En souvenir des anciens combattants : Box et Jenkins - page 10
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Probablement plus approprié : prix - f1 + f2 ? Car dans votre cas, le signal de trade doit être déclenché au niveau de la somme des deux échelles, c'est-à-dire que le prix doit traverser le niveau à environ deux prix pour que le signal change de signe.
S'il est plus correct de supposer que les résidus entre le TS et la cotation pour le cas du croisement de deux masques, où : le prix est le prix actuel, f1 et f2 sont les dernières lectures de deux muvings de périodes différentes et la formule : résidus = prix - f1 + f2, alors nous obtenons que le résidu est égal à l'équité, en supposant que le spread est nul.
Et si c'est vrai, alors votre déclaration, et je cite :
Vous ne pouvez faire confiance au test et au test en avant que si les résidus = kotir - le TS est stationnaire ! c'est-à-dire qu'il passe le test de racine unitaire.
est absurde. Absurde parce que :
1. Je ne sais pas s'il existe des actions fixes pour CU, car je n'en ai jamais vu.
2. La stationnarité implique l'absence de tendance, c'est-à-dire qu'un tel TP est un mouvement latéral parfait. Si l'équité est stationnaire et que les BP stationnaires ont MO = Const, ce même MO sera autour du dépôt initial.
Donc, ne vous lancez pas dans l'épigonisme, mais apprenez les mathématiques - c'est la règle. Et cessez d'adorer les fraudeurs, tels que les Boxes et les Jenkinsons - le sectarisme n'a apporté rien de bon à personne, sauf aux fondateurs des sectes. Cependant, certains fondateurs n'ont pas bien fini non plus.
Je ne discute pas de la stationnarité de la CT. Au lieu de conseils idiots, asseyez-vous et passez une semaine sur un livre de niveau spécialiste plutôt que bachelor, et ensuite nous discuterons. Il est logique de discuter lorsque l'adversaire ne confond pas TC et le reste.
... Puis-je vous demander ce que vous condamnez ? Pour que le ktn moyen le comprenne aussi bien ?
Apparemment, quelque chose qui n'a pas de sens. Sinon, quel est l'intérêt de discuter de quelque chose qui est insignifiant, même pour un hérisson ivre ?
...
Dans le fil suivant, je donnerai les résultats des calculs pour ce modèle. Je vous propose de discuter des résultats et de leur applicabilité au Forex.
...
faa1947:
...
Au moins une conclusion : les indicateurs sans adaptation au devis actuel n'ont aucun sens.
Il y a beaucoup de choses à rattraper.
Nous parlons de choses très spécifiques que je comprends et que des millions d'autres personnes comprennent également.
Ce que vous avez décrit est toujours un jeu de chiffres. Peut-être correct, peut-être pas. Vous n'avez fourni aucune preuve. J'ai cité les déductions généralement acceptées sur la stationnarité et la non-stationnarité. Je réponds que mes calculs sont conformes à ceux que les gens utilisent depuis 40 ans.
Encore une fois, juste au cas où - où sont les traders qui réussissent et qui comprennent comme vous ? Vous ne devez pas en citer un million, mais au moins un ou deux.
Ce que j'ai décrit est un exemple abstrait qui montre que
1. toute statistique sur l'ensemble de la gamme est la température moyenne dans un hôpital. Y compris le test de non-stationnarité
2) Il n'est pas nécessaire de réduire toutes les séries non stationnaires en séries stationnaires pour gagner de l'argent. Les distributions de transactions, c'est-à-dire les secteurs du graphique entre les points d'entrée et de sortie, ainsi que les séries de transactions sont stationnaires. En plus de la stationnarité, il existe bien sûr une EE positive. Sinon, la stationnarité n'est d'aucune utilité.
La stationnarité est la distribution des transactions, c'est-à-dire les sections du graphique entre les points d'entrée et de sortie, ainsi que les séries de transactions.
Il est inutile d'exhorter, car M. l'économiste ne veut pas discuter de la stationnarité de la TS.
Lisez les écritures de Box et Jenkinson et ne déformez pas ce que les économétriciens ont atrophié.
Je vais résumer comment je comprends les Box-Jenkins et leur réfraction pratique.
Au-delà du livre de 1972 mentionné ci-dessus, le schéma est le suivant.
1. on prend un cotier.
2. Avec le test de racine unitaire, nous vérifions la stationnarité de ce quotient.
Le tableau supérieur montre Prob = 0,7350, ce qui ne permet pas de rejeter l'hypothèse de non-stationnarité du quotient. Il est commode de supposer que la probabilité de non-stationnarité = 75%.
3. Différencions le quotient en fonction de Box et Jenkins - prenons la différence entre les barres voisines. Nous obtenons une série différenciée, c'est-à-dire la série I(1) dans le modèle ARI(1)MA
4.vérifier cette nouvelle série par un test de racine unitaire
Nous voyons que cette série est stationnaire (faiblement ou covariablement stationnaire, c'est-à-dire que la moyenne et l'autocovariance de la série ne dépendent pas du temps). Prob = 0, c'est-à-dire que nous rejetons strictement l'hypothèse de non-stationnarité de la série.
