Diskussion zum Artikel "Ökonometrischer Ansatz zur Chartanalyse" - Seite 8
Sie verpassen Handelsmöglichkeiten:
- Freie Handelsapplikationen
- Über 8.000 Signale zum Kopieren
- Wirtschaftsnachrichten für die Lage an den Finanzmärkte
Registrierung
Einloggen
Sie stimmen der Website-Richtlinie und den Nutzungsbedingungen zu.
Wenn Sie kein Benutzerkonto haben, registrieren Sie sich
faa1947:
Wie es mir scheint, hat der Topikstarter versucht, die Frage mit einem schneidigen Säbelschlag zu lösen - ökonometrische Pakete bieten viel mehr Modelle als GARCH. Die Wahl eines Modells und dann die Wahl der Modellparameter ist die Mitte des Weges, nicht der Anfang...
Ja, mehr. GARCH wurde nur zur Veranschaulichung als Beispiel herangezogen. Es wurde überhaupt nicht bewertet. Ganz zu schweigen von anderen Modellen. Dies wurde bereits mehrfach gesagt.
In früheren Beiträgen wurde Kritik an der Analyse auf der Grundlage von Unterschieden geäußert. Ich denke, diese Kritik ist entstanden, weil der Autor die Phase der Vorbereitung der Ausgangsdaten verpasst hat.
Nach Ansicht des Autors des Artikels ist die Nicht-Stationarität das einzige Übel des Marktes. Das ist sie nicht.
Sie ist es nicht. Die anderen Übel sind "fat tails", Volatilitätshäufung und Hebeleffekte....
1. Wir müssen über die Anzahl der Kerzen in der Stichprobe entscheiden. Hängt die Anzahl der Kerzen in der Stichprobe vom Zeitrahmen ab? Der Literatur zufolge sollten 50 Candlesticks ausreichend sein.
Und ich habe Daten gesehen, die besagen, dass der Nachteil nichtlinearer Modelle darin besteht, dass man eine große Stichprobe braucht... etwa 1000 Stück. etwa 1000 Stück.
2. Lassen Sie uns versuchen, eine Verteilung an unsere Stichprobe anzupassen. Vorzugsweise eine Normalverteilung. Die unmittelbare Frage wird die Anzahl der Regale sein, gegen die das Diagramm aufgetragen ist. Woher haben Sie die Anzahl der Regale, für die das Diagramm erstellt wurde?
Sie wird nicht normal sein. Darüber werde ich später in dem Artikel über Verteilungen schreiben. Er wird bald erscheinen.
Bitte klären Sie die Bedeutung des Begriffs "Gestell".
наличие выбросов: следует заменить выбросы, т.е. котировки свыше некоторого порога (например, 3 сигма) на величину порога. У Булашова другое мнение о величине порога.
- mit Fourier oder ACF auf Zyklen prüfen, nur für den Fall. Aufgrund der begrenzten Stichprobe und der Eigenschaften des Marktes selbst, gibt es höchstwahrscheinlich keine Zyklen.
- das Problem der Trends zu lösen. Ich kann dem Autor nicht zustimmen - Detrending durch Subtraktion des MOG ist eine starke Vereinfachung des Problems. Bei einem exponentiellen Trend wird der Logarithmus genommen, während bei einem additiven Trend die ersten Differenzen ausreichen. Der Trend muss gesondert behandelt werden, und es sind Regressionen erforderlich, und zwar alle möglichen Regressionen. Sie müssen die Regression subtrahieren, nicht die MOG. Dies gilt für deterministische Trends, aber es gibt auch statistische Trends.
Ohne diese Fragen anzusprechen, haben Überlegungen über die statistischen Merkmale der Stichprobe keine Grundlage...
Ich stimme zu, dass wir mit Stichproben arbeiten müssen. Das ist bereits eine Frage der Statistik. ....
Es gibt keine universellen Methoden zur Entfernung von Ausreißern...
Deshalb sollte der Stichprobenumfang groß sein.
Über Trends. Ich habe das Thema nicht untersucht. Ich werde es im Hinterkopf behalten.
Браво! Отличный пост, затрагивает многие вопросы. Но, некоторые пункты можно критиковать. Например, один из них - на основании чего вы решили, что нужно удалять выбросы? Их удалять нельзя.
