Эконометрика: прогноз на один шаг вперед - страница 122
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Поменьше эмоций.
Никаких "трендов" о которых ты пишешь - нет
Как это нет? Обоснуй, а что есть?
Никаких "трендов" о которых ты пишешь - нет
Как это нет? Обоснуй, а что есть?
Предположим, что цена порождается процессом вида dS(t)=mu(t)*dt+sigma(t)*dW (или dS(t)=mu(t)*S(t)*dt+sigma(t)*S(t)*dW, тогда говорим не о приращениях цены, а о логарифмах отношений), где mu(t) - коэффициент сноса, sigma(t) - коэффициент волатильности.
Если вы говорите о трендах - mu(t) должно быть отличным от нуля. Попробуйте построить оценки mu/sigma, доказать их несмещенность/состоятельность/эффективность (кстати, не забудьте прикрутить что-нибудь типа COGARCH(p,q) для модели sigma(t)).
Если тренды действительно есть и вам удастся точно оценить параметры - вы сможете прогнозировать цены по этой модели, причём между прогнозами приращения цены и фактическими приращениями цены будет положительная корреляция (не факт, что этого будет достаточно для торговли).
p.s. Можно сделать упрощающее предположение о том, что mu(t) - кусочно-постоянная функция. Тогда можно попробовать использовать метод наименьших квадратов и неравенство Чебышева.
Как это нет? Обоснуй, а что есть?
Эмоций давно уже нет, и это плохо :(
я приводил очень простой пример "трендов" на случайном ряде, которые не больше чем иллюзия. Понимаешь, котировка - это очень сложный мультифрактал, который даже и не самоподобный вовсе, он настолько сложный, что порядок в котировке проявляется в высшей степени проявления этого порядка - в хаосе. Там совсем все другое.
Блин, ну бессмысленно оценивать корреляцию на первичном ряде. Корреляция - это статистика, например, ты берешь 1000 случаев и хочешь оценить корреляцию на один лаг. Для еврика один point это 0.000001. Вот как ты думаешь, далеко у тебя цена уйдет с таким минимальным шагом и с некоторыми свойствами уклонений траекторий для таких мультифракталов на масштабе котировки? Конечно нет, тебе этот коэффициент и показывает высокую статистическую близость. См формулу, у тебя был котир 1.5, цена отошла скажем на 0.0003 (типа в среднем). Вот как думаешь, 1.5 и 1.4997 статистически близкие значения когда ты их в формулу суешь? И так для каждого размаха. И трендов в них до уя сидят :)
Очень интересные исследования проводил Алексей (Mathemat), и я там был :) Связанные с оценкой взаимосвязи. Но как то народ никак не проявился :(
Предположим, что цена порождается процессом вида dS(t)=mu(t)*dt+sigma(t)*dW (или dS(t)=mu(t)*S(t)*dt+sigma(t)*S(t)*dW, тогда говорим не о приращениях цены, а о логарифмах отношений), где mu(t) - коэффициент сноса, sigma(t) - коэффициент волатильности.
Если вы говорите о трендах - mu(t) должно быть отличным от нуля. Попробуйте построить оценки mu/sigma, доказать их несмещенность/состоятельность/эффективность (кстати, не забудьте прикрутить что-нибудь типа COGARCH(p,q) для модели sigma(t)).
Если тренды действительно есть и вам удастся точно оценить параметры - вы сможете прогнозировать цены по этой модели, причём между прогнозами приращения цены и фактическими приращениями цены будет положительная корреляция (не факт, что этого будет достаточно для торговли).
p.s. Можно сделать упрощающее предположение о том, что mu(t) - кусочно-постоянная функция. Тогда можно попробовать использовать метод наименьших квадратов и неравенство Чебышева.
Эмоций давно уже нет, и это плохо :(
я приводил очень простой пример "трендов" на случайном ряде, которые не больше чем иллюзия. Понимаешь, котировка - это очень сложный мультифрактал, который даже и не самоподобный вовсе, он настолько сложный, что порядок в котировке проявляется в высшей степени проявления этого порядка - в хаосе. Там совсем все другое.
Блин, ну бессмысленно оценивать корреляцию на первичном ряде. Корреляция - это статистика, например, ты берешь 1000 случаев и хочешь оценить корреляцию на один лаг. Для еврика один point это 0.000001. Вот как ты думаешь, далеко у тебя цена уйдет с таким минимальным шагом и с некоторыми свойствами уклонений траекторий для таких мультифракталов на масштабе котировки? Конечно нет, тебе этот коэффициент и показывает высокую статистическую близость. См формулу, у тебя был котир 1.5, цена отошла скажем на 0.0003 (типа в среднем). Вот как думаешь, 1.5 и 1.4997 статистически близкие значения когда ты их в формулу суешь? И так для каждого размаха. И трендов в них до уя сидят :)
Очень интересные исследования проводил Алексей (Mathemat), и я там был :) Связанные с оценкой взаимосвязи. Но как то народ никак не проявился :(
я приводил очень простой пример "трендов" на случайном ряде, которые не больше чем иллюзия.
