Ökonometrie: Vorhersage einen Schritt voraus - Seite 47
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Vor einer Woche habe ich einen Aktionsplan vorgeschlagen:
2. Ich schlage vor, dass jeder, der daran interessiert ist:
a) diese Ergebnisse zu diskutieren
b) dieses Modell zu modernisieren
c) ihre Modelle vorschlagen
.
3. ich bin bereit, die Ergebnisse der Diskussion und Modernisierung in Code umzusetzen und die Ergebnisse zu veröffentlichen.
Ich möchte Sie an die Art der Modelle erinnern:
a) Für EURUSD mit Verzögerungen: EURUSD = hp(-1 bis -4) + hp_d(-1 bis -2)
b) Für DX:
DXM = 1/DX - wir verwenden den Kehrwert des Quotienten
EURUSD = DXM_HP(-1 BIS -4) + DXM_HP_D(-1 BIS -2)
In diesen Formeln ist HP der Hedrick-Prescott-Indikator und HP_D ist der Restwert = Kotir - Indikator. Die Balken in Klammern sind die Balken vor dem aktuellen Balken, (-1 bis -4) sind die letzten 4 Balken.
Die reale Gleichung nach Auswertung der Koeffizienten mit den Variablen lautet wie folgt:
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)
Wer Interesse hat - nehmen Sie an der ökonometrischen Übung teil!
Natürlich sind einige Fortschritte zu verzeichnen. Auf jeden Fall war die Diskussion des Prognosefehlers ein deutlicher Fortschritt, was für TA-Apologeten undenkbar ist.
Aber das ist nur der Anfang einer Reise.
Ich warte auf Manna von avtomat mit seinem Staatsraum.
Ich schlage yosufvor, sein Modell weiterzuführen.
Ich gehe auch davon aus, dass ich die Bedeutung des Vorhersagefehlers verdeutlichen möchte.
Ich habe den Thread gelesen... dachte, es wäre interessant... mein Fehler...
abgesehen von der TA- und NS-Scheiße, gibt es nichts Neues... die Ideologie der Vorhersage ist immer noch auf dem gleichen lahmen und bedeutungslosen Niveau...
der Weg ins Nirgendwo im Allgemeinen...
habe den Thread gelesen... dachte, es wäre interessant... mein Fehler...
nichts Neues, abgesehen von der TA und NS... die Ideologie der Vorhersage ist immer noch auf dem gleichen lahmen, nichtssagenden Niveau...
die Straße nach Nirgendwo...
Ich möchte präzisieren: Ich war fast nie ein TA-Apologet (außer am Anfang, nach dem ersten Fehlschlag einer echten Einlage, spielte ich mit anderen Eisen). Ich verwende jetzt keine der Standardindikatoren, einschließlich Skalen, Regressionen und andere Eisen.
All diese Bügeleisen sind nur ein Mittel, um die Daten in die vom Menschen wahrgenommene Ansicht zu bringen. Er mag diese Fraktale und Sprünge nicht - er will etwas Glattes und leicht Vorhersehbares. So ersetzt er die reale Welt durch eine geglättete Fälschung und weigert sich, sie direkt zu betrachten und zu erkunden.
Er glaubt, dass Mash-ups/Regressionen besser vorhersehbar sind. Nun ja, besser, weil sie glatter sind. Der springende Punkt ist jedoch, dass der Fehler der Mashka, wenn man versucht, die Mashka-Prognose anhand der Preisbewegung neu zu berechnen, grob gesagt mit dem Mashka-Zeitraum multipliziert wird. Und der ganze Zeitgeist der vorhergesagten Glätte verschwindet. Das ist genau das, worauf Sie hinauswollen.
Kurzum, ich glaube nicht an die Glätte des Marktes, die man sehen kann. Dennoch will ich nicht leugnen, dass es einige stationäre Merkmale geben kann. Aber sie sind nicht so einfach, man kann sie auf dem Diagramm nicht erkennen.
Da muss ich leider zustimmen. Äußerst selten etwas Substanzielles. Allgemeine Worte mit einem Weg ins Nirgendwo.
Zu den Vorteilen, die ich schon vor langer Zeit vorgeschlagen habe - fangen Sie damit an, alles automatisch zu machen...
