Diskussion zum Artikel "Ökonometrische Instrumente zur Prognose der Volatilität: das GARCH-Modell" - Seite 2

 
Tests zeigen keine signifikanten Unterschiede, Residuen werden bei allen vernünftigen Filterparametern als stationär erkannt :)
 
Maxim Dmitrievsky #

Da Splines bei neuen Daten nicht funktionieren, können Sie für HP oder jeden anderen Filter eine Wiederholung durchführen. Wenn der Wunsch besteht, genau ein Modell zu erstellen.
Und was hält Sie davon ab, eine normale lineare Regression zu trainieren???
Warum halten Sie sich überhaupt an diese Splines, es gibt eine Million besserer Methoden....
 
Maxim Dmitrievsky #:

Ich habe LLM DeepSeek mit Gottes Hilfeerstellt. Sie können Ihre eigenen Daten ersetzen.

Erläuterung:

Um die Residuen während des Optimierungsprozesses so nahe wie möglich an eine Normalverteilung heranzuführen, kann ein Übereinstimmungskriterium (z. B. Shapiro-Wilk-Kriterium oder Kolmogorov-Smirnov-Kriterium) verwendet werden, um die Normalität der Residuen zu beurteilen. Die Parameter k k und s skönnen dann optimiert werden, um die Abweichung der Residuen von der Normalverteilung zu minimieren.

  1. Fehlerfunktion in Bezug auf die Normalität der Residuen: Es wird eine neue Funktion spline_error_with_normality eingeführt, die die Residuen berechnet und das Shapiro-Wilk-Kriterium zur Beurteilung ihrer Normalität verwendet. Der negative p-Wert wird minimiert, um die Normalität der Residuen zu maximieren.

  2. Optimierung: Minimize wird verwendet , um die Parameter k k und s s auf der Grundlage einer neuen Fehlerfunktion zu optimieren.

Mit diesem Ansatz können die Spline-Parameter so angepasst werden, dass die Residuen die Normalität der Verteilung maximieren, was die Qualität des Modells und die Interpretierbarkeit der Ergebnisse verbessern kann.

Da Splines nicht auf neue Daten angewendet werden können, ist es möglich, die Berechnung mit HP oder einem anderen Filter zu wiederholen. Wenn der Wunsch besteht, ein bestimmtes Modell zu erstellen.

Ich bekam einen Fehler in Zeile 49, als ich versuchte, es auszuführen - der Name 'norm' ist nicht definiert. Das Problem ist wahrscheinlich meine Unerfahrenheit mit Collab. Aber die Idee im Allgemeinen ist ziemlich klar aus dem Code.

Das Hauptproblem ist, dass Splines (wie auch jeder andere Versuch, eine deterministische Funktion zu erstellen) bei neuen Daten nicht funktionieren. Deshalb bauen ernsthafte Mathematiker in seriösen Büros, die sich mit Optionen befassen, in der Regel seriöse stochastische Modelle für die Volatilität, ähnlich wie in dem hier diskutierten Artikel. Gleichzeitig hat man bei der Betrachtung der Argumentation von kleinen Optionshändlern das Gefühl, dass dahinter Vorstellungen über den Determinismus von Volatilitätsschwankungen stehen, die den Ideen aus Stepanovs Artikel ähneln.

 
Aleksey Nikolayev #:

Als ich versuchte, es auszuführen, erhielt ich die Fehlermeldung in Zeile 49 - name 'norm' is not defined. Das Problem ist wahrscheinlich auf meine Unerfahrenheit mit collab zurückzuführen. Aber die Idee im Allgemeinen ist ziemlich klar aus dem Code.

Das Hauptproblem ist, dass Splines (wie auch jeder andere Versuch, eine deterministische Funktion zu erstellen) bei neuen Daten nicht funktionieren. Deshalb bauen ernsthafte Mathematiker in seriösen Büros, die sich mit Optionen befassen, in der Regel seriöse stochastische Modelle für die Volatilität, ähnlich wie in dem hier diskutierten Artikel. Gleichzeitig hat man bei der Betrachtung der Argumentation von kleinen Optionshändlern das Gefühl, dass dahinter Vorstellungen über den Determinismus von Volatilitätsschwankungen stehen, die den Ideen aus Stepanovs Artikel ähneln.

Ja, korrigiert, die Bibliothek wurde nicht importiert

benötigt:
from scipy.stats import shapiro, norm

Nun, ich benutze es für andere Zwecke (Markierung von Trades auf Geschichte), so dass ich es durch alle Kurven und sehen, was ich bekommen :)

Man kann es mit einem Zickzack vergleichen, wenn man nach Scheitelpunkten markiert. Hier kann man die Markierung durch Abweichungen vom Spline vornehmen.

Nun, es ist so, in der Reihenfolge der Unsinn, um das Thema des Artikels nicht gelten.

 
mytarmailS #:
Was hindert Sie daran, eine normale lineare Regression zu unterrichten?
Warum machen Sie sich überhaupt die Mühe mit diesen Splines? Es gibt eine Million besserer Methoden.

Ich habe bereits im MO-Thema geschrieben, dass sich die lineare Regression für mein Problem als schlechter erwiesen hat. Außerdem ist der Spline auch aus Regressionen (stückweise) aufgebaut.

Das heißt, ich sage mit diesem Spline nichts voraus. Ich verwende Kurven zur Markierung von Geschäften in der Vergangenheit.