C-4: A única coisa que pode ser feita nesta situação é aumentar ainda mais o período de cálculo da média. Mas o problema é que à medida que o período médio aumenta, o preço se afastará ainda mais do muving, e levará mais tempo para que o preço volte ao valor médio.
Sim, bagunçado. Você não pode fechar as microposições antigas porque o resultado geral da operação em "Y" será distorcido pelo lucro/perda realizados. Portanto, apenas para construir o período. Mas isso não significa necessariamente que o preço se afastará do muving. Em resumo, devemos verificar.
Tome isto e calcule por si mesmo qual será a equidade no 13º bar depois que você começar a comprar. Não há rede, estamos negociando em CDs!
Eu realmente vendo o muv e realmente tomo cuidado para que as posições curtas abertas no total correspondam ao muv vendido (bem, claro, com um fator de 13), fazendo "escoltas".
Sobre o período de acumulação - essa é a próxima idéia, muito sensata, a propósito. Mas por enquanto precisamos entender o básico.
Eu não discuto com isso e concordo completamente. Na 13ª barra, o preço de sua posição média acumulada corresponderá exatamente ao valor do muving com o período de média de 13. A rede mostrará este fato de forma ainda mais clara. O problema é que na barra 14, você não pode mais tornar sua posição igual à média atual com um período de 13, a média móvel desaparecerá e seu preço médio de entrada permanecerá o mesmo. A única coisa que você pode fazer é fazer a média novamente e usar o mouwing com período 14, no bar 15 você terá que usar o mouwing 15, no bar 16, e assim por diante até o infinito. No limite, a média móvel se tornará tão grande que o preço não voltará a ela em um futuro previsível. Isto é, não é possível fazer qualquer "acompanhamento".
Amanhã vou escrever meu pensamento na tabela para deixar claro.
Mathemat: O fechamento de microposições antigas não deve ser permitido, pois o resultado geral da operação em Y será distorcido pelo lucro/perda realizados.
É mais simples, apenas as microposições antigas serão fechadas ao preço atual de zero barra, e para manter o período as microposições antigas devem ser fechadas ao preço de abertura 13 barras atrás, o que não é possível. Mas o muwink fecha os valores antigos a preços antigos, ele pode fazê-lo, porque é um indicador.
Os candidatos são uma combinação perfeita para o seu método.
Eu fiz. Ele declinou. Eu estava interessado em como ajustar os parâmetros de suavização com base no erro de previsão. Isto é parte do problema para mim.
Há outro problema. Anteriormente, publiquei resultados de simulação para um modelo. Agora estou postando para outro:
kotir hp1(-1 a -2) hp1_d(-1 a -1) eq1_hp2(-1 a -3) eq1_hp2_d(-1 a -4)
onde a HP suaviza o quociente 1/DX, ou seja, o inverso do índice do dólar.
Aqui está o resultado:
Modelo muito bom. se presta à otimização por LM ACF e max Prob C
E aqui estão os resultados deprimentes:
Ao fazer previsões dentro da amostra, tenho um fator de lucro fantástico, especialmente preste atenção ao fator de lucro nas observações. Mas fora da amostra ..... Por que tais resultados cor-de-rosa não se estendem mais um passo? Eu não consigo entender.
Vladimir: A visão da SanSanych não é estreita, mas a tarefa é específica, me parece. imho, é claro.
E o aperto é de alta...
Normalmente, os fabricantes de tais modelos rapidamente os executam no testador, certificam-se de que estão drenando e passam para novos modelos. Mas aqui a partida mostra as previsões diárias em tempo real esperando um milagre - masoquismo de certa forma.
Ao prever dentro da amostra, tenho um fator de lucro fantástico, especialmente o fator de lucro nas observações. Mas fora da amostra ..... Por que tais resultados cor-de-rosa não se estendem mais um passo? Eu não consigo entender.
Finalmente o adepto do culto, revelou o segredo principal do truque religioso!
Elementar, Watson! Porque são não-estacionários. A estacionaridade é quando a dispersão e a expectativa são constantes e não dependem da amostra, da qual são medidas. Isto é, em qualquer outra amostra independente, devemos obter aproximadamente as mesmas constantes. Se não o fizermos, então a hipótese de estacionaridade é desmentida.
A hipótese de estacionaridade pode ser testada de outra forma, aumentando a dimensão da amostra. No caso de estacionariedade, tanto a variação quanto a expectativa devem também permanecer constantes.
Finalmente o adepto do culto, revelou o segredo principal do truque religioso!
Elementar, Watson! Porque são não-estacionários. A estacionaridade é quando a dispersão e a expectativa são constantes e não dependem da amostra, da qual são medidas. Isto é, em qualquer outra amostra independente, devemos obter aproximadamente as mesmas constantes. Se não o fizermos, então a hipótese de estacionaridade é desmentida.
A hipótese de estacionaridade pode ser testada de outra forma, aumentando o tamanho da amostra . No caso de estacionariedade, tanto a variação quanto a expectativa devem também permanecer constantes.
a porra que deveria em teoria...mas na prática não vai...e vai depender não só do tamanho da amostra total, mas também do que está dentro dela...
Eu não vi nenhuma publicação sobre NS com R^2. É isso que eu quero dizer. O que a análise de regressão tem a ver com isso?
