Discussão do artigo "Ferramentas econométricas para previsão de volatilidade: Modelo GARCH" - página 2
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Explicação:
Para tornar os resíduos o mais próximo possível de uma distribuição normal durante o processo de otimização, um critério de concordância (por exemplo, o critério de Shapiro-Wilk ou o critério de Kolmogorov-Smirnov) pode ser usado para avaliar a normalidade dos resíduos. Os parâmetros k k e s spodem então ser otimizados para minimizar o desvio dos resíduos da distribuição normal.
Função de erro com relação à normalidade dos resíduos: Foi introduzida uma nova função spline_error_with_normality , que calcula os resíduos e usa o critério de Shapiro-Wilk para avaliar sua normalidade. O valor p negativo é minimizado para maximizar a normalidade dos resíduos.
Otimização: Minimize é usado para otimizar os parâmetros k k e s s com base em uma nova função de erro.
Essa abordagem permite que os parâmetros spline sejam ajustados de modo que os resíduos maximizem a normalidade da distribuição, o que pode melhorar a qualidade do modelo e a interpretabilidade dos resultados.
Recebi um erro ao tentar executá-lo na linha 49 - o nome 'norm' não está definido. O problema provavelmente é minha inexperiência com o collab. Mas a ideia em geral está bem clara no código.
O principal problema é que as splines (assim como qualquer outra tentativa de criar uma função determinística) não funcionam com novos dados. Portanto, em escritórios sérios que trabalham com opções, na minha opinião, os matemáticos sérios geralmente constroem modelos estocásticos sérios para a volatilidade, semelhantes em espírito ao do artigo em discussão. Ao mesmo tempo, quando se observa o raciocínio de pequenos traders de opções, tem-se a sensação de que por trás deles estão idéias sobre o determinismo das flutuações da volatilidade, semelhantes em espírito às idéias do artigo de Stepanov.
Quando tentei executá-lo, recebi o erro na linha 49 - o nome 'norm' não está definido. O problema provavelmente se deve à minha inexperiência com o collab. Mas a ideia em geral está bem clara no código.
O principal problema é que as splines (assim como qualquer outra tentativa de criar uma função determinística) não funcionam com novos dados. Portanto, em escritórios sérios que trabalham com opções, na minha opinião, os matemáticos sérios geralmente constroem modelos estocásticos sérios para a volatilidade, semelhantes em espírito ao do artigo em discussão. Ao mesmo tempo, quando se observa o raciocínio de pequenos traders de opções, tem-se a sensação de que por trás deles estão idéias sobre o determinismo das flutuações de volatilidade, semelhantes em espírito às idéias do artigo de Stepanov.
Sim, corrigido, a biblioteca não foi importada
Bem, eu a utilizo para outros fins (marcar negociações no histórico), portanto, faço isso por meio de quaisquer curvas e vejo o que consigo :)
Você pode compará-lo com um ziguezague, ao marcar por vértices. Aqui você pode fazer a marcação por desvios da spline.
Bem, é assim, na ordem do absurdo, o tópico do artigo não se aplica.
O que o impede de ensinar uma regressão linear regular?
Já escrevi no tópico MO que, para meu problema, a regressão linear provou ser pior. Além disso, o spline também é construído a partir de regressões (por partes).
Ou seja, eu não prevejo nada com esse spline. Eu uso curvas para marcar negócios no histórico.