Soweit ich weiß, werden Ausreißer bei Messungen entfernt, wenn im Voraus bekannt ist, dass die Ergebnisse zumindest durch ein Gesetz vereint sind, d.h. mit anderen Worten, wenn der Prozess, der den gemessenen Wert erzeugt, nicht-zufällig oder zufällig stationär ist, und der Ausreißer durch Zufälligkeit (Überschreitung der Grenzen der Nicht-Zufälligkeit oder der Stationarität) verursacht werden kann, und eine solche Zufälligkeit ist in diesem Fall eine Verzerrung. Wenn es sich um eine nicht-stationäre Preisreihe handelt, dann ist die Zufälligkeit auf jedem Niveau ein Teil der Statistik (neben dem nicht-zufälligen Teil, aber es ist schwierig, sie zu trennen), und die Entfernung eines Teils der Statistik ist eine Verzerrung der Statistik. Ich bin eher der Meinung, dass wir bei der Arbeit mit einem nicht-stationären Zufallsprozess kein Recht haben, etwas zu entfernen (abzuschneiden).
Выброс выбросу рознь. Приходится просматривать котировки. Если выброс - это относительно редкое явление, то следует обрезать до порога (не удалять). Если это не так, то не понятно что делать. В принципе, выбросы сильно искажают статистику. Любой пакет статистики предусматривает такую возможность и дает соответствующие рекомендации.
Das tiefere Problem bei der Anwendung der mathematischen Statistik und der Ökonometrie besteht darin, dass sowohl die Ausgangsdaten als auch die Zwischenergebnisse und die Schlussfolgerungen durch außermathematische, intuitive Methoden überprüft werden müssen. Die Auswahl des Grenzwertes (2, 3, 4 Sigma oder andere) ist nur nach visueller Betrachtung des Diagramms möglich und bezieht sich auf das Problem der Auswahl von Konfidenzintervallen. Das größte Problem bei der Anwendung der Mathematik ist, dass ihre Anwendung ohne die Kunst des Statistikers selbst nicht denkbar ist. Niemand wird die Regel "cut - don't cut" formulieren. Wenn man schneidet, beseitigt man das Merkmal der Nicht-Stationarität, wenn man nicht schneidet, verzerrt man die wahre Verteilung der Grundgesamtheit durch misslungene Stichproben.
Das Herzstück der Ökonometrie ist die Hypothesenprüfung, bei der man Fehler der ersten und zweiten Art machen kann: die richtige Nullhypothese zugunsten der falschen Alternativhypothese verwerfen und die richtige Alternativhypothese zugunsten der falschen Nullhypothese verwerfen.
In Anbetracht der obigen Ausführungen kann ich Ihnen gleichzeitig zustimmen und nicht zustimmen. Es ist unmöglich, Ihre Frage eindeutig zu beantworten, ohne vorher eine bestimmte Stichprobe zu betrachten.
Welche Abschnitte können Sie empfehlen? Für jede meiner Aussagen (einschließlich Fragen) kann ich einen Link zur Matrix angeben.
Ja? Meiner Meinung nach haben Sie faa1947 solche Fragen gestellt, dass ich denke, Sie sind sich der Problematik nicht bewusst.
Zum Beispiel ist die statistische Verteilung ein Variationsmerkmal. Stationarität ist zeitlich...
das ist Ihre Perle:
Dann zu den Modellparametern und der Anpassung... Wenn die Modellparameter festgelegt sind, wird nichts angepasst...
faa1947:
Auch der Topstarter ist nicht dabei. Ich würde mir eine gewisse Konsistenz in der Diskussion und Entwicklung des zur Diskussion stehenden Artikels wünschen. Zum Beispiel, im ersten Schritt, auf ein konkretes Beispiel, um im Detail die vorläufige Analyse von Daten und ihre Vorbereitung für die Modellierung zu betrachten. Zum Beispiel:
1. die Rechtfertigung des Stichprobenumfangs.
2. die Rechtfertigung der Notwendigkeit einer Datentransformation.
3. Auswahl der Art der Datentransformation:
- Umgang mit Ausreißern und fehlenden Daten.
- Datentransformation - Beseitigung von Trends, Zyklizität
4. die Bestimmung von Trendtypen und deren Verbuchung
5. Anpassen der Verteilung an die transformierten Daten.
6. Analyse auf Stationarität der transformierten Daten.
7. Berücksichtigung von Heteroskedastizität
Der Topikstarter ist ein wenig verblüfft über das gezeigte Interesse :-))))
Das ist wirklich konstruktive Kritik, imho. Vielen Dank an den Kollegen faa1947. Ich werde mir eine Auszeit nehmen.... Ich werde versuchen, meine Gedanken später zu posten.... aber im Allgemeinen bin ich mit der vorgeschlagenen Verfahrensliste einverstanden....
denkir:
Ich werde mir eine Auszeit nehmen.....
Vielen Dank.
Wie meinen Sie das? :-)
Es ist besser zu schweigen, es ist nützlicher? Meinten Sie so etwas aus den Klassikern?
- Wenn Sie sprechen, Iwan Wassiljewitsch, scheint es, als ob Sie im Delirium wären.