Econometría: previsión de un paso adelante - página 88
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No tiene sentido analizar los residuos del indicador, porque no predice nada por sí mismo.
Bueno, si asumimos que el indicador predice incluso una barra por delante. ¿Qué debería mostrar entonces su residuo? ¿Y por qué debería mostrarlo? La pregunta es probablemente más para Slava, porque lo que dice faa me sigue costando entenderlo.
Bien, supongamos que el indicador predice incluso una barra por delante. ¿Qué debe mostrar entonces su residuo? ¿Y por qué debería mostrarlo? La pregunta es probablemente más para Slava, porque todavía me cuesta entender lo que dice la faa.
Demostrará que los resultados de las pruebas son fiables.
Vasily, imagina operar sin stops con una opción de take profit = 30 pips. Ha hecho una prueba, 400 operaciones y todas en take profit - MO=30 pips. Pero las detracciones de la renta variable (que también son residuos/errores de previsión) serán no estacionarias, como la propia cotización. Significa que su valor no será descrito por una distribución normal y la probabilidad de obtener una pérdida que supere un determinado valor no será tan pequeña como en el caso de HP. Habrá "colas gordas" en la distribución de las detracciones y es muy posible que se obtenga una detracción y esta probabilidad no puede obtenerse de las pruebas. Así que tampoco se puede confiar en el resto de indicadores de la prueba y el modus operandi de este sistema no es para nada +30 puntos, es Dios sabe qué. Este es un ejemplo exagerado :)
En realidad, incluso si la distribución de errores es estacionaria, lo cual es bastante sencillo, no significa que la reducción en una serie de operaciones sea la misma. La robustez del sistema e implica que algunas propiedades del sistema permanecerán iguales a lo largo del tiempo - incluyendo la MO y la reducción en una serie de operaciones. Muchos lo evalúan a ojo, por cómo cambia el patrimonio con el tiempo. Todo el mundo quiere una equidad suave - preferiblemente un ángulo recto hacia arriba :)
Demostrará que los resultados de las pruebas son fiables.
Vasily, imagina operar sin stops con una opción de take profit = 30 pips. Ha hecho una prueba, 400 operaciones y todas en take profit - MO=30 pips. Pero las detracciones de la renta variable (que también son residuos/errores de previsión) serán no estacionarias, como la propia cotización. Significa que su valor no estará descrito por una distribución normal y la probabilidad de obtener una pérdida que supere un determinado valor no será tan pequeña como en el caso de HP. Habrá "colas gordas" en la distribución de las detracciones y es muy posible que se produzca una detracción, y esta probabilidad de detracción no se puede obtener a partir de las pruebas.
Avals:
C-4:
¿Por qué construir un huerto y seguir analizando los residuos del sistema? ¿Qué hace?
Demostrará que los resultados de las pruebas son fiables.
Vasily, imagina operar sin stops con una opción de take profit = 30 pips. La persona ha hecho una prueba, 400 operaciones y todas en take profit - MO=30 pips. Pero las detracciones de la renta variable (que también son residuos/errores de predicción) serán no estacionarias, como la propia cotización. Significa que su valor no estará descrito por una distribución normal y la probabilidad de obtener una pérdida que supere un determinado valor no será tan pequeña como en el caso de HP. Habrá "colas gordas" en la distribución de las detracciones y es muy posible que se obtenga una detracción y esta probabilidad no puede obtenerse de las pruebas. Así que tampoco se puede confiar en el resto de indicadores de la prueba y el modus operandi de este sistema no es para nada +30 puntos, es Dios sabe qué. Este es un ejemplo exagerado :)
En realidad, incluso si la distribución de errores es estacionaria, lo cual es bastante sencillo, no significa que la reducción en una serie de operaciones sea la misma. La robustez del sistema e implica que algunas propiedades del sistema siguen siendo las mismas a lo largo del tiempo -incluyendo la MO y el drawdown en una serie de operaciones. Muchos lo evalúan a ojo, por cómo cambia el patrimonio con el tiempo. Todo el mundo quiere una equidad suave - preferiblemente un ángulo recto hacia arriba :)
En principio es posible. Hay que hacer el cálculo por intervalos de tiempo. No se cuentan los resultados de las operaciones, sino los resultados de, por ejemplo, días o periodos menores.
Es posible hacer una estimación, pero no se puede confiar en ella. Una muestra tendrá una estadística, mientras que otra tendrá otra y no convergerá a la estadística de toda la muestra.
Hay una vaca sagrada en el tading: el probador.
El uso del probador se presenta como una revelación. Y el adepto de esta vaca sagrada, que visita este hilo, a nivel de un iluminado, enseña - también hay que hacer una prueba de avance. Por supuesto, discutir sobre la vaca sagrada es un sacrilegio. Pero lo intentaré. Entonces, pasamos el ST por el probador y obtenemos su puntuación y vemos que está bien. Luego, como nos enseñan los iluminados, haz otra tirada como prueba de avance y obtén otro resultado que confirme el primero. Escribo con detalle para que todo el mundo pueda ver que se obtienen exactamente dos cifras, ¿es eso una estadística? Mis pantuflas saben la respuesta, pero los autores de libros de distribución mundial hacen pasar dos cifras por estadísticas ¡y en un mercado no estacionario!
¡Vivan las vacas sagradas!
Demostrará que los resultados de las pruebas son fiables.
...
Es decir, el residuo estacionario diría algo así como: "Mira, mis rendimientos se distribuyen normalmente, lo que significa que mis varianzas (diferenciales) son finitas y predecibles. Te doy el 99,8% de mi engranaje que no voy a rebajar en ninguna transacción más de tres sigmas de mi S.C.O.!!!".
