Econometria: por que a co-integração é necessária - página 10
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faa1947: Что такое подгонка или не подгонка?
Fit (sobretreinamento, otimização excessiva) é um termo usado exclusivamente para os mercados financeiros (séries temporais não estacionárias).
Isso é uma bobagem. Um cavalo ou algo assim.
Um ajuste é uma estimativa dos parâmetros de um modelo paramétrico. Nada pode ser equipado em demasia.
E nada pode ser adaptado a um mercado não-estacionário.
Isso é uma bobagem. Um cavalo ou algo assim.
Um ajuste é uma estimativa dos parâmetros de um modelo paramétrico. Nada pode ser equipado em demasia.
E você não pode encaixar nada em um mercado não-estacionário.
Tentarei explicar a você.
Qualquer segmento de tempo no passado é essencialmente estacionário, porque conhecendo a própria série temporal no passado, quase sempre é possível encontrar uma função ou algum padrão sobre ela que dará lucro sobre os dados do passado - não é um problema de todo.
O termo não-estacionariedade, quando aplicado aos mercados financeiros, significa que não podemos saber como o mercado irá mudar no futuro, exatamente no futuro.
Usando os dados do passado, sabendo como o mercado mudou no passado, podemos sempre encontrar uma função ou um padrão que levará em conta essas mudanças. Mas ninguém sabe como o mercado vai mudar no futuro. Não é um fato que ele vai mudar de acordo com suas mudanças passadas. Além disso, o mais provável é que não mude dessa forma.
Por esta razão, ao ajustar nosso TS (de fato, ele foi reoptimizado) aos dados do passado, às mudanças de mercado que ocorreram no passado, obteremos o TS, que não pode produzir lucro no futuro.
Na prática, após a otimização do TS, geralmente queremos tomar o TS com os parâmetros que dão o maior lucro com o menor drawdown - este é exatamente o TS ajustado aos dados do passado. Em dados futuros esse TS não funciona, porque esses parâmetros otimizados levaram em conta todas as mudanças necessárias no passado, mas o mercado no futuro se torna diferente, não como no passado, e nosso TS, com esses parâmetros otimizados, não o leva em conta
Deixe-me tentar explicar a você.
Qualquer segmento de tempo no passado é essencialmente estacionário, porque conhecendo a própria série temporal no passado, quase sempre é possível encontrar uma função ou um padrão sobre ela que renderá lucros sobre dados passados - isto não é um problema de todo.
O termo não-estacionariedade, quando aplicado aos mercados financeiros, significa que não podemos saber como o mercado irá mudar no futuro, exatamente no futuro.
Usando os dados do passado, sabendo como o mercado mudou no passado, podemos sempre encontrar uma função ou um padrão que levará em conta essas mudanças. Mas ninguém sabe como o mercado vai mudar no futuro. Não é um fato que ele vai mudar de acordo com suas mudanças passadas. Além disso, o mais provável é que não mude dessa forma.
Por esta razão, ao ajustar nosso TS (de fato, ele foi reoptimizado) aos dados do passado, às mudanças de mercado que ocorreram no passado, obteremos o TS, que não pode produzir lucro no futuro.
Na prática, após a otimização do TS, geralmente queremos tomar o TS com os parâmetros que dão o maior lucro com o menor drawdown - este é exatamente o TS ajustado aos dados do passado. Em dados futuros, tal TS não funciona, porque estes parâmetros otimizados levaram em conta todas as mudanças necessárias no passado, mas o mercado será diferente no futuro, não como no passado, e nosso TS com tais parâmetros otimizados não o leva em conta.
Eu passei vários anos nisso, até entender: ou o TS identifica e modela a não-estacionariedade, e então é TS, ou não é. Todos os termos de otimização, super-optimização são emoções, puro xamanismo e quanto mais profundo o transe, mais fé no que criei.
Conheço várias maneiras de explicar a não-estacionariedade do mercado. A cointegração é um método e é valiosa precisamente porque o resultado é uma série estacionária. e aqui a otimização e a super-otimização não são apropriadas.
Sim. Você está recebendo essencialmente algum tipo de sintético. Se o sintético tem um instrumento real com uma entrada adicional, então ele negocia sobre-comprado e vendido e comprado quando sobre-vendido. Com menos é o oposto, e os pesos indicam as proporções em lotes.
A co-integração é a base de todo o comércio de spread. Você só pode negociar spreads em instrumentos cointegrados
O spread trading é a certeza de que a cotação voltará a zero a partir dos extremos. mas depois de quanto tempo?
Conheço várias maneiras de explicar a não-estacionariedade do mercado. A cointegração é um caminho e é valiosa precisamente porque o resultado é uma série estacionária. e aqui a otimização e a super-otimização não são apropriadas.
Estes termos não são inventados por mim. São termos comumente utilizados pelos comerciantes. Se você não gosta deles neste momento de sua vida, isso não significa que você não concordará com eles no futuro, pois a vida flui e muda.
Você está simplesmente super-optimizado pelo termo cointegração )))))
O que você alega é essencialmente uma previsão do futuro. Ou seja, ao fazer uma série estacionária a partir de uma série não estacionária você pode prever com 100% de probabilidade o que será o mercado amanhã.
Tente concorrer ao prêmio nobel ou algo....))))
Estes termos não foram inventados por mim. São termos bem conhecidos e utilizados pelos comerciantes. Se você não gosta deles neste momento de sua vida, isso não significa que você não concordará com eles no futuro, pois a vida flui e muda.
Você está simplesmente super-optimizado pelo termo cointegração )))))
O que você alega é essencialmente uma previsão do futuro. Ou seja, ao transformar uma série não estacionária em uma série estacionária, você pode prever o que o mercado fará amanhã.
Tente concorrer ao prêmio nobel ou algo....))))
Estes termos não foram inventados por mim. São termos bem conhecidos e utilizados pelos comerciantes.
Certamente não por você. Este é TA - um país povoado por xamãs e Pinóquios. Leia uma cartilha e como uma revelação "teste para frente, teste para frente, otimização excessiva ...".
Neste tópico, estamos discutindo como a estacionaridade da diferença entre duas séries não estacionárias pode ser explorada. Até agora, apenas o comércio se espalhou. Mas não se qualifica para o Nobel.
Nesse caso, a não-estacionariedade das duas séries deve ser idêntica, de modo que ela (não-estacionariedade) se extingue por subtração.
Se for diferente, então após a subtração, obtemos terceiro tipo de série instável.
Como, por quais parâmetros podemos comparar a não-estacionariedade de duas séries não-estacionárias?
Nesse caso, a não-estacionariedade das duas séries deve ser idêntica, de modo que ela (não-estacionariedade) se extingue por subtração.
Se for diferente, então após a subtração, obtemos terceiro tipo de série instável.
Como, por quais parâmetros podemos comparar a não-estacionariedade de duas séries não-estacionárias?
Espalhe a negociação - a certeza de que dos extremos a cotação voltará a zero. mas depois de quanto tempo?