Ökonometrie: Vorhersage mit Zustandsraummodellen - Seite 12
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Zum Thema des Threads: Ich habe es Ihnen bereits gesagt.
Wenn "gut vorausgesagt", dann handeln Sie in Richtung der Vorhersage.
Wenn ein solcher Handel zu einem Verlust beim Spread führt, bedeutet dies, dass die Prognose schlecht ist.
Sie können die "Güte" der Vorhersagen mit dem Strategietester überprüfen.
EconModel:
Was für ein Fahrrad: Es geht darum, die aufgelisteten Pakete anzuwenden, mehr nicht, dafür gibt es nicht genug Köpfchen
Das stimmt, Sie müssen zuerst die Methodik ausarbeiten.
Das stimmt, Sie müssen zuerst das Handbuch durcharbeiten.
Im Gegenteil.
Nun, ich auch. Ich kann Ihnen versichern, dass die Dokumentation über Zustandsraummodelle alles andere als einfach ist.
An einigen Universitäten werden die Zustandsraummodelle drei Jahre lang am Stück studiert. Dieser Kenntnisstand kann nicht durch das Lesen der Dokumentation erreicht werden.
An einigen Universitäten werden die Zustandsraummodelle drei Jahre lang am Stück studiert. Dieser Kenntnisstand kann nicht durch das Lesen der Dokumentation erreicht werden.
Sie haben völlig Recht. Die Dokumentation setzt Vorkenntnisse voraus.
Ich habe sechs Monate lang versucht, ein Modell im Zustandsraum zu erstellen, und dann entdeckte ich, dass ich die erforderliche Änderung als Prüfung bestanden hatte. Das ist es, was ich jetzt benutze. Ich habe nicht verstanden, wie man die Punktprognose verwendet. Dank faa habe ich sie zwar noch nicht im Testprogramm ausprobiert, aber sie sieht der Wahrheit sehr ähnlich.
Das Modell ist in R erstellt. Es gibt also eine Reihe von Informationen, die damit zusammenhängen. Hier ist der MSE - Mean Square Fehler - Mean Square Error. Dies ist das Quadrat des Fehlers. Unten ist die Grafik, aber ein Fehler vergleichbar mit dem eurusd Ebene kann durch Extrahieren der Wurzel erhalten werden.
D.h. für den maximalen Fehler beträgt der vergleichbare Fehler 0,001871
Jetzt verstehe ich: es ist notwendig, um zu betreten, wenn die Prognose, dass 18 Pips überschreitet? Oder der Durchschnitt? Oder die RMS?
Der RMS ist nur und ausschließlich für eine Normalverteilung geeignet.
Die tatsächliche Verteilung unterscheidet sich stark von der Normalverteilung. Er hat viel dickere Schwänze. Daher sind die Risiken viel größer als die vom normalen Modell geschätzten.
Der RMS ist nur und ausschließlich für eine Normalverteilung geeignet.
Die tatsächliche Verteilung unterscheidet sich stark von der Normalverteilung. Er hat viel dickere Schwänze. Daher sind die Risiken viel höher als die nach dem normalen Modell geschätzten.
Für den Fehler wird angenommen, dass er iid ist. Aber alle Tests sind Einheitswurzeltests (das Ergebnis wurde angegeben). Es ist sehr wünschenswert, den ACF zu betrachten. Ich habe noch nie gesehen, dass ein Fehler (Residuum des Modells) auf Normalität getestet wurde. Der Grund dafür ist mir nicht bekannt.
Das Problem der verzerrten Schätzungen wird durch Bootstrapping und Resampling gelöst.