Регрессионная модель Султонова (РМС) - претендующая на математическую модель рынка. - страница 11
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
Можно попробовать. Вот индикатор, реализирующий (18), м. б., программисты смогут осуществить эту операцию?
Установил. ничего не понял. А где там сглаживание? Или его вообще нет?
ну так тогда регрессионая модель поможет как мертвому припарка. Специалистов знающих регрессионный анализ - тьма, а на рынке зарабатывают еденицы.
Регрессия - это начало начал. Следующий шаг ARCH. Потом следующий ....
модель без остатков - это модель которая без ошибки предсказывает значения ряда. Остатки - это ошибка (разница между прогнозным значением и реальным). Поэтому фактически идет разложение на детерминированную составляющую (модель прогноза) + шум (нормально распределенные остатки)
В том ряде содержится 45 нулей и 45 единиц. Матожидание = 0.5.
Он не понимает бинарных моделей. Надо что-нибудь по-проще.
Да, конечно. Но остаток проверяется тестом единичного корня, а это стационарность.
Другая проблема. А если не совсем так, как Вы написали? А если все так как Вы написали, то можно доверять прогнозу?
нет, остатки проверяются на нормальное распределение (z-тест к примеру). Стационарность это вы для чего-то другого видимо проверяете))
Не согласен. "детерминированная" или "средняя" также формируется под воздействием шума. Здесь заколдованный круг: чтобы прогнозировать, надо знать результаты прогноза, получается. От чего-то надо отречься. Иначе - тупик.
Нет никакого тупика. У Avals все нормально - он не потерял ни бита информации: сложи детерминированную с остатком - получишь исходный котир.
Вы чем объясняте тот факт, что РМС повысил МО до 0,8787? Причем, если на вход РМС подавать строго чередуя 0 и 1, то она показывает тоже 0,5. Значит, в приведенном Вами ряде есть обстоятельство, смещающее это равновесие в сторону 1.
не нужно искать величину ошибки, а нужно анализировать его распределения. Для простоты можно просто построить визуально это распределение
Нет никакого тупика. У Avals все нормально - он не потерял ни бита информации: сложи детерминированную с остатком - получишь исходный котир.
Не согласен. "детерминированная" или "средняя" также формируется под воздействием шума. Здесь заколдованный круг: чтобы прогнозировать, надо знать результаты прогноза, получается. От чего-то надо отречься. Иначе - тупик.
речь идёт не о том как и на чём строить прогноз, а как проверить его состоятельность. Если остатки(ошибка) распределены не по гаусу, то это не гуд))
не нужно искать величину ошибки, а нужно анализировать его распределения. Для простоты можно просто построить визуально это распределение