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Adjuntamos un curioso artículo sobre la evaluación de modelos (TC).
El enfoque clásico para la evaluación de la CT es pasarla por un probador y obtener algunas estadísticas, y luego hacer una prueba de avance.
El artículo sugiere otro enfoque: a través de criterios informativos se comparan diferentes TS, que pueden estar cerca debido a cambios en los parámetros. Mediante este criterio informativo se estima el error de predicción fuera de la muestra. El autor comparó 20 millones(!) de modelos cercanos y sacó algunas conclusiones sobre esta base.
Lo interesante del artículo es precisamente el enfoque diferente a la tradición habitual en AT.
A veces se utilizaba un índice del dólar como síntesis, otras veces se calculaban los tipos de cada divisa: muchas variaciones diferentes.
En el archivo adjunto hay un artículo sobre el mismo tema utilizando el rublo como ejemplo. Creo que la elección de la moneda no juega un papel importante. Pero este artículo es otra mirada a muchos de los mismos temas.
Tradujo una visión general de las capacidades de análisis de series temporales de R. Véase el anexo.
Para los perezosos, enumeraré las secciones:
Previsiones y modelos univariantes
Descomposición y filtrado - Descomposición y filtrado
Estacionariedad, raíces unitarias y cointegración
Análisis de series temporales no lineales
Modelos de regresión dinámica
Modelos de series temporales multivariantes
Hay un enlace al original. No pretendo la calidad de la traducción, pero será suficiente para informar a quien quiera utilizarla.
Tenga en cuenta que hay una enorme lista de programas listos para construir TC.
Buena suerte.
Adjuntamos un nuevo y curioso artículo sobre un tema que se ha discutido muchas veces en el foro.
Se trata de la estructura fractal del mercado. No mucha gente sabe que sinónimo de presencia de fractales es la presencia de memoria larga en un cociente. Se investiga el problema de la dedernización en tales cocientes, y se argumenta que hay que tratar con el cambio de escala (temporal) del cociente, es decir, el cambio del marco temporal - tal análogo matemático de tres ventanas.
No mucha gente sabe que sinónimo de la presencia de fractales es la presencia de una larga memoria en lo cotidiano.
Probablemente enfadaría a otros si dijera que el paseo aleatorio también es fractal y no tiene memoria. La fractalidad del paseo aleatorio se puede demostrar matemáticamente de forma muy sencilla.
No se trata de demostrar algo, sino de la aplicabilidad práctica.
Con este hilo intento mostrar que hay un gran número de trabajos teóricos basados en problemas reales y que resuelven problemas reales.
A dos términos estrechamente relacionados se me olvidó añadir otro que traslada al plano práctico el problema de los fractales, la memoria larga y las colas gruesas: son los modelos FARIMA con integración fraccionaria. Se trata de modelos ARIMA en los que el valor de I, que suele tomar números enteros positivos, puede ser fraccionario y corresponde a los valores del índice de Hurst. Se ha prestado mucha atención a Hearst en el sitio web, y hay una biblioteca en R llamada fracdiff que resuelve una serie de problemas en esta área. Además, existen otras bibliotecas para tratar los fractales.
Estaría encantado de discutir la fractalidad del paseo aleatorio, pero sujeto al uso de algún código.
"Lecciones de otra revolución rusa: el colapso de la utopía liberal y la posibilidad de un milagro económico"
Lamentablemente no tengo el libro en sí. Pero tal vez lo más completo sea incluir los conceptos que aquí se discuten.
Está claro que R no es un holgazán.
Ranking TIOBE 2012: R es uno de los veinte lenguajes de programación más populares
La naturaleza de la distribución no cambia. Por cierto, el propio estudio comenzó con el hecho de que el extraño comportamiento del Likelihood Ratio es perceptible, podríamos decir, a simple vista:
Alexey, buen día. ¿Qué es el indicador deratio de probabilidad?