Econometria: previsione a un passo avanti - pagina 74
Ti stai perdendo delle opportunità di trading:
- App di trading gratuite
- Oltre 8.000 segnali per il copy trading
- Notizie economiche per esplorare i mercati finanziari
Registrazione
Accedi
Accetti la politica del sito e le condizioni d’uso
Se non hai un account, registrati
Dice il tester di strategia, che il top-starter si rifiuta ostinatamente di riconoscere
L'ho fatto e lo farò. L'ha implementato in EViews e ha tabulato i risultati.
E allo stesso tempo si chiede perché il suo modello non funziona. Perché preoccuparsi di tutto questo casino con R^2 ecc. quando un semplice test è molto più obiettivo e ci dice cosa è cosa.
Prima di testare un'auto su una pista, viene fatto il calcolo dei bulloni e dei dadi. Senza questi calcoli nessuno testerà nulla. I test sono necessari, ma di una macchina progettata correttamente.
Il mio modello differisce da un veicolo TA in quanto ha una serie di proprietà con caratteristiche numeriche proprie.
Il mio obiettivo: dalle proprietà misurabili del modello dedurre la capacità predittiva del modello
Ha invitato tutti a discutere questo problema.
Non ho l'obiettivo di far trapelare modelli funzionanti al collettivo. Chi vuole intrappolarmi in qualcosa o trarre profitto a mie spese è libero.
c'è una regola empirica in statistica - ci dovrebbero essere almeno 300 punti - questo è il limite inferiore.
È solo una questione di opinione. Tutto dipende da cosa stiamo contando e da quale sia la distribuzione.
è un gioco da ragazzi. Tutto dipende da cosa stiamo contando e da quale sia la distribuzione.
Così come tutti gli altri valori statistici e criteri numerici - sono necessarie stime accurate. L'intervallo di confidenza è un modo per farlo. 116 osservazioni non è sufficiente per credere ai risultati dell'attribuzione o non attribuzione di una distribuzione normale, qualunque sia il criterio applicato.
Come si fa a non analizzarlo? Il vostro articolo lo dice nella 1.3.
All'inizio dell'analisi che ho citato per le persone in cerca di citazioni stazionarie. Se la non stazionarietà è l'assioma per voi, allora non avete bisogno di controllare l'analisi per la normalità.
Il fattore di profitto su 400 trade è lo stesso che su 40?
Naturalmente, 400 è meglio. Si può eseguire su una storia di 400, ma otterrò una risposta più ragionevole alla mia domanda sull'idoneità del modello. Sto cercando di dedurre la capacità predittiva del modello dalle caratteristiche numeriche delle sue proprietà. Nei vostri termini: avete tratto una conclusione sulla capacità di tendenza sui dati storici. Questa conclusione può essere estrapolata su un campione? Questa è una domanda molto interessante. Qualsiasi informazione all'interno di un campione è inutile se non viene conservata almeno un passo fuori dal campione.
Naturalmente 400 è meglio. Posso eseguire la storia a 400, ma otterrò una risposta più ragionevole alla domanda sull'idoneità del modello. Sto cercando di ottenere una conclusione sulla capacità predittiva del modello dalle caratteristiche numeriche delle sue proprietà. Nei vostri termini: avete tratto una conclusione sulla capacità di tendenza sui dati storici. Questa conclusione può essere estrapolata su un campione? Questa è una domanda molto interessante. Qualsiasi informazione all'interno di un campione è inutile se non viene conservata almeno un passo fuori dal campione.
Continuate. Il residuo è non stazionario perché se il modello montato su un singolo campione viene testato su qualsiasi altro campione indipendente, il residuo non è più una costante. È possibile fare adattamenti ad altri campioni, ma dopo questi adattamenti si ottiene un modello diverso per ogni singolo campione.
Ancora una volta, lo ripeto per i particolarmente dotati: la stazionarietà può essere rivelata solo dalla coincidenza di dati statistici su campioni diversi e indipendenti. E non c'è questa coincidenza.
