Econometria: previsione a un passo avanti - pagina 61
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Abbiamo tre tipi di variabili:
Dipendente - nessun problema, è ad esempio EURUSD
Variabili indipendenti: quanto, solo EURUSD, sopra risulta essere meglio prendere l'indice del dollaro, Non chiaro.
Le variabili di stato calcolate dalle variabili indipendenti e servono come argomenti per la variabile indipendente. Quanti e quali? Quali processi reali riflettono? Finora, mi è chiaro che dobbiamo modellare tendenza + rumore e poi tendenza + rumore nel residuo del primo modello. Forse l'accelerazione della tendenza o qualcos'altro?
Non è quello che voglio dire...
Quali affermazioni teoriche non ti sono chiare e causano problemi?
Perché non volete scrivere la vostra formula (18) come una funzione gamma di EViews?
Hai bisogno di presentare l'intero meccanismo di calcolo dei parametri della funzione gamma, ho offerto la variante exel esistente, ti chiedo di nuovo: è adatto a te o no? Se no, potete vedere nel mio ramo come lo fa Sergeyev, sarà chiaro.
La mancanza di un intervallo di tempo nella domanda era originariamente prevista?
Qui un disco non è sufficiente, è necessario presentare l'intero meccanismo di calcolo dei parametri della funzione gamma, ho offerto la variante exel esistente, chiedo di nuovo: è adatto a voi o no? Se non lo è, potete vedere nel mio ramo come lo fa Sergeyev, diventerà chiaro.
Questo è da TA, uno stato qualitativo del mercato. Overbought: i volumi aumentano, il numero di partecipanti cresce, ma il prezzo cresce sempre meno, e poi va di traverso a tutti
L'ipercomprato/ipervenduto è l'uso della proprietà di ritorno dei processi reali. C'è l'opposto: la tendenza. Molte vacche sacre (come le chiama Matemat) sono nutrite da questa proprietà della tendenza - la tendenza è tua amica, taglia le perdite lascia crescere i profitti, ecc. Ma i mercati reali sono sfaccettati - possono essere sia di ritorno che di tendenza su scale (timeframes) e periodi di tempo diversi.
Il trendiness/flatness può essere valutato formalmente in diversi modi. E anche in relazione ad alcuni derivati dei prezzi, in particolare le regressioni.
A questo scopo, possiamo usare la ben nota legge di Einstein, che può essere la base per la separazione di tendenza e piattezza.
Prendiamo per esempio un prezzo di chiusura come punto di riferimento e analizziamo come il prezzo si allontana da esso nel tempo, e lo confrontiamo con il modo in cui fa sul SB secondo la formula di Einstein. Per qualsiasi periodo di tempo abbiamo il seguente quadro:
rosso è il caso di sb (la deviazione aumenta direttamente proporzionale alla radice del tempo), blu per i prezzi (EURUSD h1, per altri strumenti e TF allo stesso modo). Sull'asse delle ascisse c'è il tempo in barre, sull'asse delle ordinate c'è come cambia la deviazione standard del prezzo. Cioè rispetto all'ultimo prezzo i prezzi futuri cambiano in modo simile al random walk in termini di variazione del valore di deviazione.
Ora prendiamo un'onda esponenziale e allo stesso modo confrontiamo come la deviazione dei prezzi cambia rispetto ad essa nel tempo.
Prendiamo m1 EURUSD e tre diversi manichini per il confronto con periodi di 12, 24, 60 (solo per renderli diversi :)). Ecco l'immagine:
vagabondaggio casuale azzurro. Sui dati reali il cwm cresce più lentamente. All'aumentare del periodo di Mach la differenza è più significativa. Questo significa reversione - i prezzi tendono a tornare all'onda.
Ora facciamo un confronto con EURUSD h1. I periodi delle onde sono gli stessi:
il quadro è cambiato significativamente. Rispetto all'onda con un periodo di 12, i prezzi tendono ad essere in tendenza. Cioè, approssimativamente, se il prezzo è superiore a Ma(12) allora dovremmo comprare, se è inferiore allora dovremmo vendere. Rispetto al Ma(24) né tendente né piatto (mediamente), rispetto al Ma(60) ritorno.
Per giorni:
si osserva una tendenza sia rispetto al ma(12) che al ma(24)
In generale, sarebbe meglio per voi determinare se la vostra regressione è in regressione o in tendenza. Da questo dipende il modo di commerciare il tuo modello e se vale la pena di commerciare del tutto. Naturalmente questo è un livello approssimativo.
P.S. nei vostri termini considerati "errore di previsione"
Prendiamo per esempio il prezzo di chiusura come punto di riferimento e analizziamo come il prezzo si allontana da esso nel tempo e lo confrontiamo con il modo in cui fa sul SB secondo la formula di Einstein. Per qualsiasi periodo di tempo abbiamo questa immagine:
E si può fare lo stesso ma sopra i retour di prezzo e il grafico è in doppia scala logaritmica.
Strano, EURUSD non dovrebbe essere uguale a SB, la linea blu dovrebbe essere sopra la linea rossa.
ipercomprato/ipervenduto è l'uso della proprietà di ritorno dei processi reali
È un riflesso dell'opinione della folla sulle informazioni in arrivo. Sovrapprezzo: qualcosa è troppo di una cosa buona. e viceversa, troppo di una cosa cattiva. La rintracciabilità non c'entra niente. Le tendenze esistono da anni.
Non capisco niente. Ci sono pubblicazioni sull'argomento.
Ora in ordine.
Come si fa una previsione 1-step-ahead con un dashboard? Il valore all'estrema destra dell'ondulazione è calcolato dopo l' arrivo del prezzo. Conosco bene questo problema. Ecco perché nel mio modello il valore all'estrema destra è calcolato in base ai 4 precedenti. Il valore +1 è calcolato dai 4 valori misurati disponibili. Ma che mi dici di te?
Occupiamoci di questo e poi del resto.
Strano, EURUSD non dovrebbe essere uguale a SB, la linea blu dovrebbe essere sopra la linea rossa.
Perché?
Prendiamo ora una scala esponenziale e confrontiamo la deviazione dei prezzi rispetto ad essa nel tempo in modo simile.
Prendiamo il m1 EURUSD e tre diversi grafici per il confronto con periodi di 12,24,60 (solo per essere diversi :)). Abbiamo la seguente immagine:
L'azzurro è un vagabondaggio casuale. Sui dati reali il cwm cresce più lentamente. All'aumentare del periodo di Mach la differenza è più significativa. Questo significa reversione - i prezzi tendono a tornare alla maschera.