Модель без переподгонки должна выдавать стационарные остатки независимо от выборки
Почему должна? Есть целый класс - адаптивные модели, их куда?
У меня модель не памятник, время жизни - одни бар, так сказать однобаровый продукт. Я не веря в модели, которые могут жить годами. Причины Вы описали и они широко известны.
... тогда можно будет говорить о стационарности остатков, получаемых моделью.
Меня не интересует теория стационарности. Меня интересует модель. К ней имеется как минимум три базовых вопроса:
1. нет ли в модели лишних переменных?
2. нужно ли включать в нее дополнительные переменные?
3. можно ли считать процесс построения модели завершенным?
Стационарность - это критерий остановки построения модели. Все. Далее прогноз на один бар. Где здесь заглядывание вперед?
А построить модель, которая будет кормить до пенсии - чистый воды коммунизм, великая и светлая утопия.
faa1947: Стационарность - это критерий остановки построения модели.
Значит, этот критерий просто недостаточен. Чего-то Вы не учитываете.
Откуда у Вас уверенность в достаточности модели, если Вы просто набрали несколько десятков необходимых тестов (и даже их необходимость неочевидна!), надеясь на то, что когда-нибудь из этой необходимости получится достаточность?
Значит, этот критерий просто недостаточен. Чего-то Вы не учитываете.
Откуда у Вас уверенность в достаточности модели, если Вы просто набрали несколько десятков необходимых тестов (и даже их необходимость неочевидна!), надеясь на то, что когда-нибудь из этой необходимости получится достаточность?
Достаточность это как конец географии. Если в остатке нет авторегрессии и смоделировали ARCH (если была необходимость), то моделировать нечего. Знания закончились.
faa1947: Достаточность это как конец географии. Если в остатке нет авторегрессии и смоделировали ARCH (если была необходимость), то моделировать нечего. Знания закончились.
Дайте мне ссылку на доказательство утверждения о достаточности этих условий для прогнозирования.
faa1947: Можно, но не делают. Приведите пример индикатора, текст которого сопровождается R-квадрат. Индикаторы используются и не известно в какой мере они отражают котир и отражают ли вообще. Судят на глаз, "конечно же замечательный индикатор"
делают...просто не пишут... судя на глаз - не видел ни одного замечательного индикатора... для этого мне не надо его мат.стат анализировать...
Это действительно так. Получили почти стабильный остаток. Сдвигаем окно на 1 бар и приходится менять параметры модели (кол-во лагов). Это хорошо видно в табл по двум крайним столбикам, где указано кол-во лагов.
это называется одним извесным словом - подгон под историю...
Mathemat: Дайте мне ссылку на доказательство утверждения о достаточности этих условий для прогнозирования.
Доказательств не помню, но применяется везде. Дам свое (чужое) обоснование. Еще раз: котир = тренд + шум + периодичность + выбросы. Из этого беру тренд + шум. Обратимость присутствует: сложив тренд + шум получаем котир.
Что умеем? Ответ очевиден - тренд. Кроме этого бессмысленно анализировать шум, пока в нем тренд - забьет стат характеристики шума. Моделируем тренды, пока их не осталось в шуме. Когда выделили все тренды (больше двух уровней не видел), то в шуме бывает ARCH. Если есть, то тоже умеем моделировать - смоделировали. Остаток стационарен? Прекрасно. Моделировать далее не умеем. Не умение как признак достаточности.
Хотя вспомнил. В стационарном остатке может быть свойство leverage - вероятность смены знака приращения выше, вероятности сохранения знака.
ПС. Печально, если стационарный остаток по размаху велик. Идеал, когда меньше пипса.
делают...просто не пишут... судя на глаз - не видел ни одного замечательного индикатора... для этого мне не надо его мат.стат анализировать...
Это действительно так. Получили почти стабильный остаток. Сдвигаем окно на 1 бар и приходится менять параметры модели (кол-во лагов). Это хорошо видно в табл по двум крайним столбикам, где указано кол-во лагов.
это называется одним извесным словом - подгон под историю...
