Econometria: um passo à frente na previsão - página 49
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As previsões devem ser longas e curtas com uma avaliação da probabilidade da direção apropriada do mercado.
mas não pelos meios aqui descritos...
O mercado tem uma boa chance de ir longo ou curto... não é tão ruim se você não quiser ir longo ou curto... sob que condições esta abordagem supostamente funciona... em que condições não...
se você olhar cuidadosamente para os testes - a abordagem é absurda e os mesmos resultados (as mesmas previsões) podem ser obtidos usando meios muito mais simples... e feito sob a forma de um simples indicador.
e análise de erros de previsão é uma ferramenta ineficiente...
Em geral, este tópico deve ser chamado "Eu li um livro - eu o fiz - ele não funciona - me diga por quê)))) "
o método proposto tem 3 falhas...2 delas são específicas...
o método proposto tem 3 falhas...2 delas específicas...
Ai, senhores comerciantes! Bem, pelo menos algo concreto!!!!
o método proposto tem 3 falhas...2 delas específicas...
Ai, senhores comerciantes! Bem, pelo menos algo concreto!!!!
O que há de errado com os métodos padrão de avaliação da qualidade do TS - como o fator de lucro, por exemplo?
OK, que seja específico)))). Como já lhe foi dito, as estatísticas nuas, sem substância, estão condenadas ao fracasso. Eu só decifrarei o que eu pessoalmente quero dizer com isso.
Antes de trabalhar com o mercado real, experimente este modelo simples como uma cotação de entrada. Aceitamos o ruído branco. Pode até ser gaussiano. Paraas primeiras n amostras adicionar M1 constante . Não adicionar nada àspróximas n amostras . Adicionar M2 constante às próximas N amostras, não adicionar nadaàs próximas n amostras . Adicionar M3 constante ao próximo N conta e assimpor diante. Em seguida, integramos o ruído branco obtido não estacionário e o tomamos como um processo de entrada. Ou seja, obtivemos um martingale que contém tendências. O modelo de tendência de massa )))). Que também as constantes M1 , M2 , ... sejam suficientemente grandes (em comparação com a variação do ruído branco), para que cada tendência possa ser aproveitada. E deixe a constante n ser suficientemente pequena em comparação com N . Digamos N = 100, n = 10. Modelos clássicos de regressão voam em tal processo. Os intervalos de confiança serão tão amplos que você simplesmente não terá tempo para captar a tendência de n amostras. Digamos que em 10 contagens em 10 você vai perceber - sim, houve uma tendência aqui. Mas não vai dar nada para o jogo seguinte.
É possível ganhar em tais séries? Sim, precisamos acrescentar algum conteúdo às estatísticas nuas - para entender que há aqui pequenas tendências periódicas.
Tudo isto para dar o exemplo. Em citações reais, não há tendências periódicas. Mas há todo tipo de outros efeitos locais que só podem ser registrados pelas estatísticas após o fato.
no método proposto há 3 juntas...2 delas específicas...
Olá, cavalheiros comerciantes! Bem, ao menos me dê algo concreto !!!!
De minha prática de engenharia.
Um colega meu foi uma vez enviado em uma viagem de negócios. Ele estava projetando uma vibrodipper por 2 anos. O vibro-dipper é um dispositivo, que tem algo parecido com um excêntrico, e foi projetado para dirigir estacas no solo.
Então, ele partiu em uma viagem de negócios com sua maravilha chocante. Nossos clientes telefonam de lá: "Seu especialista veio, instalou seu equipamento na pilha e disse - isto (bleep) não vai funcionar! Ele tirou uma garrafa de vodka, drenou-a em duas goteiras e desapareceu em uma direção desconhecida. .....
O homem não admitiu, até o final, que seu trabalho era uma porcaria. Mas um dia, ele o fez.
O que há de errado com os métodos padrão de avaliação da qualidade do TS - como o fator de lucro, por exemplo?
OK, que seja específico)))). Como já lhe foi dito, as estatísticas nuas, sem substância, estão condenadas ao fracasso. Eu só decifrarei o que eu pessoalmente quero dizer com isso.