5. Pour les séries incrémentales, nous écrivons l'équation ARMA :
d_eurusd ar(1) ma(1) c @trend
6. Nous estimons et obtenons le résultat :
Nous voyons que nous ne pouvons pas rejeter l'hypothèse que les coefficients à C et @TREND sont égaux à zéro. C'est pourquoi nous exclurons ces deux variables indépendantes du modèle.
Voici le résultat final.
Les deux dernières lignes du tableau sont les plus précieuses : comme les valeurs sont assez éloignées de 1, cela indique la stabilité du modèle résultant.
7. Qu'est-ce que tu as ? Nous avons obtenu un indicateur sur la base duquel nous pouvons construire notre TS. Dans ce cas, nous pouvons faire confiance aux résultats des tests en MQL.
Quel est le mérite de Box et Jenkins ?
Ils ont écrit leur livre à une époque où un marché extrêmement efficace se promenait au hasard dans un futur Nobiles. Dans ces circonstances, ils disent : le marché est instable et il y a des dépendances entre les bars voisins. Leur modèle ARIMA est toujours utilisé en économie, certains bureaux économiques du gouvernement américain ont mis dans le domaine public le modèle avec lequel ils font leurs calculs.
Beaucoup de choses ont été faites en 40 ans, ce qui a limité le nombre de novices errant au hasard. À mon avis, les deux choses les plus importantes ont été faites.
1. que ce qui précède a réussi par différenciation à obtenir un résidu stationnaire (ce qui a permis d'appliquer l'ARMA) - pas nécessairement du tout. Le résidu peut encore être non stationnaire. Le modèle ARCH a été développé pour ces cas.
2. La manière d'appliquer la méthode ARMA dans les cas de multidevises n'est pas claire. La manière d'inclure une variable telle que le "sentiment du marché" dans le modèle n'est pas claire. Nous utilisons des modèles "state space" qui sont beaucoup plus puissants, flexibles et efficaces dans la lutte contre l'instabilité des marchés.
C'est tout pour le moment. Chacun est libre de corriger les erreurs, et de compléter les incomplétudes.
Merci à tous ceux qui ont consacré du temps à ce sujet.
J'ai lu attentivement l'ensemble de l'article et des commentaires, et je soutiens pleinement Mathemat lorsqu'il explique les choses aux gens de manière beaucoup plus simple : il est préférable que les mathématiques enseignées à l'université ne soient pas utilisées sur le marché - elles ne vous rapporteront pas d'argent, mais cela ne signifie pas que les mathématiques sont mauvaises. OK, maintenant plus près du sujet de Box & Jenkins. Leur livre entier est consacré à l'analyse des séries chronologiques, qui, dans la littérature moderne, sont classées comme DS (difference stationary) - des séries qui deviennent peut-être "faiblement stationnaires" après avoir pris la ou les différences. Ensuite, un modèle statistique simple est construit pour la série, qui est aussi éloignée de la série financière que la Terre l'est de Mars. Cela peut être facilement prouvé empiriquement, mais malheureusement vous ne pouvez pas vérifier la qualité du modèle avec des paquets comme Statistica et Eviews, cela peut seulement être vérifié avec votre propre compte, et s'il y a de l'argent supplémentaire dans votre poche, le modèle doit s'être rapproché, comme la distance entre la Terre et la Lune. De l'ensemble du livre, nous devrions tirer une conclusion très simple, à savoir qu'une série de cotations est non stationnaire et que les cotations dépendent légèrement des valeurs passées - les modèles ARMA(p,q), ARIMA(p,d,q) où le paramètre d est un nombre entier, FARIMA(p,d,q) où d est un nombre fractionnaire, et si vous creusez davantage et apprenez que les cotations dépendent également des valeurs décalées des logarithmes des prix au carré et qu'il existe également des études empiriques et théoriques qui soutiennent la conclusion selon laquelle la volatilité du logarithme des mouvements de prix des actifs financiers est un processus stochastique dépendant du temps comme ARCH ou GARCH, alors bien sûr doit relire ce livre.
Et si vous voulez frapper le mur en général, je vous conseille de lire ce livre :
1)К. Granger, M. Hatanaka "Spectral analysis of time series in economics".
2)Е. P. Churakov "Forecasting Econometric Time Series".
3) J.S.Bendat A.J.Pearlson "Measurement and Analysis of Random Processes" Mir, 1967.
4)J.S.Bendat A.J.Pearson "Applied Analysis of Random Data" Mir, 1989
5)R.N. Mantegna, G.J. Stanley "Introduction à l'économophysique. Corrélations et complexité en finance".
P.S. Je suis convaincu que si vous étudiez ces 5 livres de manière approfondie et que vous ne traitez pas sans MM, votre compte ne souffrira pas beaucoup pendant cette période.
J'ai donné l'exemple des mashups ci-dessus. Dans EViews, c'est le bouton qui calcule ce résidu.
Je vais vous redonner la photo.
So.... La photo est celle...
So.... La photo qui...