Весь регрессионный анализ - это подгонка (fit). Регрессия должна соответствовать, отражать наблюдения, в противном - это от балды. То, что подгонка - это плохо, считают на этом форуме. Любой студент во всем мире прослушавший курс эконометрики или статистики так не считает.
Модель без переподгонки должна выдавать стационарные остатки независимо от выборки
Почему должна? Есть целый класс - адаптивные модели, их куда?
У меня модель не памятник, время жизни - одни бар, так сказать однобаровый продукт. Я не веря в модели, которые могут жить годами. Причины Вы описали и они широко известны.
... тогда можно будет говорить о стационарности остатков, получаемых моделью.
Меня не интересует теория стационарности. Меня интересует модель. К ней имеется как минимум три базовых вопроса:
1. нет ли в модели лишних переменных?
2. нужно ли включать в нее дополнительные переменные?
3. можно ли считать процесс построения модели завершенным?
Стационарность - это критерий остановки построения модели. Все. Далее прогноз на один бар. Где здесь заглядывание вперед?
А построить модель, которая будет кормить до пенсии - чистый воды коммунизм, великая и светлая утопия.
Значит, этот критерий просто недостаточен. Чего-то Вы не учитываете.
Откуда у Вас уверенность в достаточности модели, если Вы просто набрали несколько десятков необходимых тестов (и даже их необходимость неочевидна!), надеясь на то, что когда-нибудь из этой необходимости получится достаточность?
А чего в них верить-то? Они есть.
Значит, этот критерий просто недостаточен. Чего-то Вы не учитываете.
Откуда у Вас уверенность в достаточности модели, если Вы просто набрали несколько десятков необходимых тестов (и даже их необходимость неочевидна!), надеясь на то, что когда-нибудь из этой необходимости получится достаточность?
Достаточность это как конец географии. Если в остатке нет авторегрессии и смоделировали ARCH (если была необходимость), то моделировать нечего. Знания закончились.
Можно, но не делают. Приведите пример индикатора, текст которого сопровождается R-квадрат. Индикаторы используются и не известно в какой мере они отражают котир и отражают ли вообще. Судят на глаз, "конечно же замечательный индикатор"
делают...просто не пишут... судя на глаз - не видел ни одного замечательного индикатора... для этого мне не надо его мат.стат анализировать...
Это действительно так. Получили почти стабильный остаток. Сдвигаем окно на 1 бар и приходится менять параметры модели (кол-во лагов). Это хорошо видно в табл по двум крайним столбикам, где указано кол-во лагов.
это называется одним извесным словом - подгон под историю...
Дайте мне ссылку на доказательство утверждения о достаточности этих условий для прогнозирования.
Доказательств не помню, но применяется везде. Дам свое (чужое) обоснование. Еще раз: котир = тренд + шум + периодичность + выбросы. Из этого беру тренд + шум. Обратимость присутствует: сложив тренд + шум получаем котир.
Что умеем? Ответ очевиден - тренд. Кроме этого бессмысленно анализировать шум, пока в нем тренд - забьет стат характеристики шума. Моделируем тренды, пока их не осталось в шуме. Когда выделили все тренды (больше двух уровней не видел), то в шуме бывает ARCH. Если есть, то тоже умеем моделировать - смоделировали. Остаток стационарен? Прекрасно. Моделировать далее не умеем. Не умение как признак достаточности.
Хотя вспомнил. В стационарном остатке может быть свойство leverage - вероятность смены знака приращения выше, вероятности сохранения знака.
ПС. Печально, если стационарный остаток по размаху велик. Идеал, когда меньше пипса.
Да Вы и не можете их помнить, т.к. их нет. Слишком просто было бы тогда зарабатывать на рынкете...
делают...просто не пишут... судя на глаз - не видел ни одного замечательного индикатора... для этого мне не надо его мат.стат анализировать...
Это действительно так. Получили почти стабильный остаток. Сдвигаем окно на 1 бар и приходится менять параметры модели (кол-во лагов). Это хорошо видно в табл по двум крайним столбикам, где указано кол-во лагов.
это называется одним извесным словом - подгон под историю...