Ich kann Ihnen sagen, wie ich es vor ein paar Jahren gemacht habe (ich kann allerdings nicht programmieren ))))
Nehmen Sie beliebige Prognosepakete... laden Sie Angebote hoch oder was auch immer Sie in das Modell eingeben wollen... mehrere Modelle anfertigen (Modelle sind unterschiedlich - um verschiedene Ideen zu testen) .... ...und einige Pakete haben Makros und Batch-Modi - verwenden Sie Stichproben für das Training (nehmen Sie so viele, wie für das Modell benötigt werden) - führen Sie das Training durch - laden Sie dann das Ergebnis in eine Datei hoch (Sie können einen Screenshot der Modellausgabe machen und speichern)... Dann wiederholen Sie alles und fügen neue Zitate hinzu (wenn Sie einen Tag voraussagen, fügen Sie einen Tag hinzu - wenn die Stichprobe fest ist), alles geht in eine Schleife... Wenn Sie ein paar Computer haben und es ein oder zwei Monate laufen lassen... dann öffnen Sie die Bildschirme oder die Ausgabedateien und sehen sich die Vorhersagen im Verlauf an... dann wird vieles klar... Sie müssen nicht jeden Tag auf die Vorhersagen warten...
Kurzum, ich glaube nicht an die Glätte des Marktes, die man sehen kann. Dennoch will ich nicht leugnen, dass es einige stationäre Merkmale geben kann. Aber sie sind nicht so einfach, man kann sie auf dem Diagramm gar nicht sehen.
Und der ganze Zeitgeist der vorhergesagten Glätte verschwindet. Das ist genau das, worauf Sie hinauswollen.
Ich habe überhaupt keine Glätte. Das Modell, das ich untersuche, enthält einen vollständigen Quotienten: ein Trend wird mit HP markiert und der Rest zwischen diesem Trend und dem Quotienten wird dazu addiert. Im Gegensatz zu anderen Ansätzen in der TA geht kein Fitzelchen an Information über den Ausgangsquotienten verloren.
Kurzum, ich glaube nicht an die Glätte des Marktes, die man sehen kann.
Ich stimme völlig zu.
Dennoch will ich nicht leugnen, dass es einige stationäre Merkmale geben kann. Aber sie sind nicht so einfach, man kann sie auf dem Diagramm gar nicht sehen.
Im Allgemeinen sind sie nicht inhärent. Wenn es irgendwo Stationarität gibt, ist das ein Zufall. Die Idee ist eine andere:
1. Wir isolieren nacheinander aus dem Quotienten, was durch eine Formel ausgedrückt werden kann.
2) Dieser Prozess wird gestoppt, wenn a) das Residuum zu klein ist (z. B. weniger als ein Pip), b) es stationär ist, was bedeutet, dass es durch eine Varianz ersetzt werden kann.
Aber jetzt das Wichtigste. Ist ein solches Modell vorhersehbar? Der berechnete Fehler ist in Ordnung. Aber es ist der Fehler des Wertes der Vorhersage, nicht der Fehler (die Wahrscheinlichkeit), dass diese Vorhersage richtig ist!
In dem Versuch, dieses Problem zu lösen, habe ich das Thema und die Unterstützung für die beiden Artikel ins Leben gerufen. Und es ist ein allgemeines Problem, das nicht von der Theorie abhängt: TA, parametrische oder nicht-parametrische Ökonometrie.
Ich habe es schon vor langer Zeit vorgeschlagen - beginnen Sie damit, alles automatisch zu machen...
Ich kann Ihnen sagen, wie ich es vor ein paar Jahren gemacht habe (ich kann allerdings nicht programmieren ))))
Nehmen Sie beliebige Prognosepakete... laden Sie Angebote hoch oder was auch immer Sie in das Modell eingeben wollen... mehrere Modelle anfertigen (Modelle sind unterschiedlich - um verschiedene Ideen zu testen) .... ...und einige Pakete haben Makros und Batch-Modi - verwenden Sie Stichproben für das Training (nehmen Sie so viele, wie für das Modell benötigt werden) - führen Sie das Training durch - laden Sie dann das Ergebnis in eine Datei hoch (Sie können einen Screenshot der Modellausgabe machen und speichern)... Dann wiederholen Sie alles und fügen neue Zitate hinzu (wenn Sie einen Tag voraussagen, fügen Sie einen Tag hinzu - wenn die Stichprobe fest ist), alles geht in eine Schleife... Wenn Sie ein paar Computer für ein paar Monate eingestellt haben... dann öffnen Sie die Bildschirme oder Ausgabedateien und sehen sich die Vorhersagen im Verlauf an... dann wird vieles klar... Sie müssen nicht jeden Tag auf die Vorhersagen warten...
Hehe, das sind fünf! Sie müssen also woanders suchen, wo es zumindest einen Hinweis auf eine Bewertung der Korrektheit gibt.
