Économétrie : une prévision d'avance - page 118
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Il convient de commencer par un examen des résultats dans ce domaine. Burg a rédigé sa thèse intitulée Maximum entropy spectral analysis en 1975. Ehler a également écrit son livre Rocket Science pour les traders il y a environ 30 ans. Son livre MESA and Trading Marcket Cycles a également été publié en 1993. Il existe des programmes et des indicateurs qui mettent en œuvre ces idées. Donc, avant de réinventer la roue, vous devriez simplement vous mettre en réseau, lire les livres et atteindre le niveau qui est disponible.
J'écris ceci généralement pour tout le monde, afin de protéger les gens de vos illusions. Je ne me fais pas d'illusions sur l'applicabilité du DSP dans le commerce.
Les dissertations sont écrites pour se montrer devant les autres. Ils les écrivent sur toutes sortes d'absurdités. J'ai une douzaine de dissertations sur lesquelles travailler. Mais c'est dommage de perdre du temps avec ça.
Alexandre, moins tu lis de bêtises, moins tu es fermé d'esprit. Vous avez une vue plus large.
============
Maintenant pour le traitement numérique.... Je ne comprends pas ce que vous voulez dire par là ? D'une manière générale, comment imaginez-vous le traitement du signal sur un ordinateur ? C'est tout numérique en soi ! Il n'y a pas d'autre moyen de le faire. Ou vous devez arrêter de traiter quoi que ce soit. Juste parce que c'est fait sur un ordinateur.
Si par DSP vous voulez dire traitement passé, j'ai déjà expliqué que je ne le fais pas. J'ai des filtres BIH. Ils ne connaissent pas le passé. Ce sont de véritables filtres. Contrairement aux filtres FIR, qui ne peuvent être appliqués et mis en œuvre que dans un ordinateur. Bien entendu, la mise en œuvre des filtres IIR est numérique. Parce que c'est dans un ordinateur :-)
Les dissertations sont écrites pour se montrer devant les autres. Ils écrivent sur toutes sortes d'absurdités. J'ai une douzaine de dissertations sur lesquelles travailler. Mais c'est dommage de perdre du temps avec ça.
Alexandre, moins tu lis de bêtises, moins tu es fermé d'esprit. Une vision plus large.
Vadim ! Je n'insiste sur rien. J'ai passé toute ma vie à faire du design et je sais comment on le fait et comment on ne le fait pas. Je ne serai heureux que si je fais une bonne connaissance avec un esprit large. Que vous appreniez quelque chose de moi ou pas, c'est votre choix.
Encore une fois. Je n'impose rien à personne. En outre, j'ai ouvert un fil de discussion pour connaître l'opinion des autres sur les questions qui m'intéressent. Je ne suis pas intéressé par la DSP car je connais exactement sa place en économétrie, où l'appliquer et pour quoi faire.
Les dissertations sont écrites pour se montrer devant les autres. Ils écrivent sur toutes sortes d'absurdités. J'ai une douzaine de dissertations sur lesquelles travailler. Mais c'est dommage de perdre du temps avec ça.
Alexandre, moins tu lis de bêtises, moins tu es fermé d'esprit. Vous avez une vue plus large.
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Maintenant pour le traitement numérique.... Je ne comprends pas ce que vous voulez dire par là ? D'une manière générale, comment imaginez-vous le traitement du signal sur un ordinateur ? C'est tout numérique en soi ! Il n'y a pas d'autre moyen de le faire. Ou vous devez arrêter de traiter quoi que ce soit. Juste parce que c'est fait sur un ordinateur.
Si par DSP vous voulez dire traitement passé, j'ai déjà expliqué que je ne le fais pas. J'ai des filtres BIH. Ils ne connaissent pas le passé. Ce sont de véritables filtres. Contrairement aux filtres FIR, qui ne peuvent être appliqués et mis en œuvre que dans un ordinateur. Bien entendu, la mise en œuvre des filtres IIR est numérique. Parce que c'est dans un ordinateur :-)
L'ensemble du sujet est plus riche que le dernier billet que vous avez commenté. La question de la signification des variables a été traitée à de nombreuses reprises. L'accumulation d'erreurs de prédiction est un fait médical, car on prend la valeur de la prédiction précédente pour la prédiction suivante par manque de faits. Si un fait est pris, il s'agit d'une prédiction avec un pas d'avance.
Mais ce sont des problèmes mineurs et techniques.
L'utilisation d'incréments était. Rien ne fonctionne, car dans les incréments, il n'y a pas de tendance, mais il y a une tendance prévue. Et voici la question principale du sujet : quelles propriétés du modèle donnent une garantie de prévisibilité ? Un ensemble de propriétés de ce type pour un modèle de régression ordinaire a été suggéré. Ce que vous commentez est un modèle de rupture et il y a d'autres modèles ici que je ne comprends pas.
Je vous serais reconnaissant de bien vouloir commenter l'un des nombreux points de ce fil de discussion.
