計量経済学：状態空間モデルによる予測 - ページ 25

[EconModel]

Demi:
議論しているうちに見逃してしまったのですが、では、平均取引サイズは何pipsなのでしょうか？

繰り返しになりますが、「計算していない」というのが答えです。これはあくまで概算で、テスターでの結果は内緒にしておきます。

[EconModel]

yosuf:

1.自己回帰の種類、予測の根拠となる関数を教えてください。

2.1000本までのヒストリーを使用しなければならないので、100本以上のケースは除外できない。1000本以上のケースを考慮すべきですが、私のExpert Advisorはなぜか10000本でも表示されるにもかかわらず、これらのケースを無視します。Expert Advisorで何が原因なのか、わからない。コードの中に1000barの制限が見当たりません。もしかしたら、これはシステムの制約なのでしょうか？

退行がないんです。状態空間モデルを使用します。上記「数学」の回答参照。上記では、モデルの全体像を説明しました。

私は、パラメータを計算する際のウィンドウサイズと結果を計算する際のサンプルサイズを区別しており、上記ではスプレッドを除いたpipsで表示しています。バランスシートの成長ラインはかなりスムーズだと見ています。間違っているかもしれませんが、私にとっては、バランスラインがスムーズであることがとても重要なのです。

[EconModel]

yosuf:

Yusufさんへ

私は、恥ずかしながら、あなたのモデルを理解することができませんでした。私の知識は、大学のカリキュラムに非常に限られており、我々はそのようなものを読んでいないのです。

同時に、ガンマ関数(とガンマ分布？)を使っているのは、経済学で広く使われている関数なので、非常に興味深いです。

ここでは、ZZの反転距離をバーで取り、次のようなヒストグラムを得ました。

ガンマ分布に非常によく似ている。

[Sceptic Philozoff]

Demi: この議論に乗り遅れたのですが、では平均的なトレードサイズは何pipsですか？

残高＝0.1780、すなわち1780の4桁のpipsです。

この 最後の写真から判断すると、約1000件の取引があることになります。したがって、2pips以下です。

[Дмитрий]

Mathemat:

バランス＝0.1780、すなわち1780点の4桁の点数。

この 最後の写真は、約1000件の取引です。従って、2pips以下となります。

なるほど、ありがとうございます。

[EconModel]

Mathemat:

バランス＝0.1780、すなわち1780点の4桁の点数。

この 最後の写真から判断すると、約1000件の案件があることになります。対応するのは、2pips以下です。

合計1038本のバー。取引はすべてのバーで行われるわけではありません。連続した1色（赤または青）を1トレードとする。

[EconModel]

Mathemat:

バランス＝0.1780、すなわち1780点の4桁の点数です。

この 最後の写真から判断すると、約1000件の案件があることになります。対応するのは2点以下です。

以下はその統計です。

summary(abs(profit), na.rm=TRUE)

Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. マックスです。 NAの

0.0001 0.0004 0.0008 0.0011 0.0014 0.0121 661

最後の欄から：1,038本のうち、システムは661本が相場から外れていた。

これに、モデルが閾値を越えるときにポーズを入ったり出たりすることを付け加えなければならない。

[EconModel]

以下は、上限閾値の値に関する統計です。

Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. マックスです。 NAの

0.00000 0.00011 0.00026 0.00030 0.00044 0.00131 38

ちなみに、平均はスプレッドに匹敵し、mah=13pips...。

[anonymous]

EconModel:

次のバーまでトレンドが持続するためには、最低何本のヒストリーバーが必要かという質問に答える必要があります。10+1本でトレンドが持続する確率は50+1本よりはるかに高く、100+1本は全く考慮されないかもしれない。

どの計量経済学の 講座でも（あなたは本当に計量経済学者ですか？）、モデルパラメータ推定値の分散と推定値が真の値に収束する速度が説明されています。標本サイズが大きくなると，分散（多くの場合：）は，eps*sqrt(n), eps>0, n はオブザベーションの数であるとして減少します．

パラメータ推定誤差は、どのようなモデルでも誤差の要因となる。したがって、パラメータ推定の精度が低ければ低いほど、モデルの誤差は大きくなる。

一方、ウィンドウを小さくすることで、パラメータの変化に適応することができます。実際には、この問題は、ウィンドウサイズを小さくするのではなく、モデルパラメータの減衰問題を解くことによって、よりよく解決される。

[Юсуфходжа]

EconModel:

退行がないんです。状態空間モデルを使用します。上記回答参照 数学上記では、モデルの全体像を説明しました。

私は、パラメータを計算するウィンドウサイズと結果を計算するサンプルサイズを区別して、スプレッドを除いたピップスで上に示しています。バランスシートの成長ラインはかなりスムーズだと見ています。間違っているかもしれませんが、私にとっては、バランスラインがスムーズであることがとても重要なのです。

そこからの機能wの種類に興味を持ちました。バランスは、ほとんど興味がない、手段（エクイティ）を分析する。