Кстати, если вдруг у вас чего-то получится, то лучше не выкладывать это в статьях и кодах, думаю, сами понимаете почему.
Не забывайте, что против нас играют люди со специальным образованием и то что мы здесь обсуждаем им разжевали на первых занятиях. Не будем так гордиться своими призрачными знаниями.
Кстати, если вдруг у вас чего-то получится, то лучше не выкладывать это в статьях и кодах, думаю, сами понимаете почему.
Не забывайте, что против нас играют люди со специальным образованием и то что мы здесь обсуждаем им разжевали на первых занятиях. Не будем так гордиться своими призрачными знаниями.
Модели преданные публичности очень быстро теряют эффективность. Это часто обсуждаемый факт, подтвержденный не раз и не одним человеком. А кто там играет - уже менее важно :)
-Aleksey-: Модели преданные публичности очень быстро теряют эффективность. Это часто обсуждаемый факт, подтвержденный не раз и не одним человеком. А кто там играет - уже менее важно :)
Я это знаю.
Я пытаюсь обсудить здесь методику построения модели, причем считаю, что время жизни модели ровно один шаг. Именно поэтому я выложил формулу совершенно шикарной машки.
-Aleksey-: Меня интересует такой вопрос. Даже если вы созреете для тестерных проверок, и результат будет 51/49 упрощенно по сделкам и 51/49 по пунктам в плюс, то придется ждать около 100 торговых дней для реализации мизерного стат. преимущества.
Чтобы уловить такое статпреимущество настолько, чтобы говорить о его значимости, надо совсем не 100 сделок, а во много раз больше, десятки тысяч.
Пусть сделок N. Статпреимущество (2% * N) должно быть минимум раза в два больше, чем sqrt(N). И при этом мы будем уверены в значимости статпреимущества примерно на 95%.
faa: Именно поэтому я выложил формулу совершенно шикарной машки.
Что такое Ваши 97% качества этой машки (если Вы говорите об HP)? Формула есть?
Mathemat: А-а, теперь понятно. 97% - это просто R-квадрат модели, а не качество HP.
Для остальных читателей хотелось бы отметить:
Величина R-квадрат, называемая также мерой определенности, характеризует качество полученной регрессии. Это качество выражается степенью соответствия между исходными данными и регрессионной моделью (расчетными данными). Мера определенности всегда находится в пределах интервала [0;1].
В нашем случае регрессия соответствует на 97% котиру.
Так как интерес к ветке угас, то повторяю свой пост от пятницы:
Закрываю прогноз на пятницу по Close. Вот результат:
Факт
Значение
Измен
Прогноз
Прогноз
Ошибка
Прогноз
Ошибка
Изменение
Изменение
Прогноз
Прогноз
за
Open
цены
до
на основе
в пипсах
на основе
в пипсах
прогноза
прогноза
по EURUSD
по DX
дату
даты
eurusd
DX
на eurusd
на DX
совпал?
совпал?
2011.11.08 23:59
1,383
2011.11.09 23:59
1,3524
-0,0306
2011.11.09 23:59
1,3798
56
1,3663
67
-0,0032
-0,0167
Да
Да
2011.11.10 23:59
1,361
0,0086
2011.11.10 23:59
1,3613
60
1,3742
70
0,0089
0,0218
Да
Да
2011.11.11 23:59
1,3778
0,0168
2011.11.11 23:59
1,3541
59
1,3766
71
-0,0069
0,0156
Нет
Да
2011.11.14 23:59
1,3624
-0,0154
2011.11.14 23:59
1,3676
59
1,3673
69
-0,0102
-0,0105
Да
Да
2011.11.15 23:59
1,3525
-0,0099
2011.11.15 23:59
1,3650
59
1,3634
69
0,0026
0,0010
Нет
Нет
2011.11.16 23:59
1,3455
-0,0070
2011.11.16 23:59
1,3529
57
1,3627
69
0,0004
0,0102
Нет
Нет
2011.11.17 23:59
1,3468
0,0013
2011.11.17 23:59
1,3446
57
1,3521
70
-0,0009
0,0066
Нет
Да
2011.11.18 23:59
1,3514
0,0046
2011.11.18 23:59
1,3422
55
1,3479
70
-0,0046
0,0011
Нет
Да
Некоторые выводы:
1. Прогноз по DX гораздо лучше чем по лаговым значения самой пары EURUSD
2. Результаты прогноза являются качественными (совпал - не совпал) и не учитывает ММ и спред. Например, в последний день, пятницу, расчетная цена = 1.3514, а High= 1.3613. При использовании прогноза по DX потенциальная прибыль была на 100 пипсов выше. С другой стороны, Low=1.3447, и при использовании неудачного прогноза по EURUSD с использованием скользящего трала для SL убыток был бы минимальным.
