Erinnerung an die Veteranen: Box und Jenkins - Seite 10
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Wahrscheinlich ist es angemessener: Preis - f1 + f2? Denn in Ihrem Fall muss das Handelssignal auf dem Niveau der Summe der beiden Skalen ausgelöst werden, d.h. der Kurs muss das Niveau in einer Höhe von etwa zwei Kursen überschreiten, damit das Signal sein Vorzeichen ändert.
Wenn man davon ausgeht, dass die Residuen zwischen dem TS und dem Kurs für den Fall, dass sich zwei Masken kreuzen, wobei der Kurs der aktuelle Kurs ist, f1 und f2 die letzten Ablesungen von zwei Manövern mit unterschiedlichen Zeiträumen sind und die Formel lautet: Residuen = Kurs - f1 + f2, dann erhält man, dass das Residuum gleich dem Eigenkapital ist, vorausgesetzt, der Spread ist Null.
Und wenn das wahr ist, dann ist Ihre Aussage, ich zitiere:
Sie können dem Test und dem Vorwärtstest nur trauen, wenn die Residuen = kotir - der TS ist stationär! d.h. besteht den Einheitswurzeltest.
ist absurd. Absurd, weil:
1. Ob es feste Aktien für CU gibt, weiß ich nicht, denn ich habe noch nie feste Aktien gesehen.
2. Stationarität bedeutet, dass es keinen Trend gibt, d. h. ein solcher TP ist eine perfekte Seitwärtsbewegung. Wenn das Eigenkapital stationär ist und stationäre BPs MO = Const haben, wird genau diese MO um die ursprüngliche Einlage herum sein.
Lassen Sie sich also nicht auf Epigonentum ein, sondern lernen Sie Mathe - das ist die Regel. Und hören Sie auf, solche Tricks wie Boxes und Jenkinsons zu verehren - das Sektierertum hat niemandem etwas Gutes gebracht, abgesehen von den Gründern der Sekten. Einige Gründer haben jedoch auch kein gutes Ende genommen.
Ich diskutiere nicht über die Stationarität des TC. Statt idiotischer Ratschläge sollten Sie sich hinsetzen und sich eine Woche lang mit einem Buch auf Fach- und nicht auf Bachelor-Niveau beschäftigen, und dann können wir diskutieren. Es ist sinnvoll, zu diskutieren, wenn der Gegner die TK nicht mit dem Rest verwechselt.
... Darf ich fragen, was Sie verurteilen? Damit der durchschnittliche ktn es auch versteht?
Offensichtlich etwas, das keinen Sinn ergibt. Wozu sonst sollte man über etwas diskutieren, das selbst für einen betrunkenen Igel trivial ist?
...
Im folgenden Thread werde ich die Ergebnisse der Berechnungen für dieses Modell vorstellen. Ich schlage vor, die Ergebnisse und ihre Anwendbarkeit auf den Devisenmarkt zu diskutieren.
...
faa1947:
...
Zumindest eine Schlussfolgerung: Indikatoren ohne Anpassung an das aktuelle Angebot sind sinnlos.
Es gibt eine Menge nachzuholen.
Wir sprechen hier über ganz bestimmte Dinge, die ich verstehe und die Millionen anderer Menschen ebenso verstehen.
Was Sie beschrieben haben, ist immer noch ein Zahlenspiel. Vielleicht richtig, vielleicht auch nicht, denn Sie haben keine Beweise vorgelegt. Allgemein akzeptierte Ableitungen zur Stationarität und Nicht-Stationarität habe ich angeführt. Ich antworte, dass meine Berechnungen mit den Berechnungen übereinstimmen, die die Menschen seit 40 Jahren verwenden.
Noch einmal, nur für den Fall - wo sind die erfolgreichen Händler, die so viel verstehen wie Sie? Sie müssen nicht eine Million nennen, aber wenigstens ein oder zwei.
