Discussione sull’articolo "Approccio econometrico all'analisi dei grafici" - pagina 5
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No, solo gli stessi. I rendimenti sono semplicemente le prime differenze della serie di prezzi Close[i]-Close[i+n] (nel mio grafico sono presi con un ritardo di 8, ma la curva è esattamente la stessa per qualsiasi ritardo). Just returns è un termine diffuso soprattutto nella letteratura occidentale. Nel forum MQL4, le persone lo usano spesso nelle discussioni su matstat (sono tradizionalmente accese lì)) quindi l'ho usato solo per abitudine. Se è più comodo, scrivo "prima differenza di una serie" o "incremento di una serie". Ma "derivata" è un termine molto scorretto per le serie temporali, qui non ci sono e non possono esserci derivate. Se ricordate, anche l'apparato analitico per le derivate e le differenze è molto diverso (per esempio, confrontate la trasformata di Fourier e la trasformata z...).
In letteratura esistono diverse definizioni di rendimenti, e ce ne sono di diversi tipi. Mi sembra che il termine "logaritmo dell'incremento relativo" si adatti alla formula del mio articolo.
I termini "derivati della serie dei prezzi" non sono affatto derivati in senso matematico. Sono derivati nel senso di:
1. derivati da un altro; derivati da qualcos'altro.
Ma la distribuzione del logaritmo dell'incremento relativo.....
È piuttosto un'immagine speculare della distribuzione lognormale....
In generale, possiamo indire un concorso - il primo che trova un valore normalmente distribuito al Forex dovrebbe essere messo sulla lavagna d'onore come colui che ha dimostrato l'inopportunità degli sforzi dei premi Nobel)))))
Concordo. Era un esempio, non una distribuzione empirica. Se non l'ho comunicato al lettore, è colpa mia.
Quindi consiglio a voi e a tutti gli altri di cercare di stare meno al passo con le autorità e di scavare di più da soli.
Ad ARCH. E GARCH è stato inventato da Bollerslev. Tutto cambia, anche i modelli. Ho scelto il più semplice e universale per l'esempio.
Grazie per il consiglio.
Commenti:
- Leo ha ragione, il titolo dell'articolo non riflette ciò di cui si tratta.Per Roche, ha fatto una domanda. Cambierò una parola nel titolo. " Approccio econometrico all'analisi delle aziende MQ".Si può vedere come tutto cambia immediatamente, soprattutto l'approccio .....
- L'articolo utilizza un approccio noto come analisi delle serie temporali (TSA) e questo approccio non si preoccupa di cosa analizzare, se le serie dei prezzi o l'efficienza della vendita di neve agli eschimesi :-), e tu, come autore, ne parli, ma lo chiami (l'articolo) in modo diverso per qualche motivo.....
- Quando si esegue l' AVR, la base è proprio l'analisi dell' ACF (funzione di autocorrelazione), del suo TIPO e dei suoi parametri. Prima di tutto, il VID della funzione di autocorrelazione (non ne parlate, ma è il VID che determina il modello successivo .
- Avete semplicemente trascinato qui il modello GARCH per decisione intenzionale. Sebbene anche dalla vostra ricerca (segni indiretti) si possa capire che questo modello non è adatto... e non è universale, ce ne sono di migliori... per coloro che intendono fare trading sulla volatilità, può essere adatto, ma per la previsione delle serie di prezzi (il nostro obiettivo), non è assolutamente adatto. Se siete interessati, posso spiegarvi il perché in modo più dettagliato, ma ora vi spiego solo brevemente. La cosa principale che mi ha colpito
Ora, in termini di metodologia.
- avete scelto la strada di ottenere l'ACF attraverso la trasformata di Fourier. È possibile e quindi, ma per quanto mi ricordo, prima della trasformata di Fourier inversa ci dovrebbe essere obbligatoriamente la presa del modulo ed eventualmente (scrivo a memoria) la presa del quadrato del modulo. Non ho visto nel tuo algoritmo (forse non sono stato attento).
- Dalla figura in cui mostri l'ACF, è chiaro che c'è un errore nei calcoli. L'ACF per definizione è una funzione compresa tra -1...+1, e voi avete +-200 e un moltiplicatore 1e4 (qualcosa con normalizzazione sul termine 0-esimo).
