Économétrie : Prévision par modèle d'espace d'état - page 12
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Sur le sujet du sujet, je vous l'ai déjà dit.
Si "prédit bien", alors tradez dans la direction de la prédiction.
Si une telle transaction entraîne une perte sur le spread, cela signifie que la prévision est mauvaise.
Vous pouvez vérifier la "qualité" des prédictions dans le testeur de stratégie.
EconModel:
Quelle bicyclette : il s'agit d'appliquer les paquets énumérés, rien de plus, pas assez de cervelle pour cela
C'est vrai, vous devez d'abord élaborer la méthodologie.
C'est vrai, tu dois d'abord passer par le manuel.
Au contraire.
Eh bien, moi aussi. Je peux vous assurer que la documentation sur les modèles d'espace d'état est loin d'être simple.
Dans certaines universités, les modèles d'espace d'état sont étudiés pendant trois ans d'affilée. Ce niveau de connaissance ne peut être atteint par la lecture de la documentation.
Dans certaines universités, les modèles d'espace d'état sont étudiés pendant trois ans d'affilée. Ce niveau de connaissance ne peut être atteint par la lecture de la documentation.
Vous avez tout à fait raison. La documentation suppose des connaissances préalables.
J'ai passé six mois à essayer de construire un modèle dans l'espace d'état, puis j'ai découvert que j'avais réussi la modification requise comme examen. C'est ce que j'utilise maintenant. Je n'avais pas compris comment utiliser la prévision ponctuelle, grâce à faa, bien que je ne l'ai pas encore exécutée dans le testeur, elle semble très similaire à la vérité.
Le modèle est réalisé en R. Il y a donc un tas d'informations connexes. Voici le MSE - Mean Square Error - Erreur quadratique moyenne. C'est le carré de l'erreur. Vous trouverez ci-dessous le graphique, mais une erreur comparable au niveau de l'eurusd peut être obtenue en extrayant la racine.
C'est-à-dire que pour l'erreur maximale, l'erreur comparable est de 0,001871.
Maintenant je comprends : il faut entrer, si la prévision dépasse ces 18 pips ? Ou la moyenne ? Ou le RMS ?
Le RMS est seulement et exclusivement bon pour une distribution normale.
La distribution réelle est très différente de la distribution normale. Il a des queues beaucoup plus épaisses. Et donc les risques sont beaucoup plus importants que ceux estimés par le modèle normal.
Le RMS est seulement et exclusivement bon pour une distribution normale.
La distribution réelle est très différente de la distribution normale. Il a des queues beaucoup plus épaisses. Et donc les risques sont beaucoup plus élevés que ceux estimés par le modèle normal.
En ce qui concerne l'erreur, elle est supposée être iid. Mais tous les tests sont des tests de racine unitaire (le résultat a été donné). Il est très souhaitable d'examiner l'ACF. Je n'ai jamais vu une erreur (résidu du modèle) testée pour la normalité. Je n'en connais pas la raison.
Le problème des estimations biaisées est résolu par le bootstrap et le rééchantillonnage.