Économétrie : une prévision d'avance - page 54
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Vous l'avez déjà donné à plusieurs reprises, mais ce n'est qu'une partie de la prédiction. Dans un précédent billet, j'ai déjà parlé du reste.
C'est un sujet sombre avec de la volatilité.
Le but de la modélisation est d'obtenir un résidu stable, c'est-à-dire que le mo et la dispersion sont pratiquement constants. Cela a déjà été souligné à plusieurs reprises ci-dessus. C'est le résultat de l'application de GARCH au résidu.
Si vous prenez la volatilité du quotient d'origine, je la prends en compte comme deux barres.
Ou quelque chose comme stochastique ?
Je ne vois pas comment vous ne pouvez pas le faire - et vous pouvez même le googler : "martingale site:mql4.com". Avez-vous seulement vu le fil de discussion du navigateur du forum et les réponses aux questions fréquemment posées. Une lecture hautement recommandée?
Il suffit de taper l'un des mots suivants dans le champ "Recherche" (le champ avec la loupe) en haut à droite : "martingale", "martin", "martini", "avalanche". Déjà cela suffira, il y aura des dizaines de liens sur la page de recherche.
Il s'agit d'une question sombre avec une certaine volatilité.
Le but de la modélisation est d'obtenir un résidu stable, c'est-à-dire que le mo et la dispersion sont pratiquement constants. Cela a déjà été souligné à plusieurs reprises ci-dessus. C'est le résultat de l'application du GARCH au résidu.
Si je prends la volatilité du quotient initial, je la prends en compte comme deux barres.
Ou quelque chose comme stochastique ?
Vous pouvez mesurer formellement le retour. Peut-être ne sera-t-il pas possible d'appliquer l'indice de Hearst ou la h-volatilité dans sa forme pure :
Tracez la variation de l'erreur en fonction de l'horizon de prévision. Actuellement, vous prévoyez une barre de 1 jour. Comment l'erreur changera-t-elle si vous prévoyez 2 barres ou plus. S'il croît moins que la racine du temps prévu, alors il y a un retour. Après tout, l'erreur est sko ? C'est-à-dire que si l'erreur de prévision pour 1 barre est de 80 pips et pour 2 barres, elle serait inférieure à 80*SQRT(2)=113. Tracez la variation de l'erreur réelle et théorique pour le cas où il n'y a pas de réversion.
il est possible de mesurer formellement le rendement. Il n'est probablement pas possible d'appliquer l'indice de Hearst ou la h-volatilité dans sa forme pure, mais vous pouvez le faire :
tracer l'erreur de l'horizon de prévision. Actuellement, vous prévoyez une barre de 1 jour. Comment l'erreur changera-t-elle si vous prévoyez 2 barres ou plus. S'il croît moins que la racine du temps de prévision, alors le rendement est présent. Après tout, l'erreur est sko ? C'est-à-dire que si l'erreur de prévision pour 1 barre est de 80 pips et pour 2 barres, elle serait inférieure à 80*SQRT(2)=113. Tracez la variation de l'erreur réelle et théorique pour le cas où il n'y a pas de réversion.
Appliquer l'indice de Hurst ou la h-volatilité
Hurst est plus qu'une matière noire.
Tracez l'erreur de l'horizon de prévision. Actuellement, vous prévoyez une barre de 1 jour. Comment l'erreur change-t-elle si vous prévoyez 2 barres ou plus ?
Il existe deux modes de prévision dans EViews : statique (une étape à l'avance) et dynamique - pour de nombreuses étapes à l'avance, lorsque la valeur précédente est prise comme valeur de prévision précédente, où la valeur précédente est la dernière valeur mesurée. Une erreur est constituée de deux lignes divergentes autour de la prévision. Comment cela se rapporte à votre valeur - je ne sais pas.
Je ne comprends pas l'idée même d'une prévision en plusieurs étapes. Un pas suffit amplement. Pas assez - élargissez le délai.
Appliquer le chiffre de Hearst ou la h-volatilité
Hurst est plus qu'une matière noire.
tracer l'erreur de l'horizon de prévision. Pour l'instant, vous prévoyez 1 barre de jours. Comment l'erreur change-t-elle si vous prévoyez 2 barres ou plus ?
Il existe deux modes de prévision dans EViews : statique (une étape à l'avance) et dynamique - pour de nombreuses étapes à l'avance, lorsque la valeur précédente est prise comme valeur de prévision précédente, où la valeur précédente est la dernière valeur mesurée. Une erreur est constituée de deux lignes divergentes autour de la prévision. Comment cela se rapporte à votre valeur - je ne sais pas.
Je ne comprends pas l'idée même d'une prévision en plusieurs étapes. Une étape suffit amplement. Pas assez - élargissez le délai.
Il ne s'agit pas du nombre de barres de la prévision, mais de la façon dont l'erreur varie avec l'horizon de la prévision. Cela vous permet de voir s'il y a ou non un retour à la valeur prévisionnelle.
Il ne s'agit pas du nombre de barres de la prévision, mais de la façon dont l'erreur varie avec l'horizon de la prévision. Cela vous permet de comprendre s'il y a un retour à la valeur prédite ou non.
Une prévision +1 utilise la "vraie" valeur mesurée du quotient et l'erreur de cette prévision est déterminée par la stationnarité du résidu entre le quotient et le modèle. Si elle est stationnaire, le résidu est une constante et aucune racine carrée. Si elle n'est pas stationnaire, pas de racines carrées non plus, car elle n'est pas prévisible et toute mesure sur l'échantillon d'essai n'est pas significative.
Une prédiction +1 utilise la "vraie" valeur mesurée du quotient et l'erreur de cette prédiction est déterminée par la stationnarité du résidu entre le quotient et le modèle. Si le résidu est stationnaire, il s'agit d'une constante et pas de racines carrées. Si elle n'est pas stationnaire, pas de racines carrées non plus, car elle n'est pas prévisible et toute mesure sur l'échantillon d'essai n'est pas significative.
Il est clair que ce n'est pas ce que je dis. Comptez-vous l'erreur de prédiction comme rms ?
Ce n'est clairement pas ce que je voulais dire. Calculez-vous l'erreur de prédiction comme une RMS ?
a fait une suggestion pour votre modèle. J'ai probablement vérifié. Regardez plus haut dans le fil de discussion.
S'il a une erreur comme constante, elle ne cessera jamais d'être une constante, quelle que soit la façon dont on la compte.
Il ne peut pas être une constante dans chaque commerce distinct. Et la pente du prix par rapport à la prévision (erreur) peut converger vers une constante, si la distribution des erreurs est stationnaire.