Hier ist ein Artikel über das Bayes-Kriterium (wobei p die Wahrscheinlichkeit ist). Probieren Sie es aus und sehen Sie, ob es Ihnen gefällt. Ich bin begeistert (insbesondere von der Interpretation des Bayes'schen Kriteriums als Kriterium für den Nachweis neuer Daten). Sie suchen nach etwas anderem über den Bayes'schen Ansatz. Interessanterweise wird es in der praktischen Funktechnik (Radare und andere militärische Geräte) weithin verwendet.
Ich will damit sagen, dass wir uns nicht auf einen einzigen Ansatz beschränken sollten. Sogar der Terver hat mehrere verschiedene Interpretationen.
P.S. Und hier ist der erste Artikel in dieser Serie vom gleichen Autor. Wahrscheinlich sollten Sie damit anfangen und nicht mit dem zweiten Artikel.
Haben Sie keine Angst vor der Tatsache, dass es um Biostatistik geht. Trotzdem kann der Ansatz überall angewendet werden, wenn man mit dem Kopf denkt.
Hehe, das sind fünf! Sie müssen also woanders suchen, wo es zumindest einen Hinweis auf eine Bewertung der Korrektheit gibt.
Hier finden Sie einen Artikel über das Bayes'sche Kriterium (wobei p eine Wahrscheinlichkeit ist). Probieren Sie es aus und sehen Sie, ob es Ihnen gefällt. Ich bin begeistert (insbesondere von der Interpretation des Bayes'schen Kriteriums als Kriterium für den Nachweis neuer Daten). Sie suchen nach etwas anderem über den Bayes'schen Ansatz. Interessanterweise wird es in der praktischen Funktechnik (Radare und andere militärische Geräte) weit verbreitet.
Ich will damit sagen, dass wir uns nicht auf einen einzigen Ansatz beschränken sollten. Sogar der Terver hat mehrere verschiedene Interpretationen.
P.S. Und hier ist der erste Artikel in dieser Serie vom gleichen Autor. Wahrscheinlich sollten Sie damit anfangen und nicht mit dem zweiten Artikel.
Haben Sie keine Angst vor der Tatsache, dass es um Biostatistik geht. Trotzdem kann der Ansatz überall angewendet werden, wenn man mit dem Kopf denkt.
Die Frage nach der Vorhersagefähigkeit des Ansatzes und des jeweiligen Modells muss beantwortet werden, bevor etwas unternommen werden kann.
Die seriösesten Ansätze finden sich in TAP. Dort gibt es eine spezifische Schätzung. Als Echo der TAR in der Ökonometrie gibt es Modelle im Zustandsraum.
Angeblich gibt es eine solche Möglichkeit mit der Glättung durch kubische Splines und Wavelets - aber diese ist in EViews nicht verfügbar
Hehe, das sind fünf! Sie müssen also woanders suchen, wo es zumindest einen Hinweis auf eine Bewertung der Korrektheit gibt.
Hier ist ein Artikel über das Bayes-Kriterium (wobei p die Wahrscheinlichkeit ist). Probieren Sie es aus und sehen Sie, ob es Ihnen gefällt. Ich bin begeistert (insbesondere von der Interpretation des Bayes'schen Kriteriums als Kriterium für den Nachweis neuer Daten). Sie suchen nach etwas anderem über den Bayes'schen Ansatz. Interessanterweise wird es in der praktischen Funktechnik (Radare und andere militärische Geräte) weithin verwendet.
Ich will damit sagen, dass wir uns nicht auf einen einzigen Ansatz beschränken sollten. Sogar der Terver hat mehrere verschiedene Interpretationen.
P.S. Und hier ist der erste Artikel in dieser Serie vom gleichen Autor. Wahrscheinlich sollte man mit diesem Artikel beginnen, nicht mit dem zweiten.
Haben Sie keine Angst vor dem, was dort über Biostatistik steht. Dennoch kann der Ansatz überall angewendet werden, wenn man mit dem Kopf denkt.
)))) Nun, für ihn sind alle Nicht-Ökonometriker Amateure!!! -- wie soll ich das taktvoll ausdrücken... -- inkompetent!!! da!!! :)))))))))))
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Gott sei Dank ist es kein Techniker, den du ihm anbietest...
Ich brauche das alles nicht.
Wenn diese Tests durchgeführt worden wären...dann würden sich Fragen nach dem Fehler und einer solchen Modellkonstruktion...und dem Thema im Allgemeinen nicht stellen...
Nun, tun Sie es nicht, tun Sie es nicht... es liegt an uns, etwas anzubieten...