RA não tem nada a ver com isso, é a medida (minutiae) que muda. Retos, curvas e oblíquos são deslocados.
Como eles dizem - para a constante mais próxima.
Tome isto e calcule por si mesmo qual será a equidade no 13º bar depois que você começar a comprar. Não há rede, estamos negociando em CDs!
Eu realmente vendo o muv e realmente tomo cuidado para que as posições curtas abertas no total correspondam ao muv vendido (bem, claro, com um fator de 13), fazendo "escoltas".
Sobre o período de acumulação - essa é a próxima idéia, muito sensata, a propósito. Mas por enquanto precisamos entender o básico.
Eu não discuto com isso e concordo completamente. Na 13ª barra, o preço de sua posição média acumulada corresponderá exatamente ao valor do muving com o período de média de 13. A rede mostrará este fato de forma ainda mais clara. O problema é que na barra 14, você não pode mais tornar sua posição igual à média atual com um período de 13, a média móvel desaparecerá e seu preço médio de entrada permanecerá o mesmo. A única coisa que você pode fazer é fazer a média novamente e usar o mouwing com período 14, no bar 15 você terá que usar o mouwing 15, no bar 16, e assim por diante até o infinito. No limite, a média móvel se tornará tão grande que o preço não voltará a ela em um futuro previsível. Isto é, não é possível fazer qualquer "acompanhamento".
Amanhã vou escrever meu pensamento na tabela para deixar claro.
O fechamento de microposições antigas não deve ser permitido, pois o resultado geral da operação em Y será distorcido pelo lucro/perda realizados.
É mais simples, apenas as microposições antigas serão fechadas ao preço atual de zero barra, e para manter o período as microposições antigas devem ser fechadas ao preço de abertura 13 barras atrás, o que não é possível. Mas o muwink fecha os valores antigos a preços antigos, ele pode fazê-lo, porque é um indicador.
para:faa
Enquanto discutimos e discutimos, o regimento das aberrações chegou:
Previsão de séries temporais utilizando suavização exponencial
Previsão de séries temporais utilizando suavização exponencial (fim)
Os candidatos são uma combinação perfeita para o seu método.
para:faa
Enquanto discutimos e discutimos, o regimento das aberrações chegou:
Previsão de séries cronológicas com suavização exponencial
Previsão de séries temporais utilizando suavização exponencial (fim)
Os candidatos são uma combinação perfeita para o seu método.
Eu fiz. Ele declinou. Eu estava interessado em como ajustar os parâmetros de suavização com base no erro de previsão. Isto é parte do problema para mim.
Há outro problema. Anteriormente, publiquei resultados de simulação para um modelo. Agora estou postando para outro:
kotir hp1(-1 a -2) hp1_d(-1 a -1) eq1_hp2(-1 a -3) eq1_hp2_d(-1 a -4)
onde a HP suaviza o quociente 1/DX, ou seja, o inverso do índice do dólar.
Aqui está o resultado:
Modelo muito bom. se presta à otimização por LM ACF e max Prob C
E aqui estão os resultados deprimentes:
Ao fazer previsões dentro da amostra, tenho um fator de lucro fantástico, especialmente preste atenção ao fator de lucro nas observações. Mas fora da amostra ..... Por que tais resultados cor-de-rosa não se estendem mais um passo? Eu não consigo entender.
Vladimir: A visão da SanSanych não é estreita, mas a tarefa é específica, me parece. imho, é claro.
E o aperto é de alta...
Normalmente, os fabricantes de tais modelos rapidamente os executam no testador, certificam-se de que estão drenando e passam para novos modelos. Mas aqui a partida mostra as previsões diárias em tempo real esperando um milagre - masoquismo de certa forma.
Ao prever dentro da amostra, tenho um fator de lucro fantástico, especialmente o fator de lucro nas observações. Mas fora da amostra ..... Por que tais resultados cor-de-rosa não se estendem mais um passo? Eu não consigo entender.
Finalmente o adepto do culto, revelou o segredo principal do truque religioso!
Elementar, Watson! Porque são não-estacionários. A estacionaridade é quando a dispersão e a expectativa são constantes e não dependem da amostra, da qual são medidas. Isto é, em qualquer outra amostra independente, devemos obter aproximadamente as mesmas constantes. Se não o fizermos, então a hipótese de estacionaridade é desmentida.
A hipótese de estacionaridade pode ser testada de outra forma, aumentando a dimensão da amostra. No caso de estacionariedade, tanto a variação quanto a expectativa devem também permanecer constantes.
Eu não vi nenhuma publicação sobre NS com R^2.
Em qualquer algoritmo você pode usar qualquer erro...e p-Q em NS também...
Finalmente o adepto do culto, revelou o segredo principal do truque religioso!
Elementar, Watson! Porque são não-estacionários. A estacionaridade é quando a dispersão e a expectativa são constantes e não dependem da amostra, da qual são medidas. Isto é, em qualquer outra amostra independente, devemos obter aproximadamente as mesmas constantes. Se não o fizermos, então a hipótese de estacionaridade é desmentida.
A hipótese de estacionaridade pode ser testada de outra forma, aumentando o tamanho da amostra . No caso de estacionariedade, tanto a variação quanto a expectativa devem também permanecer constantes.
a porra que deveria em teoria...mas na prática não vai...e vai depender não só do tamanho da amostra total, mas também do que está dentro dela...