Эконометрика: прогноз на один шаг вперед - страница 46
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
я и не провожу проверку ее способностей в статической части, т.е. в описании истории.
Ничего не понимаю. Практика - критерий истины. Как можно не проверив на прошлом соваться в будущее. Ведь дальнейшая проверка в будущем - это оплачиваемая проверка на истории. Или я что-то не так понял? Что такое (18)
А мне вот наоборот, направления, связанные с искусственным интеллектом и распознаванием образов, до сих пор чрезвычайно интересны.
Это центровая формула из статьи Юсуфа, на которой, собственно, вся регрессия и построена.
Универсальная регрессионная модель для прогнозирования рыночной цены.
Спасибо.
Такое впечатление, что это так сказать сложный аналог моей примитивной аддитивной модели из 6 слагаемых. Но по отношению к ней вопросов даже больше чем к моей, так как на часть вопросов я ответил. Или я не прав?
... кто способен со мной сразиться со своей теорией?...
Ответ:
Для начала сразитесь с тестером стратегий MQL.
В EViews имеется гамма распределение
Statistical Distribution Functions
The following functions provide access to the density or probability functions, cumulative distribution, quantile functions, and random number generators for a number of standard statistical distributions.
There are four functions associated with each distribution. The first character of each function name identifies the type of function:
Function Type
Beginning of Name
Cumulative distribution (CDF)
@c
Density or probability
@d
Quantile (inverse CDF)
@q
Random number generator
@r
The remainder of the function name identifies the distribution. For example, the functions for the beta distribution are @cbeta, @dbeta, @qbeta and @rbeta.
When used with series arguments, EViews will evaluate the function for each observation in the current sample. As with other functions, NA or invalid inputs will yield NA values. For values outside of the support, the functions will return zero.
Если запишите свою формулу через приведенную функцию, то вместе мы попробуем реализовать Вашу модель и получить оценку.
Помню видел где-то такие же линии :)
https://www.mql5.com/ru/forum/136555/page32
прогноз отработан 79,18! (теперь куда?)
Неделю назад я предложил план действий:
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!
Конечно, некоторые подвижки имели место. Во всяком случае явным прогрессом было обсуждение ошибки прогноза, вещь не мыслимая апологетов ТА.
Но это только начало пути.
Жду манны небесной от avtomat с его пространством состояний.
Мое предложение в адрес yosuf о прогоне его модели продолжает действовать.
Также предполагаю уточнить важность ошибки прогноза.