Econometria: previsione a un passo avanti - pagina 26

 
faa1947 conclude nell'articolo che "Il risultato è triste: il profitto è tre volte inferiore alla perdita", ma continua dicendo "il modello deve essere raffinato". È meglio scartare, così come tutti gli altri modelli che danno continuamente una previsione e che sono staccati dal trading. L'essenza del trading è la stessa - per fare soldi è necessario seguire i metodi di trading di massa degli altri. È necessario prevedere quando ci sarà un acquisto o una vendita di massa, aprendo posizioni o fissando profitti o perdite. L'acquisto o la vendita di altre persone muove il mercato, quindi sono loro l'obiettivo della previsione, non i componenti deterministici, ecc. È probabile che le tecniche di scambio di massa possano essere descritte all'interno di un modello econometrico.
 
gpwr:

In quale altro senso possiamo parlare di ciclicità? Pensi che la ciclicità sia quando "il mercato va su, poi giù, poi di nuovo su"?

La ciclicità è quando si sale e si scende, con un cambiamento di ampiezza e soprattutto la distanza tra i picchi.
 
Avals:
Il punto del trading è lo stesso: per fare soldi, è necessario conformarsi ai metodi di trading di massa degli altri. Dovete prevedere quando ci saranno vendite o acquisti massicci, aprire posizioni o prendere profitti o perdite. L'acquisto o la vendita di altre persone muove il mercato, quindi sono loro l'obiettivo della previsione, non i componenti deterministici, ecc. È probabile che le tecniche di scambio di massa possano essere descritte all'interno di un modello econometrico.
Sono completamente d'accordo, ma appena l'abbiamo visto, il cibo spazzatura si è esaurito, e nel migliore dei casi abbiamo avuto di nuovo degli avanzi, e nel peggiore, tutto era già stantio.
 
faa1947:
Sono completamente d'accordo, ma appena l'abbiamo visto, la mietitura è finita, e abbiamo avuto di nuovo degli avanzi nel migliore dei casi, e nel peggiore, tutto era diventato stantio.


Nessuno ci impedisce di rendere il modello continuamente adattabile. Ma l'adattabilità deve essere anche logica. Identificare quali metodi stanno guadagnando popolarità e i loro parametri medi più popolari. Cioè di nuovo, come dici tu, in modo che il modello sia adeguato alla citazione di oggi.

Come fa HP a sapere quando la gente guiderà un cotier e dove? :)

 
Mathemat:

Basato su 4-5 previsioni con enormi errori ....

Errore di previsione = 59 pips. È molto o poco?

1

1,4513 - 1,3190 = 1323 pips

Deviazione standard = 344 pips.

59 pip di errore di previsione è molto o poco?

Prendiamo gli incrementi della serie e dividiamoli in gruppi. Otteniamo:


Vediamo che gli incrementi inferiori a 100 pips = 47 su un campione di 77 barre e 13 barre avevano incrementi superiori a 200 pips. E ho un errore di 59 pip. Allo stesso tempo sto prevedendo la direzione e non l'obiettivo.

Ma la domanda più interessante è se è possibile stimare l'errore minimo di una data sezione del quoziente. Se lo sappiamo e abbiamo trovato un tale modello, allora fine della modellazione.

 
Avals:


Nessuno impedisce a un modello di essere continuamente adattabile. Ma l'adattabilità deve essere anche logica. Identificare quali metodi stanno guadagnando popolarità e la media più popolare dei loro parametri. Cioè di nuovo, come dici tu, in modo che il modello sia adeguato alla citazione di oggi.

Come fa HP a sapere quando la gente guiderà un cotier e dove? :)

In realtà io e lei non siamo in disaccordo su nulla. Io ho preso il prezzo e tu puoi prendere (aggiungere) i dettagli dell'attività.

Non conosciamo il futuro, ma abbiamo un passato. Se il passato ha una tendenza, allora la previsione è possibile, se è una pura passeggiata casuale (nessuna deriva), allora la previsione non è possibile. e non importa quali dati sono usati nel modello.

