спасибо интересно..но вопрос - почему именно Хедрик а не МА к примеру ? или SSA..
Можно было бы сказать, что НР более качественный, чем МА, но не в этом дело. Качественное сглаживание то, у которого остаток стационарен. весь смысл разложения исходного нестационарного котира - это получение стационарного остатка.
и насколько сильно зависит отценка от количества проверочной выборки ? тоесть сейчас 137, а если взять 2000 к примеру
Я пробовал, растет ошибка прогноза. Мне кажется, что нужно уменьшать выборку. Нам ведь нужен прогноз на один шаг вперед. Я не вижу проблемы переподгонки, так как для прогноза для следующей свечи мы снова оцениваем модель. Коэф. скорее всего поменяется. Хотелось бы чтобы структурно модель не менялась.
Предлагаю закончить, уважая автора топика. Я планирую открыть соответствующую ветку. приглашаю вас туда.
faa1947: ... весь смысл разложения исходного нестационарного котира - это получение стационарного остатка...
Все наоборот, в эконометрике смысл разложения в том, чтобы максимально выделить стационарные тренды, тем самым уменьшив ошибку, вносимую нестационарным остатком. Т.е. чем более нестационарен остаток, тем лучше произведено разложение. В общих чертах так.
-Aleksey-: Все наоборот, в эконометрике смысл разложения в том, чтобы максимально выделить стационарные тренды, тем самым уменьшив ошибку, вносимую нестационарным остатком. Т.е. чем более нестационарен остаток, тем лучше произведено разложение. В общих чертах так.
тем самым уменьшив ошибку, вносимую нестационарным остатком.
Для меня этот новость. Пока остаток нестационарен - прогноз не возможен, так как в нестационарном ряду переменной является мо и дисперсия. Именно в этом смысл применения ARCH моделей, которые моделируют разные виды нестационарности в остатке.
тем самым уменьшив ошибку, вносимую нестационарным остатком.
Для меня этот новость. Пока остаток нестационарен - прогноз не возможен, так как в нестационарном ряду переменной является мо и дисперсия. Именно в этом смысл применения ARCH моделей, которые моделируют разные виды нестационарности в остатке.
Прогноз делается по выделенным стационарным компонентам. Для того они и выделяются. А по остатку считается ошибка, хотя и его можно прогнозировать при большом желании.
забыл уточнить ... а Хедрик с каким параметром используется ? тоесть кокое количество в последствие перерисующих баров поступает в отценочную модель ? или они обрезаются сразу ?
Я писал, лямбда = 10. Проблемы перерисовки нет, так как прогноз на один шаг вперед, на следующий шаг будет взят факт, модель пересчитана и снова прогноз. Модель определена формулой на двух последних барах. НР не пропангандирую, просто взял из-за известности.
-Aleksey-: Прогноз делается по выделенным стационарным компонентам. Для того они и выделяются. А по остатку считается ошибка, хотя и его можно прогнозировать при большом желании.
Ошибка должна быть стационарна, иначе на прогнозе на шаг вперед она не определена и может быть произвольной, хотя на выборке все прекрасно.
Для авторизации и пользования сайтом MQL5.com необходимо разрешить использование файлов Сookie.
Пожалуйста, включите в вашем браузере данную настройку, иначе вы не сможете авторизоваться.
Вы вошли в аккаунт. Двухфакторная аутентификация отключена. Настройте её заново и отсканируйте новый QR-код или продолжите с отключённой двухфакторной аутентификацией.
спасибо интересно..но вопрос - почему именно Хедрик а не МА к примеру ? или SSA..
Можно было бы сказать, что НР более качественный, чем МА, но не в этом дело. Качественное сглаживание то, у которого остаток стационарен. весь смысл разложения исходного нестационарного котира - это получение стационарного остатка.
и насколько сильно зависит отценка от количества проверочной выборки ? тоесть сейчас 137, а если взять 2000 к примеру
Я пробовал, растет ошибка прогноза. Мне кажется, что нужно уменьшать выборку. Нам ведь нужен прогноз на один шаг вперед. Я не вижу проблемы переподгонки, так как для прогноза для следующей свечи мы снова оцениваем модель. Коэф. скорее всего поменяется. Хотелось бы чтобы структурно модель не менялась.
Предлагаю закончить, уважая автора топика. Я планирую открыть соответствующую ветку. приглашаю вас туда.
Все наоборот, в эконометрике смысл разложения в том, чтобы максимально выделить стационарные тренды, тем самым уменьшив ошибку, вносимую нестационарным остатком. Т.е. чем более нестационарен остаток, тем лучше произведено разложение. В общих чертах так.
тем самым уменьшив ошибку, вносимую нестационарным остатком.
Для меня этот новость. Пока остаток нестационарен - прогноз не возможен, так как в нестационарном ряду переменной является мо и дисперсия. Именно в этом смысл применения ARCH моделей, которые моделируют разные виды нестационарности в остатке.
расчет по закрытию свечи идет ? если да то падение тоже не поймано..но в общем интересно...в тс надо закатать и уже посмотреть по экви...
Вот так будет понятнее.
.
На рисунке присутствуют сигналы, относящиеся к текущему моменту -- поэтому не обращаем на них внимания.
Рассматриваемый момент выделен вертикальными линиями -- именно это нас интересует.
Таким образам,
по ТФ D -- OpenSell ........... по ТФ H4 -- CloseSell
Здесь варианты работы только вниз -- Sell
Выброс вверх явно ложный -- вариант Buy даже не рассматривается.
Все наоборот, в эконометрике смысл разложения в том, чтобы максимально выделить стационарные тренды
Предлагаю закончить, уважая автора топика. Я планирую открыть соответствующую ветку. приглашаю вас туда.
тем самым уменьшив ошибку, вносимую нестационарным остатком.
Для меня этот новость. Пока остаток нестационарен - прогноз не возможен, так как в нестационарном ряду переменной является мо и дисперсия. Именно в этом смысл применения ARCH моделей, которые моделируют разные виды нестационарности в остатке.
забыл уточнить ... а Хедрик с каким параметром используется ? тоесть кокое количество в последствие перерисующих баров поступает в отценочную модель ? или они обрезаются сразу ?
Прогноз делается по выделенным стационарным компонентам. Для того они и выделяются. А по остатку считается ошибка, хотя и его можно прогнозировать при большом желании.