Y el residuo inestable pone en tela de juicio toda la parte de cálculo del modelo, porque puede fastidiar de tal manera que anulará todos los cálculos del modelo: "Bueno, sí, tengo un poco de S.Q.O., - pero eso no significa nada, porque es la temperatura media de mi habitación. Por término medio puedo bajar de 300 puntos (sko=300 puntos), pero a veces ocurren 1.000 o incluso 1.500, y sucede mucho más a menudo de lo que cabría esperar de una distribución normal".
Sin embargo, no está muy claro cómo se puede conseguir fácilmente un residuo estacionario. En el ejemplo anterior, por ejemplo, el residuo es nuestra eqividad flotante, por lo que el residuo es el movimiento de la serie de precios, que a su vez no es estacionaria, y por lo tanto el residuo tendrá todas las propiedades del precio, incluyendo la no estacionariedad. Al parecer, Faa ya ha aplicado su modelo de forma recursiva al residuo:
"Sí, tenemos el residuo del modelo y es no estacionario. " piensa la FAA. - "Así que ahora construimos un modelo sobre el residuo del modelo. Construido. Mirado. El residuo vuelve a ser no estacionario. Repite el procedimiento y construye el modelo sobre el resto del modelo construido sobre el resto del modelo original..." Y así hasta el infinito hasta que el resto se convierta mágicamente en estacionario. Es decir, descendemos cada vez más a un nivel de mercado cada vez más bajo/ ruidoso y no nos detenemos hasta que el residuo de ese ruido se vuelve estacionario. ¿Pero no es el mercado fractal? Es decir, por muy baja que sea la actividad de los precios a la que tengamos que descender, esta actividad seguirá siendo a imagen y semejanza de las grandes series de precios: es decir, tendrá colas gruesas y no estacionariedad.
Al parecer, el Faa aplica su modelo de forma recursiva al residuo ya:
Sin embargo, no está muy claro cómo podemos obtener fácilmente un residuo estacionario. En el ejemplo anterior, por ejemplo, el residuo es nuestra eqividad flotante, por lo que el residuo es el movimiento de la serie de precios, que a su vez no es estacionaria, y por lo tanto el residuo tendrá todas las propiedades del precio, incluyendo la no estacionariedad
"Sí, tengo el residuo del modelo y es no estacionario. " piensa la FAA. - "Así que ahora construimos un modelo sobre el residuo del modelo. Construido. Mirado. El residuo vuelve a ser no estacionario. Repite el procedimiento y construye el modelo sobre el resto del modelo construido sobre el resto del modelo original..." Y así hasta el infinito hasta que el resto se convierta mágicamente en estacionario. Es decir, descendemos cada vez más a un nivel de mercado cada vez más bajo/ ruidoso y no nos detenemos hasta que el residuo de ese ruido se vuelve estacionario. ¿Pero no es el mercado fractal? Es decir, por muy bajo que sea el nivel de actividad de los precios al que tengamos que descender, esta actividad seguirá siguiendo el patrón de las grandes series de precios: es decir, tendrá colas gruesas y no estacionariedad.
Absolutamente, con un ligero añadido.
1. No tiene sentido tratar con un residuo de menos de un punto.
2. Un residuo inestable, es decir, su inestabilidad, puede ser modelado por ARCH.
No creo que esto resuelva por completo el problema, pero sigue siendo un trozo de él. Y si lo comparas con el modelado mayoritario del kotir original, hay mucho progreso en comparación con ellos.
Es decir, el residuo estacionario dice: "Mira, mis retornos se distribuyen normalmente, lo que significa que mis varianzas (gráficos de dispersión) son finitas y predecibles. Te doy el 99,8% de mi engranaje que no voy a rebajar en ninguna transacción más de tres sigmas de mi S.C.O.!!!".
Y el residuo inestable pone en tela de juicio toda la parte de cálculo del modelo, porque puede fastidiar de tal manera que anulará todos los cálculos del modelo: "Bueno, sí, tengo un poco de S.Q.O., - pero eso no significa nada, porque es la temperatura media de mi habitación. Por término medio, puedo llegar a los 300 puntos (sko=300 puntos), pero a veces suceden 1.000 o incluso 1.500, y ocurre con mucha más frecuencia de lo que cabría esperar de una distribución normal".
sí
Es cierto que no está muy claro cómo se puede conseguir fácilmente un residuo estacionario. En el ejemplo anterior, por ejemplo, el residuo es nuestra eqividad flotante, por lo que el residuo es el movimiento de la serie de precios, que a su vez no es estacionaria, y por lo tanto el residuo tendrá todas las propiedades del precio, incluyendo la no estacionariedad. Aparentemente, el faa aplica recursivamente su modelo al residuo:
"Sí, tengo un residuo del modelo y es inestable. " piensa la FAA. - "Así que ahora construimos un modelo sobre el residuo del modelo. Construido. Lo miré. El residuo vuelve a ser no estacionario. Repite el procedimiento y construye el modelo sobre el resto del modelo construido sobre el resto del modelo original..." Y así hasta el infinito hasta que el resto se convierta mágicamente en estacionario. Es decir, descendemos cada vez más a un nivel de mercado cada vez más bajo/ ruidoso y no nos detenemos hasta que el residuo de ese ruido se vuelve estacionario. ¿Pero no es el mercado fractal? Es decir, por muy bajo que sea el nivel de actividad de los precios al que tengamos que descender, esa actividad seguirá siendo a imagen y semejanza de las grandes series de precios: es decir, tendrá colas gruesas y no estacionariedad.
Sí, de esta manera es más probable que no se consiga la estacionariedad, sino sólo un ajuste a la misma.