- Si sottrae il MOG (valore medio m=mean(res);). Perché? Perché rimuovere le equazioni non tendenziali - rettilinee? Si prega di giustificare
- Lei, in quanto specialista dell'elaborazione spettrale, dovrebbe sapere che la rimozione del MOJ è simile all'azzeramento della componente zero dello spettro, ma per essere completamente corretti questa componente dello spettro è la più potente, e secondo i lobi laterali della funzione sin(x)/x si estende all'intero spettro. È necessario applicare almeno una finestra di orlatura (hening, butterworth,...) per sopprimere i lobi laterali (questo effetto).
- nei commenti scrivete "trasformata di Fourier inversa ponderata", in cosa differisce da una semplice trasformata inversa? cosa e perché la ponderate?
Ci sono altre domande... o meglio alcune cose su cui non sono d'accordo. .. non si può prendere H4 la natura non può essere imbrogliata, più i punti sull'asse temporale sono lontani tra loro, minore è la correlazione tra loro, rispettivamente la precisione della previsione sarà sempre peggiore che per un breve intervallo di tempo.
Non si può prendere il logaritmo ( o meglio, si può, ma non bisogna dimenticarsene), altrimenti si ottiene l'abracadabra, in poche parole questa trasformazione sui dati iniziali cambia il tipo di ACF (si può verificare con l'aiuto del pacchetto statistico), molte persone calpestano questo rastrello, e io una volta l'ho calpestato a suo tempo... il tipo di un altro è estremamente importante.
H.Y. pronto a partecipare alla ricerca, perché sono sempre interessato e interessato a questo tema, la capacità di prevedere, ma non tutto ciò che c'è è semplice, un sacco di macchie bianche, quegli studi che mi sono imbattuto, molto spesso hanno macchie bianche, si parla di sfuggita non rivela l'essenza, anche se è chiaro, perché ulteriormente è già mentendo soldi e algoritmi cominciano a portare reddito. https://www.mql5.com/it/code/8295
Sì, e per quanto riguarda il test Q, sì, l'abbiamo fatto, ma poi?
Siete stati in grado di rispondere a quale modello corrisponde ora a ciò che osservate?
Quali sono i parametri di questo modello? Cosa vi ha dato questo test? A quale domanda avete ottenuto una risposta? Voglio dire che le vostre ipotesi sono un po' sbagliate....
Si può fare in modo diverso, la cosa principale è capire che cosa cerca questo test, che cosa determina nel campione...
Osservazioni:
- quando si esegue l' AVR, la base è proprio l'analisi della ACF (funzione di autocorrelazione), della sua VIDA e dei suoi parametri. Innanzitutto, è il tipo di funzione di autocorrelazione (non si dice una parola su di essa, ma è il tipo che determina il modello successivo .
- Lei ha semplicemente trascinato qui il modello GARCH per decisione intenzionale. Sebbene anche dalla vostra ricerca (segni indiretti) si possa capire che questo modello non è adatto... e non è universale, ce ne sono di migliori... per coloro che intendono fare trading sulla volatilità, può essere adatto, ma per la previsione delle serie di prezzi (il nostro obiettivo), non è assolutamente adatto. Se siete interessati, posso spiegarvi il perché in modo più dettagliato, ma ora vi spiego solo brevemente. La cosa principale che mi ha colpito
Ho deciso di rispondere alla cosa più importante e interessante.
Sono d'accordo che il tipo di ACF determina il modello successivo . Ma non l'ho trattato finora nell'articolo. Questo è un compito per una fase successiva. Finora ho trattato la fase di pre-estimation, la cosiddetta fase di pre-estimation.
Ho portato qui GARCH per la sua relativa semplicità, e come ha fatto a decidere che non è adatto se non l'abbiamo ancora valutato? :-)
L'ho definito come una base matematica che tiene conto delle precedenti variazioni degli indicatori(ϵ2t -i) e delle precedenti stime della varianza (lecosiddette "vecchie notizie") ( σ2t-i).
L'obiettivo principale - fare una previsione del tasso di cambio (prezzo) utilizzando un qualche modello - non è risolto in un singolo documento...
