Econometria: um passo à frente na previsão - página 15
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Não se preocupe. Eu já descobri que você é um fundamentalista. Você não vai ler cálculos matemáticos.
Eu nem sequer sou judeu :((
Eu nem sequer sou judeu :((
Que final maravilhoso para o tema!
Ansioso por novas previsões! (devemos estabelecer algumas metas, pelo menos para mais de 5 pontos:)) (por enquanto, precisamos fazer lenha, palha)
Ansioso por novas previsões! (devemos estabelecer algumas metas, pelo menos para mais de 5 pontos:)) (por enquanto, temos que fazer lenha, palha).
Eu o farei. Estou pensando em fazer uma previsão EURUSD em várias moedas e compará-la com o modelo de desfasamento existente.
Mesmo as previsões mais belas e plausíveis têm 50% de chance de se realizarem
Gostaria de fazer um desejo, se me permitem e para todos serem ouvidos: algo sobre os méritos do tema e com provas concretas, até o momento uma delas é a comichão.
Seja meu convidado:
" ... O modelo é uma função arbitrária (regressão) da forma y = f(x1, x2, .... xn). Função y é, por exemplo, EURUSD ou qualquer outro par de moedas. xi - os argumentos da função (variáveis independentes, regressores) são quaisquer outras citações disponíveis no terminal ...".
1. (Não é o ponto principal) O que você quer dizer com "função arbitrária"? Qualquer regressão utiliza algum polinômio para a interpolação.
2. (Principal) A definição estrita de "Função" tenta se aplicar ao caso em discussão.
Obrigado, finalmente uma pergunta substantiva.
1. (Não a principal) O que você quer dizer com "função arbitrária"? Qualquer regressão utiliza algum polinômio para a interpolação.
2. (Principal) A definição estrita de "Função" tenta se aplicar ao caso em discussão.
Estritamente não posso, mas vou fazer alguns esclarecimentos. Vamos partir do exemplo existente.
kotir hp1(-1 a -4) hp1_d(-1) hp1_d(-2)
1. temos uma função linear com duas variáveis de atraso (HP - indicador Hedrock-Prescott para kotir e hp_d - resíduo entre o indicador e o kotir). Note que não usamos variáveis de defasagem do próprio cotier.
2. Pode haver muitas e diferentes variáveis na função, por exemplo, outras citações.
3. Distinguimos dois tipos de linearidade: linear por variáveis e linear por parâmetros. Nossa função (regressão) é completamente linear.
4. Uma função não linear em variáveis (argumentos, variáveis independentes, regressores - sinônimos no meu caso) pode ter uma forma bastante arbitrária dentro da estrutura de funções matemáticas permitidas em EViews. Por exemplo: log(x) - logaritmo natural, 1/x, etc. (ver documentação) Este tipo de não-linearidade é reduzido a uma versão linear, substituindo-a por uma fórmula apropriada, por exemplo xx = 1/x e depois usando xx em vez de x
5. Muito pior se a equação for não linear em parâmetros, por exemplo: y = x*(c^2), onde a constante é ao quadrado). O problema é que o MNC não funciona.
6. Pior ainda é isto: os parâmetros da equação são estimados, ou seja, são variáveis aleatórias. A última coluna da estimativa da equação é a probabilidade de que o coeficiente correspondente seja zero. Tudo está bem, se a lei de distribuição de uma variável aleatória chamada "coeficiente" for normal, e se não for não-normal, então a estimativa não pode ser confiável de forma alguma - são apenas números.
Conclusão: todos os AT são uma besteira, pois todos os indicadores são fórmulas, mas ninguém nunca analisa estas fórmulas como acima.
Devo ressaltar que isto não é de todo o meu pensamento - uma recontagem do que li, que se relaciona com os fundamentos da econometria.
Voltar para a previsão. Havia uma previsão para sexta-feira
Previsão: 1.3548 - breve. Resultado: Preço fechado = 1,3753, longo - previsão incorreta. Erro = 205 pips.
Ao fazer a previsão, observei que o erro de previsão é muito grande = 249 pips e o erro resultante está dentro do cálculo, mas não é de todo satisfatório. É claro, de três previsões - duas corretas e uma não correta, mas também não se trata disso. Não há trabalho a ser feito.
A direção de novos trabalhos na equação é óbvia: precisamos mudar a equação para reduzir o erro a valores mais aceitáveis. Ao mesmo tempo, a realização obtida - rejeitar rigorosamente a hipótese de que o coeficiente de equação seja igual a zero - deve ser mantida. Estou à espera de sugestões.
Lembre-se de que a equação é dada pelo formulário, por exemplo:
kotir hp1(-1 a -4) hp1_d(-1) hp1_d(-2)
A mais à esquerda é a função - a variável independente, prevista em nosso caso EURUSD, e a mais à direita são os argumentos da função. Esta equação esquemática corresponde à equação em sua forma mais familiar:
KOTIR = C(1)*HP1(-1) + C(2)*HP1(-2) + C(3)*HP1(-3) + C(4)*HP1(-4) + C(5)*HP1_D(-1) + C(6)*HP1_D(-2)
O valor específico para C(i) será obtido por estimativa e para nossa equação tem a forma:
KOTIR = -11,2283410255*HP1(-1) + 35,6907876956*HP1(-2) - 34,1403883033*HP1(-3) + 10,6774253876*HP1(-4) - 0,66263636180868*HP1_D(-1) - 0,897124355018*HP1_D(-2)
que é usado em cálculos e previsões. Devo observar que este indicador corresponde à citação em 97% - uma grande coisa para os amantes de mash-ups. Eu não quero descansar sobre os louros de Vinin com seus brinquedos.
Farei outra previsão na segunda-feira à tarde, já que estou prevendo os preços de abertura, o que dará uma oportunidade de levar em conta a lacuna ao entrar na próxima semana.
Voltar para a previsão. Havia uma previsão para sexta-feira
Previsão: 1.3548 - breve. Resultado: preço de fechamento = 1,3753, longo - previsão incorreta. Erro = 205 pips.