Antes de trabalhar com o mercado real, experimente este modelo simples como cotações de entrada. Aceitamos o ruído branco. Pode até ser gaussiano. Paraas primeiras n amostras adicionar M1 constante . Não adicionar nada àspróximas n amostras . Adicionar M2 constante às próximas N amostras, não adicionar nadaàs próximas n amostras . Adicionar M3 constante ao próximo N conta e assimpor diante. Em seguida, integramos o ruído branco obtido não estacionário e o tomamos como um processo de entrada. Ou seja, obtivemos um martingale que contém tendências. O modelo de tendência de massa )))). Que também as constantes M1 , M2 , ... sejam suficientemente grandes (em comparação com a variação do ruído branco), para que cada tendência possa ser aproveitada. E deixe a constante n ser suficientemente pequena em comparação com N . Digamos N = 100, n = 10. Assim, modelos clássicos de regressão voam em tal processo. Os intervalos de confiança serão tão amplos que você simplesmente não terá tempo de captar a tendência de n amostras. Digamos que em 10 amostras em cada 10 você perceberá que havia uma tendência. Mas não vai dar nada para o jogo seguinte.
É possível ganhar em tais séries? Sim, precisamos acrescentar algum conteúdo às estatísticas nuas - para entender que há aqui pequenas tendências periódicas.
Tudo isto para dar o exemplo. Em citações reais, não há tendências periódicas. Mas há todo tipo de outros efeitos locais que só podem ser registrados pelas estatísticas após o fato.
É gratificante e praticamente o único. Mas há duas circunstâncias: 1) não se sabe o que mudar se o resultado for ruim, e 2) o prognóstico para o futuro é desconhecido.
1. ou os parâmetros do modelo ou o próprio modelo. Você pode elaborar sobre os critérios
2. Será sempre desconhecido. Só se pode esperar que o mercado permaneça o mesmo por algum tempo. O resto é utopia ou informação privilegiada
OK, que seja específico)))). Como já lhe foi dito, as estatísticas nuas, sem substância, estão condenadas ao fracasso. Eu só decifrarei o que eu pessoalmente quero dizer com isso.
Antes de trabalhar com o mercado real, experimente este modelo simples como uma cotação de entrada. Aceitamos o ruído branco. Pode até ser gaussiano. Paraas primeiras n amostras adicionar M1 constante . Não adicionar nada àspróximas n amostras . Adicionar M2 constante às próximas N amostras, não adicionar nadaàs próximas n amostras . Adicionar M3 constante ao próximo N conta e assimpor diante. Em seguida, integramos o ruído branco obtido não estacionário e o tomamos como um processo de entrada. Ou seja, obtivemos um martingale que contém tendências. O modelo de tendência de massa )))). Que também as constantes M1 , M2 , ... sejam suficientemente grandes (em comparação com a variação do ruído branco), para que cada tendência possa ser aproveitada. E deixe a constante n ser suficientemente pequena em comparação com N . Digamos N = 100, n = 10. Modelos clássicos de regressão voam em tal processo. Os intervalos de confiança serão tão amplos que você simplesmente não terá tempo de captar a tendência de n amostras. Digamos que em 10 contagens em 10 você vai perceber - sim, houve uma tendência aqui. Mas não vai dar nada para o jogo seguinte.
É possível ganhar em tais séries? Sim, precisamos acrescentar algum conteúdo às estatísticas nuas - para entender que há aqui pequenas tendências periódicas.
Tudo isto para dar o exemplo. Em citações reais, não há tendências periódicas. Mas há todo tipo de outros efeitos locais que só podem ser registrados com estatísticas após o fato.
É possível inventar muitas coisas.
Inicialmente, eu disse minha descrição verbal de uma citação = tendência + ruído. Esta descrição faz sentido em termos de previsão, pois a tendência é prevista.
Nesta linha, levantei uma questão muito restrita: uma previsão de 1 passo à frente. Eu propus um modelo e estou tentando descobrir se a previsão pode ser confiável. Se você puder, por que, e se não puder, por que não. Sobre este tema, gostaria de ouvir opiniões e sugestões. E disposto a fazer o trabalho sujo de codificação para testar hipóteses. Isto é o que eu chamo de especificidade.
1. ou os parâmetros do modelo ou o próprio modelo. Você pode elaborar sobre os critérios
Aqui está parte da tabela de resumo:
O que mudar?