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A proposito, se ti capita di avere successo in qualcosa, è meglio non pubblicarlo in articoli e codici, penso che tu possa capire perché.
Non dimenticate che le persone con un'educazione speciale stanno giocando contro di noi e quello che stiamo discutendo qui è stato masticato per loro nelle prime classi. Non siamo così orgogliosi della nostra conoscenza fantasma.
A proposito, se ti capita di avere successo in qualcosa, è meglio non pubblicarlo in articoli e codici, penso che tu possa capire perché.
Non dimenticate che le persone con un'educazione speciale stanno giocando contro di noi e quello che stiamo discutendo qui è stato masticato per loro nelle prime classi. Non siamo così orgogliosi della nostra conoscenza fantasma.
I modelli dedicati alla pubblicità perdono efficacia molto rapidamente. Questo è un fatto spesso discusso, confermato più di una volta e da più di una persona. E chi ci gioca è meno importante :)
Lo so.
Sto cercando di discutere la metodologia di costruzione dei modelli qui, e credo che la vita di un modello sia esattamente un passo. Ecco perché ho pubblicato la formula per un mashup perfettamente chic.
Non ci vorranno 100 scambi, ma molte volte tanto, decine di migliaia, per cogliere un tale vantaggio statistico per poter parlare della sua importanza.
Che gli accordi siano N. Il vantaggio statistico (2% * N) deve essere almeno il doppio di sqrt(N). E allo stesso tempo saremo sicuri al 95% della significatività dello statpremium.
faa: Ecco perché ho postato la formula per l'ondeggiamento totalmente fantastico.
Qual è la vostra qualità del 97% di questa macchina (se state parlando di HP)? C'è una formula?
Qual è il vostro 97% di qualità di questo mach (se state parlando di HP)? C'è una formula?
Personalmente riscritto dal post sopra per voi:
EURUSD = -1552.7613734*DXM_HP(-1) + 4731.89082764*DXM_HP(-2) - 4360.68995095*DXM_HP(-3) + 1287.82064375*DXM_HP(-4) - 98.9244837504*DXM_HP_D(-1) - 131.011472103*DXM_HP_D(-2)
HP è una frazione di questo.
Nominami qualsiasi indicatore nella base di codice per il quale il quadrato R è noto
Ahh, ora capisco. Il 97% è solo il quadrato R del modello, non la qualità HP.
Per il resto dei lettori, vorremmo sottolineare:
Il quadrato R, chiamato anche misura di certezza, è una misura della qualità della regressione ottenuta. Questa qualità è espressa dal grado di coerenza tra i dati grezzi e il modello di regressione (dati stimati). La misura della certezza è sempre all'interno dell'intervallo [0;1].
Nel nostro caso, la regressione è coerente al 97% con i dati citati.
Poiché l'interesse per il thread è scemato, ripeto il mio post di venerdì:
Chiusura delle previsioni per venerdì su Close. Ecco il risultato:
Alcune conclusioni:
1. La previsione DX è molto meglio della stessa EURUSD ritardata
2. I risultati della previsione sono qualitativi (abbinato - non abbinato) e non tengono conto del MM e dello spread. Per esempio, l'ultimo giorno, venerdì, prezzo calcolato = 1,3514 e alto = 1,3613. Quando si usa la previsione DX il profitto potenziale era di 100 pip più alto. D'altra parte, Low=1.3447, e usando una previsione non riuscita su EURUSD usando lo sliding trawl per SL, la perdita sarebbe stata minima.
3. La tabella presentata non può essere la base per l'utilizzo del modello a causa della piccola dimensione del campione. La necessità di usare un tester è evidente a tutti. Tale possibilità è disponibile. Il codice corrispondente è esposto nell'allegato al mio articolo. Ma non lo farò, perché secondo me il modello non è pronto e deve essere finalizzato prima del test finale.
Il mio piano è il seguente:
1. Finisco di fare previsioni.
2. Suggerisco a tutti coloro che sono interessati:
a) discutere questi risultati
b) modernizzare questo modello.
c) offrire i vostri modelli
3. Sono pronto a implementare i risultati della discussione e degli aggiornamenti nel codice e a postare i risultati.
Lasciate che vi ricordi il tipo di modelli:
a) Per EURUSD sui ritardi: EURUSD = hp(-1 a -4) + hp_d(-1 a -2)
b) Per DX:
DXM = 1/DX - usiamo l'inverso del quoziente
EURUSD = DXM_HP(-1 A -4) + DXM_HP_D(-1 A -2)
In queste formule HP è l'indicatore Hedrick-Prescott, e HP_D è il residuo = kotir - indicatore. Le barre tra parentesi sono le barre prima di quella corrente, (da -1 a -4) significa le ultime 4 barre.
L'equazione reale dopo aver valutato i coefficienti alle variabili appare come segue:
EURUSD = -1552.7613734*DXM_HP(-1) + 4731.89082764*DXM_HP(-2) - 4360.68995095*DXM_HP(-3) + 1287.82064375*DXM_HP(-4) - 98.9244837504*DXM_HP_D(-1) - 131.011472103*DXM_HP_D(-2)
Chiunque sia interessato - partecipi a un esercizio di econometria!Non so cosa sia questo errore.
Se è la deviazione standard (s.c.o.), e il valore della previsione stessa è un valore distribuito normalmente con esattamente quella s.c.o., allora sarebbe una buona idea ignorare tutte le previsioni che sono meno modulo di almeno due s.c.o. Allora se il modulo della previsione è inferiore a due s.c.o. (da qualche parte intorno a 118 punti) c'è circa il 95% di probabilità che non faremo un errore attribuendo il valore della previsione a zero.
Risulta che una previsione il cui valore modulo è inferiore a 2 s.c.o. deve essere considerata poco interessante (è una previsione a movimento zero).
La previsione stessa non è un'aspettativa matematica del modello? In questo caso la grandezza dell'errore è irrilevante, perché il guadagno medio del modello sarà sempre positivo (m.o. > 0) e uguale alla grandezza della previsione * numero di previsioni. Beh, sì, un grande errore aumenterà la varianza dei risultati, ma non più di questo.
La previsione stessa non è un'aspettativa matematica del modello
Tutto va bene se l'errore è stazionario. Molte volte ho scritto e dato grafici dell'errore, che hanno un aspetto molto contorto.