去测试任何东西。测试是必要的，但测试的是设计合理的汽车。
我的模型与TA的车辆不同，它有一些具有自己的数字特征的属性。
我的目标是：从模型的可测量属性来推断模型的预测能力
邀请大家讨论这个问题。
我没有一个向集体泄露工作模型的目标。那些想陷害我或以我为代价获利的人是自由的。
统计学中有一条经验法则--至少应该有300分--那是下限。
这只是一个意见问题。这完全取决于我们所计算的内容和分布情况。
这是一个不费吹灰之力的问题。这完全取决于我们所计算的内容和分布情况。
所有其他统计值和数字标准也是如此--需要准确的估计。置信区间是一种方法。116个观察值不足以相信将分布归于或不归于正态的结果，无论采用哪种标准。
你怎么不分析一下呢？你的文章在1.3中这样说。
在分析的最开始，我为寻找固定报价的人引见了。如果非平稳性是你的公理，那么你就不需要检查分析的正态性。
400笔交易的利润系数和40笔交易的利润系数一样吗？
当然，400是更好的。你可以在400的历史上运行它，但我会得到一个更合理的答案来回答我关于模型的适用性的问题。我试图从模型属性的数字特征中推断出模型的预测能力。用你的话说：你已经在历史数据上得出了一个关于趋势能力的结论。这个结论可以在一个样本上推断出来吗？这是一个非常有趣的问题。如果样本内的任何信息不能在样本外至少保留一步，那么这些信息就毫无价值。
当然，400是更好的。我可以用400的价格来运作这个故事，但我将得到一个更合理的答案，即这个模型是否适合的问题。我试图从模型属性的数字特征中得到一个关于模型预测能力的结论。用你的话说：你已经在历史数据上得出了一个关于趋势能力的结论。这个结论可以在一个样本上推断出来吗？这是一个非常有趣的问题。如果样本内的任何信息不能在样本外至少保留一步，那么这些信息就毫无价值。
继续前进。残差是非稳态 的，因为如果在任何其他独立样本上检验拟合于单个样本的模型，残差就不再是一个常数。有可能对其他样本进行拟合，但在这些拟合之后，我们对每个单独的样本得到不同的模型。
我再次为特别有天赋的人重申：静止性只能通过不同独立样本的统计数据的重合来揭示。而且没有这种巧合。
计量经济学操作的诀窍在于，他们找到了一种方法，将一个模型拟合到一个样本中，使该样本中的所有残差都大致相等。但由于这样的把戏只发生在单个样本中，而在其他样本中，模型给出了不同的结果，所以残差不是静止的，而只是适合 于单个样本。计量经济学模型不能推断未来，因为他们还没有可以拟合模型的历史数据（这些数据只有在未来才会出现）。
这与重绘指标相同--根据具体数据调整其读数，追溯性地改变它们。
我没有一个目标，那就是分配一个与未来剩余物一起固定的剩余物。我不知道未来，而我感兴趣的是未来正好在样本外的下一个小节中领先一步。
该想法如下。我们为现有的样本建立一个模型。模型构建的终点是该样本的静止残差。我没有对未来残差的静止性做出任何结论，我也不需要这些结论。我正试图建立一个模型，使其特征正好能满足一个酒吧的发展。这就是全部，没有更多。我预测这个酒吧。当它到达时，我又开始建造模型。整个算法从头开始。如果你看一下这个表，你可以看到移动一个柱子会改变滞后期的数量。 这就像一个适应性的算法。
我不是在做任何追溯性的工作。在展望未来时，我特意在汇总表中引用了关于该模型的非凡品质的数据。和他们一起的结果是，当预测是严格的下一栏出样。
我并不是建议增加计算回归系数的窗口。这方面的窗口不是由他们收敛到一个数字来定义的。我说的是观察值的数量，以及它如何影响你应用的标准和统计估计的准确性
对H1样本进行了估计，从40到300。从118年开始（这是一个星期），利润系数几乎没有变化，系数趋于稳定。
有一点是清楚的，具有理想属性的模型不起作用，其原因我不明白
对不起，topicstarter，toftop a little, but because my question is related to statistics, it is not really offtop.
我不知道我在哪里遇到了一个为仪器收集统计数据的脚本，谁能告诉我。我对收益与价差比例最大的工具感兴趣。粗略的说，我感兴趣的是具有最大数量的上下影线的蜡烛图的工具。
对不起，topicstarter，toftop a little, but because my question is related to statistics, it is not really offtop.
我不知道我在哪里遇到了一个为仪器收集统计数据的脚本，谁能告诉我。我对收益与价差比例最大的工具感兴趣。粗略的说，我感兴趣的是具有最大数量的上下影线的蜡烛图的工具。
我的目标并不是要分离出一个与未来的残差一起静止的残差。
你作为计量经济学教派的信徒不可能有这样的目标，因为未来会暴露出契机，因此会损害宗教信仰。但静止性的数学定义总是意味着，静止性是指方差和期望值与样本、未来或过去或其他方面的独立性。根据数学定义，任何依赖于样本的东西都是非稳态的。
faa1947:
我正试图建立一个模型，使其特征正好能满足前方一个小节的需要。就这样了，没有了。 我预测这个酒吧。当它到来时，我又开始建立模型。