Ökonometrie: Vorhersage einen Schritt voraus - Seite 54
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Das haben Sie schon oft gesagt, aber es ist nur ein Teil der Vorhersage. Über den Rest habe ich bereits in einem früheren Beitrag geschrieben.
Es ist eine dunkle Angelegenheit mit Volatilität.
Das Ziel der Modellierung ist ein stabiles Residuum, d.h. mo und Dispersion sind praktisch konstant. Darauf wurde oben bereits mehrfach hingewiesen. Dies ist das Ergebnis der Anwendung von GARCH auf das Residuum.
Wenn Sie die Volatilität des ursprünglichen Quotienten nehmen, berücksichtige ich sie als zwei Balken.
Oder so etwas wie Stochastik?
Ich verstehe nicht, wie man das nicht machen kann - und man kann es sogar googeln: "martingale site:mql4.com". Haben Sie überhaupt den Thread Forum Navigator und die Antworten auf häufig gestellte Fragen gesehen? Äußerst empfehlenswerte Lektüre!?
Geben Sie einfach einen der folgenden Begriffe in das Feld "Suche" (das Feld mit der Lupe) oben rechts ein: "martingale", "martin", "martini", "lawine". Das reicht schon aus, denn auf der Suchseite werden Dutzende von Links zu finden sein.
Es handelt sich um eine dunkle Materie mit Volatilität.
Das Ziel der Modellierung ist ein stabiles Residuum, d.h. mo und Dispersion sind praktisch konstant. Darauf wurde oben bereits mehrfach hingewiesen. Dies ist das Ergebnis der Anwendung von GARCH auf den Rückstand.
Wenn ich die Volatilität des Ausgangsquotienten nehme, berücksichtige ich sie als zwei Balken.
Oder so etwas wie Stochastik?
Sie können den Ertrag formell messen. Vielleicht wird es nicht möglich sein, den Hearst-Index oder die h-Volatilität in ihrer reinen Form anzuwenden:
Zeichnen Sie die Variation des Fehlers gegen den Vorhersagehorizont auf. Jetzt prognostizieren Sie einen 1-Tages-Balken. Wie verändert sich der Fehler, wenn Sie 2 oder mehr Balken vorhersagen? Wenn sie weniger als die Wurzel aus der Prognosezeit wächst, gibt es einen Ertrag. Schließlich ist der Fehler sko? D.h. wenn der Prognosefehler für 1 Bar 80 Pips beträgt und für 2 Bars weniger als 80*SQRT(2)=113 wäre. Zeichnen Sie die Veränderung des realen und des theoretischen Fehlers für den Fall auf, dass es keine Umkehrung gibt.
ist es möglich, die Rendite formell zu messen. Es ist wahrscheinlich nicht möglich, den Hearst-Index oder die h-Volatilität in ihrer reinen Form anzuwenden, aber Sie können dies tun:
den Fehler des Prognosehorizonts darstellen. Im Moment prognostizieren Sie einen 1-Tages-Balken. Wie verändert sich der Fehler, wenn Sie 2 oder mehr Balken vorhersagen? Wenn sie weniger als die Wurzel aus der Prognosezeit wächst, ist die Rendite vorhanden. Schließlich ist der Fehler sko? D.h. wenn der Prognosefehler für 1 Bar 80 Pips beträgt und für 2 Bars weniger als 80*SQRT(2)=113 wäre. Zeichnen Sie die Veränderung des realen und des theoretischen Fehlers für den Fall auf, dass es keine Umkehrung gibt.
Anwendung des Hurst-Index oder der h-Volatilität
Hurst ist mehr als eine dunkle Materie.
Stellen Sie den Fehler des Prognosehorizonts dar. Im Moment prognostizieren Sie einen 1-Tages-Balken. Wie verändert sich der Fehler, wenn Sie 2 oder mehr Balken vorhersagen?
In EViews gibt es zwei Prognosemodi: statisch (ein Schritt im Voraus) und dynamisch - für viele Schritte im Voraus, wenn der vorherige Wert als vorheriger Prognosewert verwendet wird, wobei der vorherige Wert der letzte gemessene Wert ist. Ein Fehler sind zwei voneinander abweichende Linien in der Vorhersage. Wie sich das auf Ihren Wert auswirkt - ich weiß es nicht.
Ich verstehe die Idee einer mehrstufigen Prognose nicht. Ein Schritt ist völlig ausreichend. Nicht genug - erweitern Sie den Zeitrahmen.
Anwendung der Hearst-Zahl oder der h-Volatilität
Hearst ist mehr als eine dunkle Materie.
den Fehler des Prognosehorizonts darstellen. Im Moment prognostizieren Sie 1 Bar von Tagen. Wie verändert sich der Fehler, wenn Sie 2 oder mehr Balken vorhersagen?
In EViews gibt es zwei Prognosemodi: statisch (ein Schritt im Voraus) und dynamisch - für viele Schritte im Voraus, wenn der vorherige Wert als vorheriger Prognosewert verwendet wird, wobei der vorherige Wert der letzte gemessene Wert ist. Ein Fehler sind zwei divergierende Linien um die Vorhersage. Wie sich das auf Ihren Wert auswirkt - ich weiß es nicht.
Ich verstehe die Idee einer mehrstufigen Vorhersage nicht ganz. Ein Schritt ist völlig ausreichend. Nicht genug - erweitern Sie den Zeitrahmen.
Es geht nicht darum, wie viele Balken die Vorhersage hat, sondern wie der Fehler mit dem Vorhersagehorizont variiert. So können Sie sehen, ob der Prognosewert wieder erreicht wird oder nicht.
Es geht nicht darum, wie viele Balken die Vorhersage hat, sondern darum, wie die Größe des Fehlers mit dem Vorhersagehorizont variiert. So können Sie feststellen, ob der vorhergesagte Wert erreicht wird oder nicht.
Eine +1-Prognose verwendet den gemessenen "wahren" Wert des Quotienten, und der Fehler dieser Prognose wird durch die Stationarität des Residuums zwischen dem Quotienten und dem Modell bestimmt. Im stationären Zustand ist der Rest eine Konstante und keine Quadratwurzel. Wenn nicht stationär, dann auch keine Quadratwurzeln, da dies nicht vorhersehbar ist und jede Messung an der Testprobe nicht aussagekräftig ist.
Bei einer +1-Vorhersage wird der gemessene "wahre" Wert des Quotienten verwendet, und der Fehler dieser Vorhersage wird durch die Stationarität der Residuen zwischen dem Quotienten und dem Modell bestimmt. Wenn das Residuum stationär ist, ist es eine Konstante und keine Quadratwurzel. Wenn nicht stationär, dann auch keine Quadratwurzeln, da dies nicht vorhersehbar ist und jede Messung an der Testprobe nicht aussagekräftig ist.
Das ist natürlich nicht das, was ich sage. Zählen Sie den Vorhersagefehler als Effektivwert?
Das ist eindeutig nicht das, was ich gemeint habe. Berechnen Sie den Vorhersagefehler als RMS?
einen Vorschlag für Ihr Modell gemacht. Wahrscheinlich hat er es nachgeschlagen. Siehe oben im Thread.
Wenn er einen Fehler als Konstante hat, wird er nie aufhören, eine Konstante zu sein, egal wie man ihn zählt.
Sie kann nicht bei jedem einzelnen Handel eine Konstante sein. Und die Steigung des Preises aus der Prognose (Fehler) kann zu einer Konstante konvergieren, wenn die Fehlerverteilung stationär ist.