3. Представленная таблица не может являться основанием для использования модели ввиду малости выборки. Для всех очевидна необходимость использования тестера. Такая возможность имеется. Соответствующий код выложен в аттаче к моей статье. Но я этого делать не буду, так как по моему мнению модель не готова и требует доработки до окончательного тестирования.
Мой план следующий:
1. Я заканчиваю делать прогнозы.
2. Предлагаю всем желающим:
а) обсудить эти результаты
б) модернизировать эту модель
в) предложить свои модели
3. Я готов результаты обсуждения и модернизации реализовывать в коде и выкладывать результаты.
Напоминаю вид моделей:
а) Для EURUSD на лагах: EURUSD = hp(-1 to -4) + hp_d(-1 to -2)
б) Для DX:
DXM = 1/DX - используем обратную величину котира
EURUSD = DXM_HP(-1 TO -4) + DXM_HP_D(-1 TO -2)
В этих формулах НР - это индикатор Хедрика-Прескотта, а HP_D - остаток = котир - индикатор. В скобках указаны бары перед текущим, (-1 to -4) означает последние 4 бара.
Реальное уравнение после оценки коэффициентов при переменных выглядит следующим образом:
Если это standard deviation (с.к.о.), а сама величина прогноза - нормально распределенная величина именно с такой с.к.о., то по идее все прогнозы, меньшие по модулю, чем минимум два с.к.о., было бы неплохо игнорировать. Тогда если модуль прогноза меньше двух с.к.о. (где-то 118 пунктов), примерно с 95% вероятностью мы не ошибемся, отнеся прогнозное значение к нулевому.
Получается, что прогноз, величина которого по модулю меньше 2 с.к.о., следует считать неинтересным (это прогноз нулевого движения).
А разве сам прогноз не является математическим ожиданием модели? В этом случае величина ошибки не имеет значения, т.к. средний прирост модели всегда будет положительным (м.о. > 0) и равняться величине прогноза * количество прогнозов. Ну да, при большой ошибки будет увеличиваться дисперсия результатов, но не более того.
Кстати, если вдруг у вас чего-то получится, то лучше не выкладывать это в статьях и кодах, думаю, сами понимаете почему.
Не забывайте, что против нас играют люди со специальным образованием и то что мы здесь обсуждаем им разжевали на первых занятиях. Не будем так гордиться своими призрачными знаниями.
Кстати, если вдруг у вас чего-то получится, то лучше не выкладывать это в статьях и кодах, думаю, сами понимаете почему.
Не забывайте, что против нас играют люди со специальным образованием и то что мы здесь обсуждаем им разжевали на первых занятиях. Не будем так гордиться своими призрачными знаниями.
Модели преданные публичности очень быстро теряют эффективность. Это часто обсуждаемый факт, подтвержденный не раз и не одним человеком. А кто там играет - уже менее важно :)
Я это знаю.
Я пытаюсь обсудить здесь методику построения модели, причем считаю, что время жизни модели ровно один шаг. Именно поэтому я выложил формулу совершенно шикарной машки.
Чтобы уловить такое статпреимущество настолько, чтобы говорить о его значимости, надо совсем не 100 сделок, а во много раз больше, десятки тысяч.
Пусть сделок N. Статпреимущество (2% * N) должно быть минимум раза в два больше, чем sqrt(N). И при этом мы будем уверены в значимости статпреимущества примерно на 95%.
faa: Именно поэтому я выложил формулу совершенно шикарной машки.
Что такое Ваши 97% качества этой машки (если Вы говорите об HP)? Формула есть?
Что такое Ваши 97% качества этой машки (если Вы говорите об HP)? Формула есть?
