Econometría: previsión de modelos en el espacio de los estados - página 24
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es curioso...
es curioso...
no lo necesitas.
Lo que tienes que hacer -
1.primero comprobar la precisión de la simulación ... comparar los cortes obtenidos en el software y en tiempo real
2.busca conexiones.... necesitas una regla... + selecciona y examina las influencias... tal vez no necesites Ensemble 18
ps.si hubieras colgado el modelo en la página 2 lo habrían desmontado hace tiempo....ahora no tengo ganas de liarme....Suerte...
Bueno, ahí lo tienes. Ahí tienes la respuesta a tus mensajes.
No lo quiere... quiere el pantano.
No pierdas el hilo...
Sanych, sal de tu escondite... todos aquí son humanos, no bestias y entienden todo...
lo que tienes que hacer -
Primero hay que verificar la corrección de la simulación ... comparar los cortes obtenidos en el programa y en tiempo real
2.busca conexiones.... necesitas una regla... + selecciona y examina las influencias... tal vez no necesites Ensemble 18
ps.Si hubieras colgado el modelo en la página 2 lo habrían desmontado hace tiempo...ahora se me quitan las ganas de hurgar...Suerte...
He expuesto mi opinión más arriba con un consejo al autor del hilo: que se vaya de aquí. Necesita ganar dinero, no leer las tonterías de los locales .... Soy yo quien no tiene nada que hacer, así que estoy atascado...
Sobre las descargas. De mi perfil hasta ahora:
descargas de envoltorios - 705.
descargas de indicadores - 1229
20 barras no me parece suficiente para calcular la condición.
De hecho, es poco probable que fijar el tamaño de la ventana sirva de mucho: la información crítica puede estar dispersa en una historia mucho más profunda. Creo que éste es el principal inconveniente de los modelos autorregresivos en econometría.
20 barras no me parece suficiente para calcular la condición.
De hecho, es poco probable que fijar el tamaño de la ventana sirva de mucho: la información crítica puede estar dispersa en una historia mucho más profunda. En mi opinión, éste es el principal inconveniente de los modelos autorregresivos en econometría.
Utilizo un modelo dinámico de espacio de estados adaptativo para procesos aleatorios no estacionarios. La elección de un modelo concreto y sus parámetros se realiza con la llegada de cada barra.
Este modelo consta necesariamente de al menos dos ecuaciones: la ecuación de medición y la(s) ecuación(es) de estado. Se predice el estado y, a continuación, se calcula una predicción de la cantidad medida a partir de esta predicción de estado. Hay variantes de SSM que coinciden con ARIMA, pero este es un caso especial y bastante raro que confirma su punto.
Se utiliza un tipo especial de autorregresión para calcular los umbrales que se calculan a partir del error de predicción, y éste (el error de predicción) es estacionario, es decir, el modelo autorregresivo es bastante aplicable a este proceso aleatorio.
En cuanto a la ventana.
Tenemos que responder a la pregunta: ¿cuántas barras históricas mínimas son necesarias para que la tendencia persista hasta la siguiente barra? La probabilidad de que la tendencia persista en 10+1 barras es mucho mayor que en 50+1 barras y es posible que no considere 100+1 barras en absoluto. Intuitivamente sí.
Utilizo un modelo dinámico adaptativo de espacio de estados para procesos aleatorios no estacionarios. La elección del modelo concreto y sus parámetros se realiza con la llegada de cada bar.
Este modelo consta necesariamente de al menos dos ecuaciones: la ecuación de medición y la(s) ecuación(es) de estado. Se predice el estado y, a continuación, se calcula una predicción de la cantidad medida a partir de esta predicción de estado. Hay variantes de SSM que coinciden con ARIMA, pero este es un caso especial y bastante raro que confirma su punto.
Se utiliza un tipo especial de autorregresión para calcular los umbrales que se calculan a partir del error de predicción, y éste (el error de predicción) es estacionario, es decir, el modelo autorregresivo es bastante aplicable a este proceso aleatorio.
En cuanto a la ventana.
Tenemos que responder a la pregunta: ¿cuántas barras históricas mínimas son necesarias para que la tendencia persista hasta la siguiente barra? La probabilidad de que la tendencia persista en 10+1 barras es mucho mayor que en 50+1 barras y es posible que no considere 100+1 barras en absoluto. Intuitivamente sí.
Utilizo un modelo dinámico adaptativo de espacio de estados para procesos aleatorios no estacionarios. La elección del modelo concreto y sus parámetros se realiza con la llegada de cada bar.
Este modelo consta necesariamente de al menos dos ecuaciones: la ecuación de medición y la(s) ecuación(es) de estado. Se predice el estado y, a continuación, se calcula una predicción de la cantidad medida a partir de esta predicción de estado. Hay variantes de SSM que coinciden con ARIMA, pero este es un caso especial y bastante raro que confirma su punto.
Se utiliza un tipo especial de autorregresión para calcular los umbrales que se calculan a partir del error de predicción, y éste (el error de predicción) es estacionario, es decir, el modelo autorregresivo es bastante aplicable a este proceso aleatorio.
En cuanto a la ventana.
Tenemos que responder a la pregunta: ¿cuántas barras históricas mínimas son necesarias para que la tendencia persista hasta la siguiente barra? La probabilidad de que la tendencia persista en 10+1 barras es mucho mayor que en 50+1 barras y es posible que no considere 100+1 barras en absoluto. Intuitivamente, es así.
1. ¿Podría citar el tipo de autoregresión, la función en la que se basa la predicción?
2. Tengo que utilizar hasta 1000 barras del historial, por lo que no se pueden excluir los casos de más de 100 barras. Debería considerar los casos > 1000 barras, pero por alguna razón el EA ignora estos casos, aunque el indicador puede mostrar incluso 10000 barras. Cuál es la razón en el Asesor Experto, no lo sé. No encuentro el límite de 1000 bares en el código. ¿Quizá se trate de una limitación del sistema?