Econometria: previsione a un passo avanti - pagina 50
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Dal mio studio di ingegneria.
Una volta un mio collega è stato mandato in viaggio d'affari. Ha passato due anni a sviluppare un vibro-caricatore. Un vibro-caricatore è un dispositivo che ha qualcosa di simile a un eccentrico, ed è stato progettato per affondare i pali nel terreno.
Così, è partito per un viaggio d'affari con la sua meraviglia sferragliante. I nostri clienti chiamano da lì: "Il vostro specialista è venuto, ha installato il suo impianto sulla pila e ha detto: questo c***o non funziona! Tirò fuori una bottiglia di vodka, la scolò in due sorsi e scomparve in una direzione sconosciuta" .....
L'uomo non ha ammesso fino alla fine che il suo lavoro era una merda. Ma un giorno lo fece.
Si può inventare ogni sorta di cose.
Ho originariamente esposto la mia descrizione verbale di kotir = tendenza + rumore. Questa descrizione ha senso in termini di previsione, poiché la tendenza è prevista.
In questo thread ho sollevato una questione molto ristretta: una previsione di 1 passo avanti. Ho proposto un modello e sto cercando di scoprire se la previsione può essere affidabile. Se puoi, perché, e se non puoi, perché no. Su questo argomento vorrei sentire opinioni e suggerimenti. E disposto a fare il lavoro sporco di codifica per testare le ipotesi. Questo è ciò che io chiamo specificità.
La questione principale è quale caratteristica del mercato tende a persistere. Per esempio, la regressione lineare - la tendenza è lineare e persiste per un certo tempo. Ci sono altre caratteristiche e di conseguenza modelli. Il tuo HP fa anche una supposizione sulle proprietà di conservazione di certe caratteristiche. Ma qualsiasi modello non può riflettere oggettivamente il mercato per tutto il tempo - è necessario un filtraggio. Quando l'uno o l'altro modello è adeguato al mercato reale.
Ecco una parte della tabella riassuntiva:
Cosa cambiare?
Non uso tali caratteristiche. Il tipo tradizionale è la dipendenza dell'obiettivo dai cambiamenti dei parametri del modello/TC. E molto dipende dalla comprensione del modello - quale processo usa efficacemente e cosa ha senso usare e analizzare per esso e cosa lo contraddice. Cioè non scavare con una scala mobile dappertutto, ma con una cazzuola dove serve))
Cioè non scavare tutto con un escavatore, ma con una cazzuola dove serve).
La questione principale è quale caratteristica del mercato tende a persistere. Per esempio, la regressione lineare - la tendenza è lineare e persiste per un certo tempo. Ci sono altre caratteristiche e di conseguenza modelli. Il tuo HP fa anche una supposizione sulle proprietà di conservazione di certe caratteristiche. Ma qualsiasi modello non può riflettere oggettivamente il mercato per tutto il tempo - è necessario un filtraggio. Quando l'uno o l'altro modello è adeguato al mercato reale.
Lo capisco e spero di ottenere un tale insieme di modelli non simili, "ortogonali".
Al momento ho a disposizione modelli lineari e non lineari nelle regressioni. Pensare che il collo di bottiglia sia l'evidenziazione della tendenza.
Lo capisco e spero di ottenere un tale insieme di modelli non simili e "ortogonali".
Al momento ho a disposizione modelli lineari e non lineari nelle regressioni. Pensare che il collo di bottiglia sia isolare la tendenza.
Spiegazione.
I risultati sono calcolati in pip e osservazioni, il che significa: un trade - un'osservazione. Un totale di quaranta battute. Ogni giorno un commercio - o lungo o inverso e viceversa.
Profitto all'interno del campione. Prendiamo un campione di 40 barre. Per queste 40 barre, la regressione viene stimata e poi l'algoritmo inizia a fare la previsione a partire da 1 barra di questo campione.
Profitto al di fuori del campione. Prende 40 barre, stima la regressione e poi fa una previsione per la prossima barra fuori campione.
Penso che il profitto in osservazioni sia più accurato, perché non dipende dal valore degli incrementi
Ecco il punto... Anche in questa fase:
questa "persistenza" dell'errore dovrebbe essere allarmante - è una sorta di indizio che il processo è "inanimato".
.
Questo riecheggia uno dei punti della teoria dell'identificazione, che richiede una sufficiente diversità spettrale del segnale in studio. È una dualità.
Ecco il punto... Anche in questa fase:
questa "persistenza" dell'errore dovrebbe essere allarmante - è una sorta di indizio che il processo è "inanimato".
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Questo riecheggia uno dei punti principali della teoria dell'identificazione, che richiede una sufficiente diversità spettrale del segnale in studio. È una dualità.
Questo è lo scopo della costruzione di modelli in econometria.