Diskussion zum Artikel "Implementierung eines ARIMA-Trainingsalgorithmus in MQL5"
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Neuer Artikel Implementierung eines ARIMA-Trainingsalgorithmus in MQL5 :
In diesem Artikel wird ein Algorithmus implementiert, der das autoregressive integrierte gleitende Durchschnittsmodell von Box und Jenkins unter Verwendung der Powells-Methode der Funktionsminimierung anwendet. Box und Jenkins stellten fest, dass die meisten Zeitreihen mit einem oder beiden Rahmen modelliert werden können.
Bisher haben wir uns mit der Implementierung eines autoregressiven Trainingsalgorithmus befasst, ohne anzugeben, wie man die geeignete Reihenfolge für ein Modell ableitet oder auswählt. Die Ausbildung eines Modells ist wahrscheinlich der einfachste Teil, im Gegensatz zur Bestimmung eines guten Modells.
Zwei nützliche Instrumente zur Ableitung eines geeigneten Modells sind die Berechnung der Autokorrelation und der partiellen Autokorrelation einer untersuchten Reihe. Als Leitfaden für die Interpretation von Autokorrelations- und partiellen Autokorrelationsdiagrammen werden wir vier hypothetische Reihen betrachten.
y(t) = AR1* y(t-1) + E(t) (3)
y(t) = E(t) - AR1 * y(t-1) (4)
y(t) = MA1 * E(t-1) + E(t) (5)
y(t) = E(t) - MA1 * E(t-1) (6)
(3) und (4) sind reine AR(1)-Prozesse mit positiven bzw. negativen Koeffizienten. (5) und (6) sind reine MA(1)-Prozesse mit positiven bzw. negativen Koeffizienten.
Die obigen Zahlen sind die Autokorrelationen von (3) bzw. (4). In beiden Diagrammen werden die Korrelationswerte mit zunehmender Verzögerung kleiner. Dies ist sinnvoll, da die Auswirkung eines früheren Wertes auf den aktuellen Wert abnimmt, je weiter man in der Reihe nach oben geht.
Autor: Francis Dube