Эконометрика: прогноз на один шаг вперед - страница 55
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
ясно это, а я не о том. Ошибку прогноза вы считаете среднеквадратичную?
Самого прогноза нет, а вы все взялись считать его ошибку, не странно-ли? Давайте сначала прогноз, пусть и ошибочный в какой-то степени, вернее уравнение или функцию, по которой лучше прогнозировать, а от нее уже танцевать.
автор уже много раз писал, как он получает прогнозное значение и как ошибку.
не может она константой быть в каждом отдельном трейде. А ско цены от прогноза (ошибка) может сходиться к некоторой константе, если распределение ошибки стационарно
Могу представить экзель вариант индикатора, чтобы Вы проверили по своей методике. А так, индикатор несколько раз выставлял, можно извлечь из кода интересующуюся Вас информацию, включая про Гамма- функцию.
Самого прогноза нет, а вы все взялись считать его ошибку, не странно-ли? Давайте сначала прогноз, пусть и ошибочный в какой-то степени, вернее уравнение или функцию, по которой лучше прогнозировать, а от нее уже танцевать.
Константа (почти константа) - это цель конструирования модели, если не удалось, то модели нет на данном участке котира.
вот к примеру решили заняться фигнёй))) и прогнозировать случайное блуждание. Начинаем в нуле, приращения +1/-1 с вероятностями 0.5/0.5. Лучшим прогнозом на любое кол-во шагов будет текущее положение. Т.е. если находясь в нуле мы прогнозируем на 100 или на 1000 шагов, то лучший прогноз - ноль. Но как изменяется ошибка этого прогноза? Среднеквадратичная ошибка увеличивается прямо пропорционально корню из числа шагов. Ошибка (ско) на 100 шагов = 50, а на 400 шагов 100. Это в случае если нет ни возвратности, ни трендовости. Если есть возвратность, то ошибка будет расти медленнее чем корень из числа шагов. Если трендовость, то наоборот
вот к примеру решили заняться фигнёй))) и прогнозировать случайное блуждание. Начинаем в нуле, приращения +1/-1 с вероятностями 0.5/0.5. Лучшим прогнозом на любое кол-во шагов будет текущее положение. Т.е. если находясь в нуле мы прогнозируем на 100 или на 1000 шагов, то лучший прогноз - ноль. Но как изменяется ошибка этого прогноза? Среднеквадратичная ошибка увеличивается прямо пропорционально корню из числа шагов. Ошибка (ско) на 100 шагов = 50, а на 400 шагов 100. Это в случае если нет ни возвратности, ни трендовости. Если есть возвратность, то ошибка будет расти медленнее чем корень из числа шагов. Если трендовость, то наоборот
Не интересна ошибка случайного блуждания (без сноса) - оно не прогнозируемо и является признаком остановки процесса конструирования модели. Это конец истории по определению.
я вам суть объясняю на примере, а вы "прогноз не возможен". Прогноз возможен чего угодно. Другое дело имеет ли этот прогноз практический смысл. В случае сб с точки зрения минимизации ско(ошибки) лучшим пргнозом будет текущее значение ряда. Конечно, это не значит что на сб можно заработать.
я вам суть объясняю на примере, а вы "прогноз не возможен". Прогноз возможен чего угодно. Другое дело имеет ли этот прогноз практический смысл. В случае сб с точки зрения минимизации ско(ошибки) лучшим пргнозом будет текущее значение ряда. Конечно, это не значит что на сб можно заработать.
Я говорю о методике (придуманной не мной) построения модели: исходный нестационарный котир надо разлагать на составляющие, пока не получишь стационарный остаток. Это требование для хорошо понятно на интуитивном уровне (что очень важно), так как стационарный остаток можно заменить константой, равной любой из величин: средней, ско, дисперсией, размахом - чем угодно и все возможно в случае стационарности.
я с этим разве спорил?