Il s'agit juste d'un commentaire sur les nombreuses dispositions du sujet et le désaccord avec celles-ci est le suivant :
Une tendance est un incrément sur un échantillon de valeurs d'un certain décalage, par rapport aux décalages précédents et il peut y avoir plus d'une étape dans un tel décalage. La façon de calculer cet incrément et de supposer un incrément dépendant pour le décalage suivant est un modèle de prédiction. Dans le même temps, les méthodes de détermination de l'importance des variables n'utilisent que le critère du pas en avant, mais pas du tout celui du retard - je me demande pourquoi, avec une pratique aussi courante, quelqu'un s'attend soudain à obtenir des garanties de précision de la prévision de la tendance exacte. L'amitié avec un tel "fait médical" est un tapis direct vers un psychothérapeute spécialisé... Il va sans dire que l'accumulation d'erreurs augmentera avec la taille du décalage, mais cela ne signifie pas une réduction de la précision de la prévision - car cette mesure est relative et est déterminée par l'estimation de la qualité de la corrélation, et non par la taille de l'erreur... Par conséquent, le choix d'un modèle et de ses paramètres n'est qu'un problème secondaire, résolu (et facilement) après avoir déterminé la taille et les propriétés de l'échantillon de variables dépendantes...
Il s'agit simplement d'un commentaire sur les nombreuses dispositions du sujet et le désaccord avec celles-ci est le suivant :
Une tendance est un incrément sur un échantillon de valeurs d'un certain décalage, par rapport aux décalages précédents et dans ces décalages il peut y avoir plus d'un pas. La façon de calculer cet incrément et de supposer un incrément dépendant pour le décalage suivant est un modèle de prédiction. Dans le même temps, les méthodes de détermination de l'importance des variables n'utilisent que le critère du pas en avant, mais pas du tout celui du retard - je me demande pourquoi, avec une pratique aussi courante, quelqu'un s'attend soudain à obtenir des garanties de précision de la prévision de la tendance exacte. L'amitié avec un tel "fait médical" est un tapis direct vers un psychothérapeute spécialisé... Il va sans dire que l'accumulation d'erreurs augmentera avec la taille du décalage, mais cela ne signifie pas une réduction de la précision de la prévision - car cette mesure est relative et est déterminée par l'estimation de la qualité de la corrélation, et non par la taille de l'erreur... Par conséquent, le choix d'un modèle et de ses paramètres n'est qu'un problème secondaire, résolu (avec facilité) après avoir déterminé la taille et les propriétés de l'échantillon de variables dépendantes...
Putain de merde ! 2009... Cela fait presque trois ans.
J'y ai répondu. J'ai posté une photo de mon filtre. Il ne s'agit que de 22 fréquences sur 45. Il y a même une somme de la ligne d'or. Là encore, presque personne n'a pensé à l'utiliser. C'est la réponse la plus proche de votre question dans tout le fil. C'est l'image d'un marché quasi-stationnaire. Toutes les fréquences ont une période invariable. Il y a une amplitude instable. Mais elle évolue aussi en douceur. La fréquence de modulation instationnaire est également harmonique. Oui, ça n'a pas d'importance. Vous pouvez appliquer cette fonction à chaque ligne quelques fois de plus. Les lignes se poursuivent dans le futur de manière fluide, sans sauts. Une barre peut toujours être prédite avec une très grande précision.
Tout ce qui a été dit (problèmes et perspectives) dans notre conversation peut être vu dans cette image.
Box et Jenkins utilisent également des solutions similaires dans certains de leurs modèles, mais en définissant le spectre de la seule sous-porteuse basse fréquence la plus proche et en l'utilisant comme paramètre de moyenne mobile, et en utilisant les coefficients d'autocorrélation comme sous-porteuse haute fréquence. En fait, votre approche est plus complète en ce qui concerne le spectre des fréquences et donc probablement plus précise... d'un autre côté, leur approche a probablement de meilleures propriétés d'adaptation, mais cela n'est pas complètement articulé dans les publications pour des raisons évidentes...
Comment trouver la clé pour déterminer la taille de l'échantillon ? Peut-être que l'on pourrait minimiser la valeur RMS de l'équation de régression ?
Eh bien, oui, tout comme vous connaissez la place exacte de l'entropie de l'information en économétrie. Elle ne semble pas y être fournie ?
Putain de merde ! 2009... Cela fait presque trois ans.
J'y ai répondu. J'ai posté une photo de mon filtre. Il ne s'agit que de 22 fréquences sur 45. Il y a même une somme de la ligne d'or. Là encore, presque personne n'a pensé à l'utiliser. C'est la réponse la plus proche de votre question dans tout le fil. C'est l'image d'un marché quasi-stationnaire. Toutes les fréquences ont une période invariable. Il y a une amplitude instable. Mais elle évolue aussi en douceur. La fréquence de modulation instationnaire est également harmonique. Oui, ça n'a pas d'importance. Vous pouvez appliquer cette fonction à chaque ligne quelques fois de plus. Les lignes se poursuivent dans le futur de manière fluide, sans sauts. Une barre peut toujours être prédite avec une très grande précision.
Tout ce qui a été dit (problèmes et perspectives) dans notre conversation peut être vu dans cette image.