Il trucco con le manipolazioni econometriche è che hanno trovato un metodo per adattare un modello a un campione in modo tale che tutti i residui in quel campione siano approssimativamente uguali. Ma poiché un tale trucco si verifica solo per un singolo campione e in altri campioni il modello dà risultati diversi, i residui non sono stazionari, ma solo adattati a un singolo campione. I modelli econometrici non possono estrapolare il futuro perché non hanno ancora dati storici (che appariranno solo in futuro) che possono essere adattati al modello.
Questo è lo stesso di un indicatore di ridisegno - adattando le sue letture a dati specifici, cambiandoli retroattivamente.
Non ho l'obiettivo di assegnare un residuo che sarà stazionario insieme ai residui futuri. Non conosco il futuro e mi interessa il futuro esattamente un passo avanti nella prossima barra fuori dal campione.
L'idea è la seguente: Costruiamo un modello per il campione disponibile. La fine della costruzione del modello è il residuo stazionario per quel campione. Non faccio conclusioni sulla stazionarietà dei residui futuri, e non ne ho bisogno. Sto cercando di costruire un modello tale che le sue caratteristiche siano sufficienti esattamente per una barra in avanti. Questo è tutto, non di più. Prevedo questo bar. Quando arriva, comincio a costruire di nuovo il modello. L'intero algoritmo dall'inizio. Se guardate la tabella, potete vedere che lo spostamento di una barra cambia il numero di ritardi. È come un algoritmo di adattamento.
Non sto facendo nulla di retrospettivo. Ho volutamente citato nella tabella riassuntiva i dati sulle straordinarie qualità del modello quando si guarda avanti. E con loro i risultati quando la previsione è rigorosamente la prossima barra fuori campione.
Non sto suggerendo di aumentare la finestra per il calcolo dei coefficienti di regressione. La finestra per questo non è definita dalla loro convergenza verso un numero. Sto parlando del numero di osservazioni e di come influisce sulla precisione delle stime dei criteri e delle stime statistiche che si applicano
Ha fatto delle stime per i campioni H1 da 40 a 300. A partire da 118 (si tratta di una settimana) il fattore di profitto è quasi invariato, i coefficienti si stabilizzano.
Una cosa è chiara, il modello con proprietà ideali non funziona, e la ragione di questo non la capisco
Scusa, topicstarter, toftop un po', ma poiché la mia domanda è legata alla statistica, non è proprio offtop.
Non so dove ho incontrato uno script che raccoglie statistiche per gli strumenti, qualcuno può dirmelo per favore. Sono interessato allo strumento con il massimo rapporto tra rendimento e spread. In parole povere, mi interessa lo strumento con il maggior numero di candele con le massime ombre superiori e inferiori.
Scusa, topicstarter, toftop un po', ma poiché la mia domanda è legata alla statistica, non è proprio offtop.
Non so dove ho incontrato uno script che raccoglie statistiche per gli strumenti, qualcuno può dirmelo per favore. Sono interessato allo strumento con il massimo rapporto tra rendimento e spread. In parole povere, mi interessa lo strumento con il maggior numero di candele con le massime ombre superiori e inferiori.
Non ho l'obiettivo di isolare un residuo che sia stazionario insieme ai residui futuri.
Lei come aderente alla setta econometrica non può avere un tale obiettivo, poiché il futuro espone l'adattamento e quindi compromette le credenze religiose. Ma la definizione matematica di stazionarietà implica sempre che la stazionarietà è l'indipendenza dei valori di varianza e aspettativa dal campione, futuro o passato che sia. Tutto ciò che dipende da un campione è, per definizione matematica, non stazionario.
faa1947:
Sto cercando di costruire un modello in modo che le sue caratteristiche siano sufficienti per esattamente una barra avanti. Questo è tutto, niente di più. Prevedo questo bar. Quando arriva, ricomincio a costruire il modello.