Econometria: previsione a un passo avanti - pagina 54
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Lo hai già dato molte volte, ma è solo una parte della previsione. In un post precedente ho già scritto del resto.
È una materia oscura con volatilità.
L'obiettivo della modellazione è un residuo stabile, cioè mo e dispersione sono praticamente costanti. Questo è già stato sottolineato alcune volte sopra. Questo è il risultato dell'applicazione di GARCH al residuo.
Se si prende la volatilità del quoziente originale, la prendo in considerazione come due barre.
O qualcosa di simile allo stocastico?
Non vedo come non si possa fare - e si può anche cercare su Google: "martingala site:mql4.com". Avete almeno visto il thread Forum Navigator e le risposte alle domande frequenti. Lettura altamente raccomandata!?
Basta digitare una delle seguenti parole nel "Cerca" (il campo con la lente d'ingrandimento) in alto a destra: "martingala", "martin", "martini", "valanga". Già questo sarà sufficiente, ci saranno decine di link nella pagina di ricerca.
È una materia oscura con volatilità.
L'obiettivo della modellazione è un residuo stabile, cioè mo e dispersione sono praticamente costanti. Questo è già stato sottolineato alcune volte sopra. Questo è il risultato dell'applicazione di GARCH al residuo.
Se prendo la volatilità del quoziente iniziale, la prendo in considerazione come due barre.
O qualcosa come stocastico?
Si può misurare formalmente il ritorno. Forse non sarà possibile applicare l'indice di Hearst o l'h-volatility nella sua forma pura:
Tracciare la variazione dell'errore contro l'orizzonte di previsione. In questo momento state prevedendo una barra di 1 giorno. Come cambia l'errore se si prevedono 2 o più barre. Se cresce meno della radice del tempo di previsione, allora c'è un ritorno. Dopo tutto, l'errore è sko? Cioè se l'errore di previsione per 1 barra è di 80 pips e per 2 barre sarebbe meno di 80*SQRT(2)=113. Traccia il cambiamento nell'errore reale e teorico per il caso in cui non c'è inversione.
è possibile misurare formalmente il ritorno. Probabilmente non è possibile applicare l'indice di Hearst o l'h-volatility nella sua forma pura, ma è possibile farlo:
tracciare l'errore dall'orizzonte di previsione. In questo momento state prevedendo una barra di 1 giorno. Come cambia l'errore se si prevedono 2 o più barre. Se cresce meno della radice del tempo di previsione, allora il ritorno è presente. Dopo tutto, l'errore è sko? Cioè se l'errore di previsione per 1 barra è di 80 pips e per 2 barre sarebbe meno di 80*SQRT(2)=113. Traccia la variazione dell'errore reale e teorico per il caso in cui non c'è inversione.
Applicare l'indice di Hurst o h-volatilità
Hurst è più di una materia oscura.
Traccia l'errore dell'orizzonte di previsione. In questo momento state prevedendo una barra di 1 giorno. Come cambia l'errore se si prevedono 2 o più barre
Ci sono due modalità di previsione in EViews: statica (un passo avanti) e dinamica - per molti passi avanti, quando il valore precedente viene preso come valore di previsione precedente, dove il valore precedente è l'ultimo valore misurato. Un errore è costituito da due linee divergenti intorno alla previsione. Come si rapporta al tuo valore - non lo so.
Non capisco l'idea stessa di una previsione a più fasi. Un passo è sufficiente. Non è abbastanza - allarga il lasso di tempo.
Applicare la figura di Hearst o la h-volatilità
Hearst è più di una materia oscura.
tracciare l'errore dall'orizzonte di previsione. In questo momento state prevedendo 1 barra di giorni. Come cambia l'errore se si prevedono 2 o più barre
Ci sono due modalità di previsione in EViews: statica (un passo avanti) e dinamica - per molti passi avanti, quando il valore precedente viene preso come valore di previsione precedente, dove il valore precedente è l'ultimo valore misurato. Un errore è costituito da due linee divergenti nella previsione. Come si rapporta al tuo valore - non lo so.
Non capisco l'idea stessa di una previsione a più fasi. Un passo è sufficiente. Non è abbastanza - allarga il lasso di tempo.
Non si tratta di quante barre è la previsione, ma di come l'errore varia con l'orizzonte di previsione. Questo permette di vedere se c'è o meno un ritorno al valore di previsione
Non si tratta di quante barre è la previsione, ma di come l'errore varia con l'orizzonte di previsione. Questo permette di capire se c'è un ritorno al valore previsto o meno
Una previsione +1 utilizza il valore "vero" misurato del quoziente e l'errore di tale previsione è determinato dalla stazionarietà del residuo tra il quoziente e il modello. Se stazionario il residuo è una costante e nessuna radice quadrata. Se non è stazionario, niente radici quadrate, perché non è prevedibile e qualsiasi misura sul campione di prova non è significativa.
Una previsione +1 utilizza il valore "vero" misurato del quoziente e l'errore di questa previsione è determinato dalla stazionarietà del residuo tra il quoziente e il modello. Se il residuo è stazionario, è una costante e nessuna radice quadrata. Se non è stazionario, niente radici quadrate, perché non è prevedibile e qualsiasi misura sul campione di prova non è significativa.
Chiaramente non è quello che sto dicendo. Stai contando l'errore di previsione come rms?
Chiaramente non è quello che intendevo. Calcolate l'errore di previsione come RMS?
ha dato un suggerimento per il tuo modello. Probabilmente l'ha cercato. Guarda sopra nel thread.
Se ha un errore come costante, non cesserà mai di essere una costante, non importa come lo conti.
Non può essere una costante in ogni commercio separato. E la pendenza del prezzo dalla previsione (errore) può convergere verso una costante, se la distribuzione degli errori è stazionaria.