Was ich beschrieben habe, ist ein abstraktes Beispiel, das zeigt, dass
1. Jede Statistik über den gesamten Bereich ist die durchschnittliche Temperatur in einem Krankenhaus. Einschließlich Nicht-Stationaritätstest
(2) Es ist nicht notwendig, alle nicht-stationären Reihen auf stationäre Reihen zu reduzieren, um Geld zu verdienen. Die Verteilungen der Geschäfte, d.h. die Sektoren des Diagramms zwischen Ein- und Ausstiegspunkten sowie die Serien von Geschäften sind stationär. Neben der Stationarität gibt es natürlich auch eine positive EA. Andernfalls ist die Stationarität nicht von Nutzen.
Stationär ist die Verteilung der Abschlüsse, d.h. die Abschnitte des Charts zwischen den Ein- und Ausstiegspunkten, sowie die Abschlussserie.
Es hat keinen Sinn zu mahnen, denn Herr Ökonometriker ist nicht bereit, die Stationarität des TS zu diskutieren.
Lesen Sie die Schriften von Box und Jenkinson und verdrehen Sie nicht, was Ökonometriker verkümmert haben.
Ich werde zusammenfassen, wie ich Box-Jenkins und ihre praktische Brechung verstehe.
Über das oben erwähnte Buch von 1972 hinaus sieht das Schema wie folgt aus.
1. Wir nehmen ein Kinderbett.
2. Mit dem Einheitswurzeltest überprüfen wir diesen Quotienten auf Stationarität.
Die obere Tabelle zeigt Prob = 0,7350, was es nicht erlaubt, die Hypothese der Nicht-Stationarität des Quotienten zurückzuweisen. Es ist zweckmäßig anzunehmen, dass die Wahrscheinlichkeit der Nicht-Stationarität = 75% ist.
3. Differenzieren wir den Quotienten nach Box und Jenkins - nehmen wir die Differenz zwischen den benachbarten Balken. Wir erhalten eine differenzierte Reihe, d. h. die Reihe I(1) im ARI(1)MA-Modell
4.diese neue Reihe durch einen Einheitswurzeltest überprüfen
Wir sehen, dass diese Reihe stationär ist (schwach oder kovariant stationär, d. h. der Mittelwert und die Autokovarianz der Reihe hängen nicht von der Zeit ab). Prob = 0, d. h. wir lehnen die Hypothese der Nicht-Stationarität der Reihe strikt ab.
5. Für die inkrementellen Reihen schreiben wir die ARMA-Gleichung auf:
d_eurusd ar(1) ma(1) c @trend
6. Wir schätzen und erhalten das Ergebnis:
Wir sehen, dass wir die Hypothese, dass die Koeffizienten bei C und @TREND gleich Null sind, nicht zurückweisen können. Aus diesem Grund werden wir diese beiden unabhängigen Variablen aus dem Modell ausschließen.
Dies ist das Endergebnis.
Die letzten beiden Zeilen der Tabelle sind am wertvollsten: Da die Werte recht weit von 1 entfernt sind, weist dies auf die Stabilität des resultierenden Modells hin.
7. Was haben Sie da? Wir haben einen Indikator, auf dessen Grundlage wir unsere TS aufbauen können. In diesem Fall können wir den Ergebnissen der Tests in MQL vertrauen.
Was ist der Verdienst von Box und Jenkins?
Sie schrieben ihr Buch zu einer Zeit, als ein äußerst effizienter Markt wahllos durch ein zukünftiges Nobiles wanderte. Unter diesen Umständen heißt es: Der Markt ist nicht stationär und es gibt Abhängigkeiten zwischen benachbarten Bars. Ihr ARIMA-Modell wird nach wie vor in der Wirtschaftswissenschaft verwendet, und einige Wirtschaftsbüros der US-Regierung haben das Modell, nach dem sie ihre Berechnungen durchführen, öffentlich zugänglich gemacht.
In den letzten 40 Jahren hat sich viel getan, was die Zahl der zufällig umherwandernden Unwissenden begrenzt hat. Meiner Meinung nach sind die beiden wichtigsten Dinge getan worden.