- hai scelto la strada di ottenere l'ACF attraverso la trasformata di Fourier. Si può fare in questo modo, ma per quanto mi ricordo dovrebbe essere obbligatorio prendere il modulo e possibilmente (sto scrivendo a memoria) squadrare il modulo prima della trasformata di Fourier inversa. Non l' ho visto nel tuo algoritmo (forse non ho prestato attenzione).
Analisi delle serie temporali: previsione e controllo. 3a edizione. Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall, 1994.
È anche implementato in Matlab.
Ho deciso di rispondere a quello più importante e interessante.
...
E il fatto che l'ACF debba essere compreso nell'intervallo da -1 a +1? Non è interessante? Perché prima di trarre conclusioni, bisogna essere sicuri che tutto sia stato calcolato correttamente.
H.Y. E il fatto che in un articolo non si possa spiegare tutto, è chiaro, un carro modello mat e un carrello piccolo ))
e circa il riferimento alla letteratura straniera qui è questo sguardo a http://www.statsoft.ru/home/textbook/modules/sttimser.html#1general.
pacchetto statistiche c'è un calcolo di ACF è matlab coincide, in una volta ho controllato. Confrontate i risultati dei vostri calcoli in MQL e con questi pacchetti, sugli stessi dati. C'è un errore da qualche parte
- dalla figura in cui si mostra l'ACF, è chiaro che c'è un errore nei calcoli. L'ACF per definizione è una funzione compresa tra -1...+1, e voi avete +-200 e un moltiplicatore 1e4 (qualcosa con normalizzazione al termine 0).
Si prega di leggere più attentamente la descrizione dell'asse y nell'articolo. L'ho fatto per impossibilità di riflettere piccoli valori inferiori all'unità con l'aiuto di Google Chart API.
Inoltre, come si può vedere dall'algoritmo, ho rimosso il ritardo zero dall'array ACF, che è sempre uguale a 1. Questo rende il grafico più leggibile. Questo rende il grafico più leggibile.
- si sottrae il MOG (media m=mean(res);). Perché? Perché rimuovere le equazioni non tendenti alla linea retta? Per favore, giustificatelo.
Questa è una domanda per i teorici. Se siete interessati, ho già indicato la fonte dell'algoritmo.
- Lei, in quanto specialista dell'elaborazione spettrale, dovrebbe sapere che la rimozione del MOG è simile all'azzeramento della componente zero dello spettro, ma per essere completamente corretti, questa componente nello spettro è la più potente, e secondo i lobi laterali della funzione sin(x)/x si estende all'intero spettro. È necessario applicare almeno una finestra di orlatura (hening, butterworth,...) per sopprimere i lobi laterali (questo effetto).
Non sono affatto un esperto. Puoi spiegarmi meglio? :-)
- nei commenti scrivi "trasformata di Fourier inversa ponderata", in cosa differisce da una semplice trasformata inversa? come e perché la pesi?
È descrittaqui, credo ....
... non si può prendere H4 la natura non può essere ingannata, più i punti sull'asse temporale sono lontani l'uno dall'altro, minore è la correlazione tra di loro, quindi l'accuratezza della previsione sarà sempre peggiore che per un breve intervallo di tempo.
Non si può prendere il logaritmo ( o meglio, si può, ma non bisogna dimenticarsene), altrimenti si ottiene l'abracadabra, in poche parole, questa trasformazione sui dati iniziali cambia la forma dell'ACF, èestremamente importante (si può verificare con l'aiuto del pacchetto statistico), molte persone calpestano questo rastrello, e io una volta l'ho calpestato a suo tempo... la forma è diversa.
Ci vogliono sia giorni che settimane :-)
Logaritmo di cosa? Excusez-moi!
Trolls:
...pacchetto statistico c'è un calcolo di ACF e matlab coincide, una volta l'ho verificato. Confrontate i risultati del calcolo in MQL e con questi pacchetti, sugli stessi dati. C'è un errore da qualche parte
L'ho già confrontato. Tutto è corretto, non c'è alcun errore. È solo che la visualizzazione dei dati continua a soffrire a causa di Google.
Nei commenti a questo articolo , il 21 gennaio 2011 alle 14:19, ho mostrato il grafico ACF come si presenta di solito, ma senza lo zero lag, che è sempre uguale a 1.