Лично для Вас переписал из поста выше:
EURUSD = -1552.7613734*DXM_HP(-1) + 4731.89082764*DXM_HP(-2) - 4360.68995095*DXM_HP(-3) + 1287.82064375*DXM_HP(-4) - 98.9244837504*DXM_HP_D(-1) - 131.011472103*DXM_HP_D(-2)
НР - это часть.
Назовите мне какой-либо индикатор в код базе, про который известен R-квадрат
А-а, теперь понятно. 97% - это просто R-квадрат модели, а не качество HP.
Для остальных читателей хотелось бы отметить:
Величина R-квадрат, называемая также мерой определенности, характеризует качество полученной регрессии. Это качество выражается степенью соответствия между исходными данными и регрессионной моделью (расчетными данными). Мера определенности всегда находится в пределах интервала [0;1].
В нашем случае регрессия соответствует на 97% котиру.
Так как интерес к ветке угас, то повторяю свой пост от пятницы:
Закрываю прогноз на пятницу по Close. Вот результат:
Некоторые выводы:
1. Прогноз по DX гораздо лучше чем по лаговым значения самой пары EURUSD
2. Результаты прогноза являются качественными (совпал - не совпал) и не учитывает ММ и спред. Например, в последний день, пятницу, расчетная цена = 1.3514, а High= 1.3613. При использовании прогноза по DX потенциальная прибыль была на 100 пипсов выше. С другой стороны, Low=1.3447, и при использовании неудачного прогноза по EURUSD с использованием скользящего трала для SL убыток был бы минимальным.
3. Представленная таблица не может являться основанием для использования модели ввиду малости выборки. Для всех очевидна необходимость использования тестера. Такая возможность имеется. Соответствующий код выложен в аттаче к моей статье. Но я этого делать не буду, так как по моему мнению модель не готова и требует доработки до окончательного тестирования.
Мой план следующий:
1. Я заканчиваю делать прогнозы.
2. Предлагаю всем желающим:
а) обсудить эти результаты
б) модернизировать эту модель
в) предложить свои модели
3. Я готов результаты обсуждения и модернизации реализовывать в коде и выкладывать результаты.
Напоминаю вид моделей:
а) Для EURUSD на лагах: EURUSD = hp(-1 to -4) + hp_d(-1 to -2)
б) Для DX:
DXM = 1/DX - используем обратную величину котира
EURUSD = DXM_HP(-1 TO -4) + DXM_HP_D(-1 TO -2)
В этих формулах НР - это индикатор Хедрика-Прескотта, а HP_D - остаток = котир - индикатор. В скобках указаны бары перед текущим, (-1 to -4) означает последние 4 бара.
Реальное уравнение после оценки коэффициентов при переменных выглядит следующим образом:
EURUSD = -1552.7613734*DXM_HP(-1) + 4731.89082764*DXM_HP(-2) - 4360.68995095*DXM_HP(-3) + 1287.82064375*DXM_HP(-4) - 98.9244837504*DXM_HP_D(-1) - 131.011472103*DXM_HP_D(-2)
Все желающие - принимайте участи в упражнениях в эконометрике!Я не знаю, что такое эта ошибка.
Если это standard deviation (с.к.о.), а сама величина прогноза - нормально распределенная величина именно с такой с.к.о., то по идее все прогнозы, меньшие по модулю, чем минимум два с.к.о., было бы неплохо игнорировать. Тогда если модуль прогноза меньше двух с.к.о. (где-то 118 пунктов), примерно с 95% вероятностью мы не ошибемся, отнеся прогнозное значение к нулевому.
Получается, что прогноз, величина которого по модулю меньше 2 с.к.о., следует считать неинтересным (это прогноз нулевого движения).
А разве сам прогноз не является математическим ожиданием модели? В этом случае величина ошибки не имеет значения, т.к. средний прирост модели всегда будет положительным (м.о. > 0) и равняться величине прогноза * количество прогнозов. Ну да, при большой ошибки будет увеличиваться дисперсия результатов, но не более того.
А разве сам прогноз не является математическим ожиданием модели
Все прекрасно, если ошибка стационарна. Много раз писал и приводил графики ошибки, которые имеют весьма замысловатый вид.