1. dass die oben beschriebene Differenzierung, um ein stationäres Residuum zu erhalten (was die Anwendung von ARMA ermöglichte), nicht unbedingt der Fall ist. Das Residuum kann immer noch nicht stationär sein. Für diese Fälle wurde das ARCH-Modell entwickelt.
2. Es ist nicht klar, wie man ARMA in Fällen mit mehreren Währungen anwenden kann. Es ist nicht klar, wie eine Variable wie die "Marktstimmung" in das Modell aufgenommen werden kann. Wir verwenden "Zustandsraum"-Modelle, die sehr viel leistungsfähiger, flexibler und effektiver im Kampf gegen Marktinstabilität sind.
Das ist alles für den Moment. Es steht jedem frei, die Fehler zu korrigieren und die Unvollständigkeit zu ergänzen.
Vielen Dank an alle, die sich mit diesem Thema befasst haben.
Ich habe den gesamten Artikel und die Kommentare aufmerksam gelesen und unterstütze Mathemat voll und ganz darin, den Menschen die Dinge auf eine viel einfachere Art und Weise zu erklären: Mathematik, die an der Universität gelehrt wird, sollte am besten nicht auf dem Markt verwendet werden - sie bringt kein Geld in die Tasche, aber das bedeutet nicht, dass Mathematik schlecht ist. OK, nun näher zum Thema Box & Jenkins. Ihr gesamtes Buch ist der Analyse von Zeitreihen gewidmet, die in der modernen Literatur als DS (difference stationary) klassifiziert werden - Reihen, die nach der Bildung der Differenz(en) möglicherweise "schwach stationär" werden. Dann wird ein einfaches statistisches Modell für die Reihe konstruiert, die von der Finanzreihe so weit entfernt ist wie die Erde vom Mars. Es lässt sich leicht empirisch nachweisen, aber leider kann man die Qualität des Modells nicht mit Paketen wie Statistica und Eviews überprüfen, sondern nur mit dem eigenen Konto, und wenn man mehr Geld in der Tasche hat, muss sich das Modell angenähert haben, wie die Entfernung zwischen Erde und Mond. Aus dem gesamten Buch sollten wir die einfache Schlussfolgerung ziehen, dass eine Reihe von Kursen nicht stationär ist und die Kurse leicht von den vergangenen Werten abhängen - die Modelle ARMA(p,q), ARIMA(p,d,q), bei denen der Parameter d eine ganze Zahl ist, FARIMA(p,d,q), bei dem d eine gebrochene Zahl ist, und wenn man tiefer gräbt und erfährt, dass die Kurse auch von den Verzögerungswerten der quadrierten Preislogarithmen abhängen und dass es auch empirische und theoretische Studien gibt, die die Schlussfolgerung unterstützen, dass die Volatilität des Logarithmus der Preisbewegungen von Finanzanlagen ein zeitabhängiger stochastischer Prozess wie ARCH oder GARCH ist, dann muss dieses Buch natürlich noch einmal lesen.
Und wenn Sie generell gegen die Wand fahren wollen, würde ich Ihnen raten, dieses Buch zu lesen:
1)К. Granger, M. Hatanaka "Spektralanalyse von Zeitreihen in den Wirtschaftswissenschaften".
2)Е. P. Churakov "Vorhersage ökonometrischer Zeitreihen".
3) J.S.Bendat A.J.Pearlson "Measurement and Analysis of Random Processes" Mir, 1967.
4)J.S.Bendat A.J.Pearson "Applied Analysis of Random Data" Mir, 1989
5)R.N. Mantegna, G.J. Stanley "Einführung in die Ökonomophysik. Korrelationen und Komplexität im Finanzwesen".
P.S. Ich bin überzeugt, dass, wenn Sie diese 5 Bücher gründlich studieren und nicht ohne MM handeln, Ihr Konto während dieser Zeit nicht viel leiden wird.
Ich habe oben das Beispiel der Mashups genannt. In EViews ist es die Schaltfläche, die dieses Residuum berechnet.
Ich werde Ihnen das Bild noch einmal zeigen.
So.... Das Bild ist das eine?
So.... Das Bild, das?