Econometria: previsione a un passo avanti - pagina 55
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Chiaramente non è quello che intendevo. Calcolate l'errore di previsione come RMS?
Non c'è una previsione in sé e voi tutti contate il suo errore, non è strano? Facciamo prima una previsione, anche se in parte errata, o piuttosto un'equazione o una funzione per fare una previsione migliore, e poi balliamo da lì.
L'autore ha già scritto molte volte come ottiene il valore previsto e l'errore.
non può essere una costante in ogni singolo commercio. E la pendenza del prezzo dalla previsione (errore) può convergere verso una certa costante, se la distribuzione dell'errore è stazionaria
Posso presentarvi la versione exel dell'indicatore da controllare secondo la vostra metodologia. Ho esposto l'indicatore diverse volte, puoi estrarre dal codice le informazioni che ti interessano, anche sulla funzione Gamma.
Non c'è una previsione in sé e voi tutti contate il suo errore, non è strano? Facciamo prima una previsione, anche se in parte sbagliata, o piuttosto un'equazione o una funzione per fare una previsione migliore, e poi balliamo da lì.
Una costante (quasi una costante) è l'obiettivo della costruzione del modello, se fallisce, allora il modello non esiste in questa zona quoziente.
Qui per esempio decidiamo di fare il bullshit)))) e prevedere una passeggiata casuale. Partiamo da zero, incrementi +1/-1 con probabilità 0,5/0,5. La migliore previsione per qualsiasi numero di passi è la posizione attuale. Quindi se abbiamo zero, abbiamo 100 o 1000 passi, allora la nostra migliore previsione è zero. Ma come cambia l'errore di questa previsione? L'errore RMS aumenta in modo direttamente proporzionale alla radice del numero di passi. Errore (RMS) per 100 passi = 50, ma per 400 passi è 100. Questo è il caso in cui non c'è reversione o tendenza. Se c'è reversibilità, l'errore crescerà più lentamente della radice del numero di passi. Se è in tendenza, è l'opposto
Per esempio, abbiamo deciso di fare le stronzate))) e prevedere una passeggiata casuale. Si parte da zero, incrementi +1/-1 con probabilità 0,5/0,5. La migliore previsione per qualsiasi numero di passi è la posizione attuale. Quindi se abbiamo zero, abbiamo 100 o 1000 passi, allora la nostra migliore previsione è zero. Ma come cambia l'errore di questa previsione? L'errore RMS aumenta in modo direttamente proporzionale alla radice del numero di passi. Errore (RMS) per 100 passi = 50, ma per 400 passi è 100. Questo è il caso in cui non c'è reversione o tendenza. Se c'è reversibilità, l'errore crescerà più lentamente della radice del numero di passi. Se è di tendenza, è viceversa.
Non è interessato all'errore di camminata casuale (nessuna demolizione) - non è prevedibile ed è un segno di arresto del processo di costruzione del modello. È la fine della storia per definizione.
Ti sto spiegando il punto con un esempio e tu dici "la previsione non è possibile". La previsione di tutto è possibile. Un'altra cosa è se questa previsione ha un senso pratico. Nel caso di Sb dal punto di vista della minimizzazione dello skop (errore) la migliore previsione sarà il valore attuale della serie. Naturalmente, questo non significa che si possono fare soldi con una previsione.
Io ti faccio un esempio e tu dici "la previsione non è possibile". Tutto è possibile. Un'altra cosa è se questa previsione ha un senso pratico. Nel caso di Sb, dal punto di vista della minimizzazione del costo (errore), la migliore previsione sarà il valore attuale della serie. Naturalmente, non significa che si possano fare soldi con il cb.
Sto parlando della metodologia (non inventata da me) di costruzione del modello: il quoziente iniziale non stazionario deve essere scomposto in componenti fino ad ottenere un residuo stazionario. Questo requisito è ben compreso a livello intuitivo (il che è molto importante), perché il residuo stazionario può essere sostituito da una costante uguale a qualsiasi valore: media, skew, dispersione, spread - tutto e tutti sono possibili nel caso della stazionarietà.
L'ho forse contestato?