エコノメトリックス:一歩先の予測 - ページ 57

 
yosuf:

このモデルを分解してみよう。

1.トレンド - 多くのトレンドがあるため、どのトレンドのことを指しているのか。

2) ノイズ - 当該トレンドのパラメータに依存し、ノイズそのものにトレンドがある場合も多い。

3.周期性-正弦は避けられないが、2つ連続したガンマ関数もほぼ理想的な全周期の正弦をもたらすことを念頭に置く必要がある。

4.外れ値 - 予測不可能だが、どうやらその回廊は線引きできるようだ。

トレンドというのは、一般的な言葉です。右・スムージング。

ノイズ:トレンドがあるだけでなく、実質的に常にトレンドがある。初期商のモデルを取って、モデルから引き算をするべきだ。モデルノイズを取得します。このノイズに自己相関があるかどうかを調べ、あれば再び平滑化するなどして、パルスを失うまで続けます。

モデルプロパティテーブルを繰り返す。モデルをプロフィットファクターで最適化することで得られる。

このモデルの最も興味深い、そして私の観点からは本質的な特性です。

R二乗 - モデルと初期商の対応関係。1の傾向があるはずです。非常に低い値が出ています。さらに、マイナスの値もあります。つまり、モデルは見積もり価格にまったく対応していません。でも、儲かるんです!!!テスターの真実はここにある。

LM ACF - ラグランジュ自己相関 - 自己相関がない確率、すなわちトレンドを示す - 平滑化の必要はない。

ARCH - 2つのテスト。異分散がない確率を表示します。この検定とLM検定により、残差は定常であると断言できる。

Max Prob c - 回帰係数のうち最大確率とは、式係数が0に等しくない確率を意味します。

最後の2列は回帰式におけるラグの数である。括弧内の最初の数値はNR、2番目の数値は残差。a) バーによるシフトがモデルを変える b) 最初のスムージングでは残差が定常化せず,2段階目が必要 c) 2段階目のスムージングの後,LMとARCHで確認できるように残差が定常化する。

数学者 向け:残差は定常であり、使用できない。R2乗は不気味なだけで、回帰係数がゼロに等しい確率は非常に高い(ここではヒットしなかっただけである)。

 
Vizard:

トレンドの予測もできないのに、なぜこんなことをするのか?)
一般化せず、批判は自分から始めるべき
 
faa1947:

トレンドというのは、一般的な言葉です。正しくはスムージングです。

さあ、どうぞ...
 
faa1947:
一般化せず、批判は自分から始めるべき


ドット絵のようなグラフィカルな予測はしなかったのですか?

つまり、ローソク足チャートを使って

1 - 予測線(逆向きに貼ることも可能-理想的な予測として)

2 - ショート用の予測ポイント(カラー)例えば赤はロング用の青(何でも、はっきりと見えるもののみ)。

40の観測値の表、興味のために見てみましょう...

もちろん、意欲と時間があればの話ですが...。

 
Vizard:


ドット絵での予測はしていないのですか?

つまり、ローソク足チャートを使って

1 - 予測線(逆向きに貼ることも可能-理想的な予測として)

2 - ショート用の予測ポイント(カラー)例えば赤はロング用の青(何でも、はっきりと見えるもののみ)。

40の観測値の表、興味のために見てみましょう...

宜しければ

拙稿を ご覧ください。コードまでもがレイアウトされる
 

ちなみに。今、気づいた。

S.E.回帰の欄は、標準回帰誤差。2011年09月07日の誤差は653pipsです。これらは、プロフィットファクターによる最適 化の結果です。つまり、間違ったモデルを見積書に当てはめ、そのモデルが全く偶然に利益を上げてしまったのですこのような事故は、テスターでは見ることができない。プロフィットファクターテストは必要なことだが、「正しい」モデルでなければならない

 
faa1947:
拙稿を ご覧ください。コードまでもがレイアウトされる


LINEが欲しいなら送れよ...。もただ、他人のをいじる時間も気もない...+全く別のソフトを使う...。

でも、一番大事なのは、自分の目で見て、試して、履歴を見て...。

ということです。スクリーンショットをご覧ください...

重要なのは、逆転の可能性を予測することです。- あなたはそれを方向と呼ぶ...(赤い興味深いエリア+矢印で囲まれている)...つまり、ある日の予測をした後、そのモデルがろうそくの色を予測したことがおおよそ判明した場合・・・。それは将来のポイントを設定します - そして、それはその日のオープニング(または前回の予測)よりも高いか低いかによって、運動の方向について推測することができます...反転はありません - あなたは前日と同じ方向に日のオープニングから取引を行う...。ぎゃくてんしたら

モデルが反転を 捉えられない場合!- 全く価値がなく、=時間の無駄である・・・。

すなわち、よく知られている原則、今日は昨日のようであり、明日は今日のように なる......。だから、プロフィット・ファクターは、普通のモデルが少しはできてからでないと意味がないんです......。

スクリーンショットに

白=先生(希望するもの)

黄色 = 1気圧の予報 (oos)

 
Vizard:


ってか、このままじゃダメだ......。スケッチも...ただ、他人のをいじる時間も気もない...+全然違うソフトを使う...。

でも、一番大事なのは、自分の目で見て、応募して、履歴を見て...ということでしょうね。

ということです。スクリーンショットをご覧ください...

重要なのは、逆転の可能性を予測することです。- あなたはそれを方向と呼ぶ...(赤い興味深いエリア+矢印で囲まれている)...つまり、ある日の予測をした後、そのモデルがろうそくの色を予測したことがおおよそ判明した場合・・・。それは将来のポイントを設定します - そして、それはその日のオープニング(または前回の予測)よりも高いか低いかによって、運動の方向について推測することができます...反転はありません - あなたは前日と同じ方向に日のオープニングから取引を行う...。ぎゃくてんしたら

モデルが反転を 捉えられない場合!- 全く価値がなく、=時間の無駄である・・・。

すなわち、よく知られている原則、今日は昨日のようであり、明日は今日のようになる...。だから、プロフィット・ファクターは、普通のモデルが少しはできてからでないと意味がないんです......。

をスクリーンショットでご覧ください。

白=先生(希望するもの)

黄色 = 予想 ( oos )

クチバシにもリンクを貼っているんですね、カッコ良すぎです。
 
faa1947:
くちばしにまでリンクを貼るとは、カッコ良すぎです。


カッコよすぎる...。...と書くと...

つまり、間違ったモデルが見積もりに適用され、このモデルが全く偶然に儲 かったのです。

 
Mathemat:

なぜか最近、定常性はそこに求めるべきではない、つまり、一連の相場に対する回帰の残差に直接ではなく、何か別のものに求めるべきではないかと思えるのです。

しかし、いずれにせよ見つけなければならない。そうでなければ、統計の利用は絶望的です。

定常性を求めるという発想は捨てなければならない。より正確には、非定常性の高い系列の条件下では、定常性領域は一般則に対する稀な例外となる。

私は長い間、このフォーラムだけでなく、まさにこの定常性を見出そうとする無駄な試みを観察してきました......。でも、何のために?スポーツのためでしょうか?それとも営利目的?しかし、私たちが扱うべき最初の系列は非定常であり、今もそうである。だから、この定常性を見つけるのは実用上意味がない。