C-4 in questo thread ha postato il link e sto facendo pubblicità. L'autore ha trovato la ciclicità nelle quotazioni oltre all'andamento dei prezzi e l'ha usata, e la sua ciclicità gli permette di prevedere i futuri crolli del mercato.

 
faa1947: Errore di previsione = 59 pips. È molto o no?

Ok, diciamo 59. Ecco la vostra tabella:

faa1947:
Data Valore Previsione Valore Errore R-square Errore b7-b6 D6-b6 Previsione
Aprire Aprire
su previsione in pip regressioni regressioni

2011.11.09 00:00 1,383 2011.11.09 1,3798 56 0,9761 0,0055


2011.11.10 00:00 1,3524 2011.11.10 1,3613 60 0,9749 0,0057 -0,0306 -0,0032 corretto
2011.11.11 00:00 1,361 2011.11.11 1,3541 59 0,9751 0,0057 0,0086 0,0089 corretto
2011.11.14 00:00 1,3778 2011.11.14 1,3676 59 0,9739 0,0057 0,0168 -0,0069 sbagliato
2011.11.15 00:00 1,3624 2011.11.15 1,365 59 0,9747 0,0057 -0,0154 -0,0102 corretto









non noto



Un tale errore, quasi invariabilmente, corrisponde a diversi movimenti, da 30 a 102 pip. Non mi interessa affatto il tuo er-square, che è sempre molto alto. La sua informatività non è molto alta e anche tu lo sai.

Non è di questo che sto parlando. Vi state arrampicando sul controllo dell'autocorrelazione con una mano morta per rimuovere la correlazione nei residui. E sto dicendo che non è sufficiente, perché l'autocorrelazione di Pearson spiega solo le dipendenze lineari, non tutte. Nel ramo sulla selezione delle caratteristiche alexeymosc ha già dato un esempio in cui le dipendenze calcolate dalla teoria dell'informazione (non solo lineari, ma tutte in fila!) erano estremamente alte anche a ritardi molto grandi. La stragrande maggioranza dei partecipanti a quel thread, incluso il suo autore, era d'accordo che si trattava di volatilità. (In questo modello, a proposito, non ci sono nozioni di trend/flat, anche se possono essere disegnate anche lì).

Non vedo ancora motivi sufficienti per dire con sicurezza che la colpa è della volatilità. Forse sul quotidiano, sì, ma ho detto più volte che l'informazione reciproca sul quotidiano è significativamente inferiore a quella dell'orologio o del 4H. Quasi nessuno era interessato, e tutti i risultati erano ancora pubblicati solo per giorni. Quindi le conclusioni erano di conseguenza, cioè incomplete.

Fammi un esempio di "contenuto" e "senso fisico/economico"

Ora mi concentro su un altro modello, perché il modello "informazione" non è così facilmente interpretabile alla luce delle ipotesi esistenti e dominanti dell'efficienza del mercato.

È l'auto-organizzazione di tutto il mercato sotto un forte attacco a una data valuta. Ed è in questo modello che vedo il senso economico finora, ed è molto semplice: se c'è una notizia forte per il chif, allora anche tutti i chifocross si muoveranno in modo più o meno coerente secondo il "vettore" della notizia.

Il significato evidenziato in blu è rivelato da metodi combinatori, e può essere modellato da analogie fisiche (per esempio termodinamiche). Ecco perché risulta essere "fisico-economico". Non darò dettagli qui, perché ce ne sono molti e ci sono abbastanza sfumature.

 

Mathemat:

Non è quello che sto dicendo. Vi state arrampicando sul controllo dell'autocorrelazione per rimuovere la dipendenza nei residui. E io dico che questo non è sufficiente, perché l'autocorrelazione di Pearson spiega solo le dipendenze lineari, non tutte. Nel ramo sulla selezione delle caratteristiche alexeymosc ha già dato un esempio in cui le dipendenze calcolate dalla teoria dell'informazione (non solo lineari, ma tutte in fila!) erano estremamente alte anche a ritardi molto grandi. La stragrande maggioranza dei partecipanti a quel thread, incluso il suo autore, era d'accordo che si trattava di volatilità. (In questo modello, a proposito, non ci sono nozioni di trend/flat, anche se possono essere disegnate anche lì).

