Econometria: vamos discutir o balanço da CU. - página 6
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OK, vamos manter isto simples - dois TS.
Um em um período de 1,5 meses faz 179 negócios e apresenta 240% de lucro
A segunda para o mesmo período - 40 negócios e 52% do lucro.
Gráficos de equilíbrio "Detenção" - o primeiro tem valores de equilíbrio piores do que o segundo.
O que fazemos, jogamos fora o primeiro TS?
Sempre pensei que a análise dos resíduos do modelo serve à tarefa de prever o comportamento das séries utilizando este modelo - se o modelo é adequado ou não, etc.
E quanto ao gráfico de balanço? Estamos fazendo uma previsão de lucro?
Lá, finalmente. Este é exatamente o tópico do tópico.
Você não pode comparar 240 com 52. Para mim, é uma questão de princípio. A questão é que 240 e 52 são realizações de variáveis aleatórias. Foi assim que caiu. E a questão básica é: qual é a probabilidade de no futuro ser a mesma, ou quase a mesma, ou não ser de todo a mesma?
A análise residual deve responder a esta pergunta e é muito mais importante do que o tamanho do lucro do teste.
Sim. Temos uma regressão linear, os resíduos são normalmente distribuídos - o modelo é adequado. O que vem a seguir? Prever lucros?
Não, por que prevê-lo? A robustez do sistema será verificada. Em particular, verificamos que o mo não muda ou muda lentamente. Este é o modelo: equidade=MO*N + ruído (N número de negócios). Se os resíduos (ruído) são normalmente distribuídos com mo=0, então o modelo é adequado. Isto é, o TS tem Mo.
Sim. Temos uma regressão linear, os resíduos são normalmente distribuídos - o modelo é adequado. O que vem a seguir? Prever lucros?
Nada do tipo.
Removi a tendência a fim de poder analisar estatisticamente os resíduos. Esta posição é uma posição de princípio.
Isto já foi demonstrado acima. A análise estatística das citações só é possível em séries detrended (alisadas).
Esta é uma posição de princípio.
portanto, não se trata mais de analisar citações, mas por que a equidade
Não, que diabos há para prever? O que está sendo testado é a robustez do sistema. Em particular, esse mo não muda ou muda lentamente. Este é o modelo: equidade=MO*N + ruído (N número de negócios). Se os resíduos (ruído) são normalmente distribuídos com mo=0, então o modelo é adequado. Isto é, o TS tem Mo.
OK, ótimo.
Achamos que o modelo é adequado e tem um modus operandi imutável. O que segue? Para que construímos o modelo?
E se o modelo for inadequado? Bem, vamos encontrar um modelo de regressão não-linear e ele será adequado. E depois?
Deixe-me contar-lhe outro segredo - a análise de regressão é uma ferramenta de previsão. O que estamos prevendo aqui?
OK, tudo bem.
Achamos que o modelo é adequado e tem um modus operandi imutável. O que segue? Para que construímos o modelo?
E se o modelo for inadequado? Bem, vamos encontrar um modelo de regressão não-linear e ele será adequado. E depois?
Deixe-me contar-lhe outro segredo - a análise de regressão é uma ferramenta de previsão. O que estamos prevendo aqui?
se o MOI é imutável, isso é bom. O sistema pode ser comercializado - robustez. Caso contrário, não há confiança nos resultados do passado e o sistema não pode ser comercializado.
Aguarde por isso. Você não vai ficar parado. Esqueça totalmente a normalidade. O mundo ao nosso redor não é normal, são resíduos de citações.
Quem disse uma coisa tão estúpida? Estes são os resultados do TS - eles podem muito bem ser estacionários.
Pegue o TS dreno aproximadamente o tamanho do spread - os resultados da comercialização serão estacionários
se o MO não for alterado, então é bom. O sistema pode ser comercializado - robustez. Caso contrário, os resultados passados não são confiáveis e o sistema não pode ser comercializado.
)))))))
OK, agora entendo - se os resultados do TS, por exemplo, crescerem abruptamente e mostrarem uma rentabilidade louca durante um longo período, mas os resíduos da regressão não tiverem uma distribuição normal - o TS deve ser descartado))))))))
Normalidade da distribuição de resíduos como um indicador de desempenho da TC)))))))))))))) 0
)))))))
OK, agora entendo - se os resultados do TS, por exemplo, crescerem abruptamente e mostrarem uma rentabilidade insana durante um longo período, mas os resíduos da regressão não tiverem uma distribuição normal - o TS deve ser jogado fora))))))))
É por isso que precisamos analisar apenas a normalidade na zona negativa, que os economistas não levam em conta, mas os comerciantes comuns levam ;) Caudas grossas na zona positiva são normais, por exemplo, para seguir o trendfollowing
Bem, é por isso que você só precisa analisar a normalidade na zona negativa, que os economistas não levam em conta, mas os comerciantes comuns levam ;)
O que é "normalidade na zona negativa"?