Стохастический тренд, который в общем случае нельзя отличить от детерминированного - видел статью с доказательствами.
Понимаешь, котировка - это очень сложный мультифрактал, который даже и не самоподобный вовсе, он настолько сложный, что порядок в котировке проявляется в высшей степени проявления этого порядка - в хаосе. Там совсем все другое.
Оставим трудности без внимания, включая фракталы.
Речь совершенно о другом. Есть проблема нестационарности. Пытаемся хоть что-то решить, понимаешь, хоть что-то.
Блин, ну бессмысленно оценивать корреляцию на первичном ряде. Корреляция - это статистика, например
Для меня нет проблемы корреляции - это вообще вещь туманная.
Беру котир и вычисляю АКФ. Вижу автокорреляцию. Для меня это признак наличия детерминированной составляющей. С одно стороны это хорошо, так как ее наличие - это шанс на успех. С другой плохо, так как пока имеется детерминированная составляющая ничего нельзя сказать о статистике вообще и в частности о корреляции.
Вычленил детерминированную составляющую, то что успешно. Смотрю на остаток - что можно сделать и т.д.
С самого начала я не предлагал обсудить регрессии и тем более конкретный ее вид, изложенный мною. Приведенная регрессия - это элемент демонстрации разложения ряда на такие составляющие, с которыми мы умеем обращаться. Показал, что можно выделить дважды детерминированную составляющую и GARCH.
И далее вопрос о прогнозируемости.
Если готов обсуждать не уровне фракталов, и конкретно, давай. Я точно знаю, что нет в модели периодичности, может быть не хватает математика
Предлагайте. До коммерческого продукта очень далеко. Но в ходе обсуждения повысим свой уровень и уровень форума без сомнения. А заодно потесним изобретателей велосипедов.
Предположим, что цена порождается процессом вида dS(t)=mu(t)*dt+sigma(t)*dW (или dS(t)=mu(t)*S(t)*dt+sigma(t)*S(t)*dW, тогда говорим не о приращениях цены, а о логарифмах отношений), где mu(t) - коэффициент сноса, sigma(t) - коэффициент волатильности.
Если вы говорите о трендах - mu(t) должно быть отличным от нуля. Попробуйте построить оценки mu/sigma, доказать их несмещенность/состоятельность/эффективность (кстати, не забудьте прикрутить что-нибудь типа COGARCH(p,q) для модели sigma(t)).
Если тренды действительно есть и вам удастся точно оценить параметры - вы сможете прогнозировать цены по этой модели, причём между прогнозами приращения цены и фактическими приращениями цены будет положительная корреляция (не факт, что этого будет достаточно для торговли).
p.s. Можно сделать упрощающее предположение о том, что mu(t) - кусочно-постоянная функция. Тогда можно попробовать использовать метод наименьших квадратов и неравенство Чебышева.
я приводил очень простой пример "трендов" на случайном ряде, которые не больше чем иллюзия.
Стохастический тренд, который в общем случае нельзя отличить от детерминированного - видел статью с доказательствами.
Верится с трудом.
Попробуйте оценивать параметры модели y(t)=alpha+rho*y(t-1)+beta*t. В случае стохастического тренда будет rho=1, beta=0; в случае детерминированного - abs(rho)<1.
UPD: "beta*t" может быть и чем-то другим, зависит от выбранной модели детерминированного тренда.
Верится с трудом.
Попробуйте оценивать параметры модели y(t)=alpha+rho*y(t-1)+beta*t. В случае стохастического тренда будет rho=1, beta=0; в случае детерминированного - abs(rho)<1.
UPD: "beta*t" может быть и чем-то другим, зависит от выбранной модели детерминированного тренда.
To faa
До коммерческого продукта не так уж и далеко. Я про свою систему. Признаюсь, доводить вашу мне не очень интересно. Но буду следить за вашими успехами :)
Ну да, типа это не форум а ваша с faa личная переписка. Ну ... Ладно, не буду мешать интеллектуальным беседам о высоком.
И тогда и сейчас я, как вы изволите выражаться, не туплю, а отвечаю персонально вам. Выражайтесь яснее, а то я и этот то пост ни @@я не поня.
Толика юмора никогда не помешает. Обычно помогает