Non vedo ancora motivi sufficienti per dire con sicurezza che la colpa è della volatilità. Forse sul quotidiano, sì, ma ho detto più volte che l'informazione reciproca sul quotidiano è significativamente inferiore a quella dell'orologio o del 4H. Quasi nessuno era interessato, e tutti i risultati erano ancora pubblicati solo per giorni. E le conclusioni erano di conseguenza, cioè incomplete.

Ora mi sono concentrato su un altro modello, perché il modello "informazione" non è così facilmente interpretabile alla luce delle ipotesi esistenti e dominanti dell'efficienza del mercato.

È l'auto-organizzazione di tutto il mercato sotto un forte attacco a una data valuta. Ed è in questo modello che vedo il senso economico finora, ed è molto semplice: se c'è una notizia forte su chif, allora anche tutti i chifocross si muoveranno più o meno coerentemente secondo il "vettore" della notizia. Ma questo senso economico può essere modellato da analogie fisiche (per esempio termodinamiche). Ecco perché risulta essere "fisico-economico". Non esporrò qui i dettagli, perché ce ne sono molti, e ci sono abbastanza sfumature.

Il bello di tutto quello che stai scrivendo - quando si fanno offerte su queste idee il mercato non avrà la proprietà di adattarsi a loro, e tu spalerai soldi, perché sei l'unico che userà questa teoria.
 
faa1947: Il bello di tutto ciò di cui scrivi è che quando le offerte su queste idee saranno implementate, il mercato non avrà la proprietà di adattarsi ad esse

L'adattamento non è così ovvio. Perché pensate che il modello di "informazione" discusso nel thread sulla selezione delle caratteristiche non abbia alcun adattamento? Sì, e molto. Non hai la più pallida idea dell'algoritmo di predizione (non è stato nemmeno menzionato nel thread).

SunSunich, non hai idea dell'angoscia che provo a giustificare/confutare la solidità del sistema in questione. Questo non è un modello econometrico standard, per il quale tutti i test statistici necessari sono già più o meno noti (anche se non servono a nulla). Ma dovrò farlo comunque.

Il detrending in econometria ha un obiettivo chiaro - ottenere una serie il più possibile simile a I(0), e senza dipendenze (vi piace dire "autocorrelazioni"). Ma il detrending nel modello "informazionale" è già fatto, perché noi analizziamo non i livelli del corso, ma i rendimenti. Per quanto riguarda la serie di ritorno, è difficile dire che è I(0), poiché ci sono un sacco di dipendenze. E non ho idea fino a che punto siano "stazionari", perché la stazionarietà per loro non è così facile da determinare.

In breve, ci sono molti problemi. Ma il successo arriva solo per coloro che non seguono il sentiero battuto. Quindi ci provo, contando sulle mie forze.

Rastrellerai i soldi, perché sei l'unico che userà questa teoria.

Cosa c'è di sbagliato in questo?

 
Mathemat:

L'adattamento non è così ovvio. Perché pensate che il modello di "informazione" discusso nel thread sulla selezione delle caratteristiche non abbia alcun adattamento?

Non sto parlando di adattamento del modello, ma di adattamento del mercato. C'è un'opinione secondo la quale se emerge qualche strategia di trading insolitamente vincente, non appena un numero abbastanza grande di trader inizia ad usarla, quel sistema cesserà di essere vincente.

SunSunich, non hai idea dell'angoscia che passo cercando di giustificare/contradddire la robustezza di un sistema adeguato. Questo non è un modello econometrico standard, per il quale tutti i test statistici necessari sono già più o meno noti (anche se non servono a nulla). Ma devo farlo comunque.

Questo è quello che intendevo nei post del tuo thread. Tutto questo può essere una tesi, ma non è possibile scrivere una tesi comunicando su un forum - è necessario un team qualificato di avversari. Creare un sistema di trading basato solo su nuovi principi? I giorni dei solitari sono finiti da un pezzo.

In breve, ci sono molti problemi. Ma il successo arriva solo per coloro che non seguono il sentiero battuto. Quindi ci sto provando, contando sulle mie forze.

È un'idea molto costosa. Puoi comprare una bicicletta e guidarla per i tuoi affari, o puoi inventare una bicicletta, ma non avrai il tempo di guidarla e non sarà divertente.

Motivazione: